熱門 MLOps 工具

機器學習作業（MLOps）是現代機器學習（ML）專案的關鍵面向。這是一個克服資料科學與 IT 作業差距的學科。MLOps 涉及有助於管理和簡化從資料準備到模型部署和監控的端到端機器學習生命週期的實務和工具。隨著ML模型變得越來越複雜，部署也越來越頻繁，組織需要專門的工具來處理這些模型的營運層面，以確保它們能如預期般運作，並隨著時間推移提供價值。

在本文章中，我們將探討 MLOps 學科的含義，並探索一些工具，協助實現機器學習發展典範。

什麼是 MLOps？

MLOps 是機器學習作業的簡稱，是一套結合 DevOps、資料工程與機器學習原則的實務。MLOps 的目標是自動化並簡化整個 ML 生命週期，從資料收集和模型訓練，到部署、監控和治理。

MLOps 的核心在於在生產環境中，力求可靠有效地部署並維護機器學習模型。MLOps 透過打破資料科學家、ML 工程師和 IT 營運團隊之間的孤島，促進更好的協作，並確保每個人都在統一的框架內工作。

MLOps 實務的實施提供了幾項關鍵優勢，例如：

• 改善協作：MLOps 有助於彌補不同團隊之間的差距，讓資料科學家、機器學習工程師和營運人員更有效率地合作。
• 強化自動化：MLOps 可將機器學習生命週期的許多層面自動化，例如模型部署、擴展和監控。如此可降低在生產中管理模型所需的時間與精力。
• 可擴充性：有了 MLOps，組織就能更有效地擴展ML作業。隨著生產模型數量的增加，MLOps 工具可確保這些模型在無需大量人工干預的情況下進行管理和監控。

MLOps 工具的重要性

在生產環境中管理機器學習模型的複雜性，需要使用專門的 MLOps 工具。這些工具設計用於處理機器學習生命週期的各個方面，從資料處理、模型訓練到部署和監控。他們的重要性在於他們提供的關鍵能力，以增強ML作業的效率和有效性。

MLOps 工具的主要優勢之一是能夠自動化重複性任務，如模型部署、擴展和監控。這種自動化能降低人為錯誤的風險，並讓團隊專注於更具策略性的活動，節省時間和精力，同時確保模型管理的一致性和可靠性。

MLOps 工具在促進資料科學家、機器學習工程師和營運團隊之間的協作方面也扮演了關鍵角色。這些工具提供流暢的團隊合作功能，有助於打破孤島、改善溝通，並加速機器學習模型的開發和部署。

MLOps 工具的另一個關鍵方面是支援可擴充性。隨著企業組織擴展其機器學習作業，這些工具提供版本控制、再現性、自動化擴充等功能，以處理模型和資料集日益複雜，且無需大量人工干預。

MLOps 工具也提供強大的監控與治理能力。這讓團隊能夠追蹤模型效能、確保符合法規，並維持機器學習部署的完整性。透過這些工具，組織可以從其ML投資中獲得最大價值，並透過有效的模型管理推動創新。

熱門 MLOps 工具

機器學習營運環境包含各式各樣的工具，每個工具都提供獨特的功能與能力，以因應管理機器學習工作流程的各種挑戰。以下是一些目前可用的頂尖 MLOps 工具概覽：

1. MLflow

MLflow 是一個開源平台，旨在管理完整的機器學習生命週期。MLflow 由 Databricks 開發，由於其靈活性和廣泛的功能集，已成為最受歡迎的 MLOps 工具之一。平台包含四個關鍵要素：

• 追蹤：MLflow 的追蹤元件可讓使用者記錄和查詢實驗，包括程式碼、資料、配置和結果。這樣可以更輕鬆地追蹤模型開發進度、比較不同的實驗，並確保再現性。
• 專案：MLflow 將機器學習程式碼組織到可重複使用且可再現的專案中。每個專案都包含一個獨立的 conda 環境和一組參數，簡化了在不同環境中分享和重製實驗的過程。
• 型號：MLflow 為包裝和版本化機器學習模型提供了標準化格式。如此可讓模型部署在不同平台和執行環境，且變化最少，進而提升可攜性和一致性。
• 模型登錄：MLflow 的模型登錄可作為管理模型整個生命週期的集中中心，從初始開發到生產部署。它提供版本控制、階段轉換和註釋等功能，讓長時間監控和管理模型變得更加容易。

優點：

• 廣泛的追蹤和實驗管理能力，使團隊能夠有效監控和比較其機器學習專案的進度
• 與各種熱門機器學習框架和函式庫無縫整合，包括 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn
• 強大的社區支援和積極發展，確保工具持續進化，並滿足機器學習社群的需求

