Construir modelos de IA na produção não é um processo único. É um processo iterativo em que o conjunto de dados, modelos e hiperparâmetros são continuamente ajustados e aprimorados para melhorar a precisão e a velocidade dos modelos.
Nesse processo iterativo, é importante documentar informações sobre conjuntos de dados, modelos e hiperparâmetros para referência futura. É aí que entram os metadados.
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O que são metadados em ML?
Simplificando, metadados são dados sobre dados. No contexto do aprendizado de máquina, os metadados são dados gerados nos diferentes estágios do ciclo de vida do aprendizado de máquina. Isso inclui dados sobre artefatos, modelos e conjuntos de dados envolvidos em cada estágio.
Este artigo analisará algumas das melhores plataformas de rastreamento de metadados de IA para seus aplicativos de ML.
Vamos explorar!
AimStackGenericName
O AimStack é um rastreador de código aberto e fácil de usar para seus metadados de ML. Por ser de código aberto, você pode auto-hospedar seu AIM. Ele é implementado como um pacote Python leve que você pode usar para registrar suas execuções de ML a partir do seu código.
Além disso, ele fornece uma interface do usuário que facilita a visualização de seus metadados. Você também pode fazer consultas programáticas usando o SDK. Ele se integra bem com ferramentas populares de ML, como PyTorch, TensorFlow e MLflow.
Netuno
O Neptune fornece uma plataforma única para gerenciar seus metadados. A plataforma possui planos que vão desde planos individuais gratuitos até planos pagos para equipes e empresas.
Com o Neptune, você pode registrar metadados e visualizá-los em um painel on-line interativo. Você pode gerar logs sobre o conjunto de dados usado, os hiperparâmetros e basicamente qualquer outra coisa durante seu fluxo de trabalho de aprendizado de máquina. Isso permite rastrear e monitorar experimentos.
O Neptune se integra a ferramentas populares de ML, como Hugging Face, Sci-Kit Learn e Keras.
Laboratório de Dados Domino
Domino é uma plataforma MLOps corporativa popular usada por equipes para desenvolver, implantar, monitorar e gerenciar continuamente modelos de aprendizado de máquina.
Como plataforma, o Domino é composto de vários componentes. O principal componente usado no gerenciamento de metadados é o componente do sistema de registro. Com esse recurso, o Domino verifica e rastreia continuamente as alterações no código, nas ferramentas e nos dados por meio do controle de versão. Você também pode registrar métricas, artefatos e qualquer outra informação.
viso
O Viso é uma plataforma completa e sem código para criar aplicativos de visão computacional. Com o Viso, você pode automatizar o trabalho manual e construir modelos escaláveis. Ele inclui recursos que você precisará no ciclo de vida de desenvolvimento de seus aplicativos de aprendizado de máquina.
Isso inclui ferramentas para coleta de dados, anotação de dados, treinamento, desenvolvimento e implantação, entre outros. Usando o gerenciador de implementação do Viso, você pode monitorar seus modelos para identificar problemas.
Você também pode monitorar eventos e métricas na nuvem e apresentá-los em painéis interativos para a equipe visualizar e colaborar.
Estúdio da Iterative AI
O Studio é uma plataforma para gerenciamento de dados e modelos criada pela Iterative AI. Oferece diferentes planos, incluindo um plano gratuito para indivíduos.
O Studio tem um registro de modelo para acompanhar seus modelos de aprendizado de máquina usando repositórios Git. A plataforma também inclui rastreamento para experimentos, visualização e colaboração.
Ele também ajuda a automatizar seus fluxos de trabalho de aprendizado de máquina e a criar usando uma interface do usuário sem código. Ele se integra aos seus provedores Git populares, como GitLab, GitHub e BitBucket.
Seldon
O Seldon simplifica o atendimento e o gerenciamento de modelos de aprendizado de máquina em escala. Funciona bem com ferramentas como Tensorflow, SciKit-Learn e Hugging Face.
Entre outras formas, o Seldon ajuda você a melhorar a eficiência monitorando e gerenciando seus modelos. Ele permite que você rastreie sua linhagem de modelo, use o controle de versão para acompanhar seus dados e modelos e crie logs para quaisquer outros metadados.
Valohai
Valohai torna mais fácil para os desenvolvedores registrar metadados de IA relacionados a experimentos, conjuntos de dados e modelos. Isso permite que as empresas criem uma base de conhecimento para suas operações de aprendizado de máquina.
Ele se integra a ferramentas como Snowflake, BigQuery e RedShift. Destina-se principalmente a usuários corporativos. As opções de uso incluem usá-lo como SaaS ou em sua conta na nuvem ou infraestrutura física.
arize
Arize é uma plataforma MLOps que permite aos Engenheiros de Machine Learning detectar problemas com seus modelos, rastrear as causas dos problemas, resolvê-los e melhorar seus modelos.
Ele funciona como um hub central para monitorar a integridade do modelo. Com o Arize, você pode monitorar coisas como desvio do modelo, desempenho e qualidade dos dados. Ele também monitora o esquema e os recursos do modelo e compara as alterações em diferentes versões.
O Arize facilita a realização de comparações A/B após os testes. Você pode consultar métricas usando uma linguagem semelhante a SQL. Você também pode acessá-lo por meio da API programática GraphQL.
Palavras Finais
Neste artigo, passamos pelos metadados e por que eles são importantes no desenvolvimento da Inteligência Artificial.
Também cobrimos as melhores e mais comuns ferramentas para gerenciar metadados produzidos em seus fluxos de trabalho de Machine Learning.
Em seguida, confira as plataformas de IA para criar seu aplicativo moderno.