缺點：

雖然 MLflow 是一個功能強大且功能豐富的平台，但其設定和配置對於初學者而言可能有些複雜。此外，該工具可能需要整合其他元件，以實現特定 MLOps 工作流程的完整端到端自動化。

2. Kubeflow

Kubeflow 是開放原始碼 MLOps 平台，專為在 Kubernetes 上原生運行而設計。其主要目標是利用 Kubernetes 的強大功能進行調度和基礎架構管理，使機器學習工作流程具有可攜性、可擴展性和可構成性。

Kubeflow 提供一套全面的工具，涵蓋機器學習生命週期的各個階段：

• 管道：Kubeflow Pipelines 是建立、部署和管理端到端ML工作流程的強大解決方案。它提供圖形介面，可設計並監控複雜的管線，以及一組預先建置的元件，用於常見的機器學習任務。
• Katib：Katib 是 Kubeflow 的自動化超參數調諧元件。它能夠根據預先定義的目標，自動搜尋最佳的超參數配置，從而幫助優化模型效能。
• KFServe：KFServe 是 Kubeflow 內的模型服務平台，可提供無伺服器推論功能。它支援多個機器學習框架，並可根據傳入的流量自動擴展模型。
• 展會：Fairing 是一種 Kubeflow 工具，可讓開發人員直接從其本地環境在 Kubernetes 上輕鬆建立、訓練和部署機器學習模型。

優點：

• 與 Kubernetes 無縫整合，使 Kubeflow 成為已經投資 Kubernetes 生態系統的組織的理想選擇
• 涵蓋整個機器學習生命週期的全方位工具套件，從工作流程調度到超參數調校與模型服務
• 強大的可擴充性和自動化支援，讓團隊更有效地管理大規模的機器學習部署

缺點：

雖然 Kubeflow 提供了強大的功能，但平台設定和管理可能很複雜，尤其是對於沒有廣泛 Kubernetes 專業知識的組織而言。陡峭的學習曲線可能為不熟悉 Kubernetes 基礎架構的新使用者帶來挑戰。

3. TensorFlow 擴充（TFX）

TensorFlow 擴充（TFX）是一款端對端平台，可部署可立即生產的機器學習管道。TFX 由 Google 開發，旨在與 TensorFlow 生態系統無縫協作，提供一組工具，涵蓋機器學習生命週期的各個階段。

TFX 的核心組成部分包括：

• TensorFlow 資料驗證（TFDV）：該元件透過分析有關資料的統計資訊，並偵測異常或偏斜，確保資料品質。TFDV 有助於在機器學習管道早期發現資料問題。
• TensorFlow 模型分析（TFMA）：TFMA 讓團隊能夠評估其機器學習模型的效能，提供可用於改善模型品質與公平性的深度資訊。
• TensorFlow 服務：TensorFlow Serving 是適用於機器學習模型的彈性、高效能服務系統。它讓組織能夠部署 TensorFlow 模型，以進行可擴充且可靠的推論。

優點：

• 與 TensorFlow 框架無縫整合，簡化以 TensorFlow 為基礎的機器學習模型的部署和管理
• 從資料驗證到模型服務，涵蓋整個機器學習生命週期的完整工具組
• 高度關注資料品質和模型效能分析，確保部署的機器學習模型的完整性和有效性

缺點：

雖然 TFX 是一個功能強大的平台，但它主要為 TensorFlow 使用者而設計。尚未投資 TensorFlow 生態系統的組織可能會發現該平台較不適合他們的需求，並可能需要探索提供更廣泛框架支援的替代 MLOps 解決方案。

4. 亞馬遜 SageMaker

Amazon SageMaker 是由 Amazon Web Services (AWS) 提供的綜合雲端式機器學習平台。它提供了廣泛的工具和功能，旨在涵蓋整個機器學習工作流程，從資料準備、模型開發到部署和監控。

Amazon SageMaker 的關鍵要素包括：

• SageMaker Studio：機器學習的整合式開發環境（IDE）為所有機器學習開發和部署任務提供了網路介面。
• SageMaker Ground 真相：這項資料標示服務有助於準備高品質的訓練資料集。
• SageMaker 自動駕駛：自動化機器學習（AutoML）功能，可自動訓練和調整分類和迴歸的最佳機器學習模型。
• SageMaker 型號監視器：此工具用於監控生產中的機器學習模型，可偵測模型品質的偏差，並在模型品質下降時提醒開發人員。

優點：

• 與其他 AWS 服務無縫整合，在 AWS 生態系統中輕鬆擷取、儲存和處理資料
• 高度可擴充的基礎架構，可有效處理大規模的機器學習工作負載
• 易於使用的介面和自動化功能，簡化初學者和資深從業人員的ML工作流程

缺點：

雖然 Amazon SageMaker 提供了一套全面的工具，但它可以導致廠商鎖定在 AWS 生態系統中。此外，成本可以快速升級，以處理大規模專案或密集運算任務。

5. Azure 機器學習

Azure Machine Learning 是 Microsoft 的雲端平台，用於建立、訓練、部署和管理機器學習模型。專為所有技能水準的資料科學家和ML工程師而設計，提供代碼優先和低代碼/無代碼的體驗。

Azure Machine Learning 具備一些功能，例如：

• Azure ML Studio：此入口網站為資料科學家提供易於使用的介面，以管理資料集、實驗、管線、模型和端點。
• 自動化機器學習：此功能可自動化為特定資料集和問題選擇最佳演算法和超參數的流程。
• MLOps：Azure 機器學習內建 MLOps 功能，可在生產環境中進行模型部署、監控和管理。
• 設計師：這種拖放式介面適用於建立機器學習模型，無需編寫程式碼。

優點：

• 與其他 Azure 服務和 Microsoft 工具無縫整合，使其成為已經使用 Microsoft 技術堆疊的組織的最佳選擇
• 提供低代碼和代碼優先體驗，可滿足廣泛的使用者技能水準
• 強大的 MLOps 功能，可管理整個機器學習生命週期

缺點：

與其他雲端平台一樣，Azure Machine Learning 可以讓廠商在 Microsoft 生態系統中鎖定。該平台廣泛的功能和選項也可能為新使用者帶來學習曲線。

6. MLRun

MLRun 是由 Iguazio 開發的開放原始碼 MLOps 框架，旨在簡化和簡化整個機器學習生命週期。它提供了一個靈活且可擴充的平台，可管理從資料準備到模型部署和監控的 ML 專案。

MLRun 的主要功能包括：

• 專案管理：MLRun 提供工具來組織和管理機器學習專案，包括程式碼、資料和模型的版本控制。
• 自動化管道：該平台支援自動化機器學習管道的建立和執行，從而實現高效和可重複的工作流程。
• Kubernetes 整合：MLRun 與 Kubernetes 無縫整合，實現可擴充的分散式 ML 工作負載。
• 模型服務：該架構包含將模型部署為微服務的功能，使生產環境中的模型服務變得容易。

優點：

• 開源性質，可進行客製化和社群驅動的改善
• 支援熱門的機器學習框架，提供選擇工具的彈性
• 與 Kubernetes 緊密整合，實現可擴充且高效率的機器學習作業

缺點：

作為相對較新的平台，MLRun 的社群和生態系統可能比較現有的 MLOps 工具來得小。同樣地，開源性質可能需要更多實際操作的管理和配置。

7. 資料版本控制（DVC）

DVC 是一種開源版本控制系統，專為機器學習專案設計。它擴展了 Git 等傳統版本控制系統的功能，以有效處理大型檔案、資料集和機器學習模型。

DVC 的主要特點包括：

• 資料和模型版本：DVC 允許資料集和機器學習模型的版本化，從而輕鬆追蹤變化和實驗的再現性。
• 管線管理：該工具支援建立和管理資料處理和模型訓練管道，確保實驗的再現性。
• 不須儲存：DVC 適用於各種儲存後端，包括本機儲存、雲端儲存（S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage）等。
• 實驗追蹤：DVC 提供追蹤與比較不同實驗的功能，協助團隊找出效能最佳的模型。

優點：

• 輕量且易於整合至現有的機器學習工作流程，尤其是已使用 Git 的團隊
• 可有效處理大型資料集和模型，傳統版本控制系統難以解決
• 促進機器學習專案的再現性和協作機器學習

缺點：

雖然 DVC 具備強大的版本控制和實驗追蹤功能，但可能需要與其他工具整合，以提供完整的 MLOps 解決方案。它還為不熟悉命令列介面和版本控制概念的團隊提供學習曲線。

結論

MLOps 工具在管理和簡化現代機器學習工作流程方面變得不可或缺。透過利用 MLflow、Kubeflow 和 TensorFlow Extended （TFX）等平台，團隊可以加強協作、自動化重複流程，並更有效地擴展其機器學習專案。

採用 MLOps 實務並投資正確的工具，對於在快速發展的機器學習領域保持競爭力至關重要。然而，您的ML方案成功與否，也取決於支援這些 MLOps 部署的基礎基礎架構。 

Pure Storage 提供 AIRI® 和 Portworx® 等專用解決方案，提供驅動 MLOps 工作流程所需的可擴充、高效能資料平台。Pure Storage 的 AI-Ready 基礎架構功能與一流的 MLOps 工具相結合，企業組織可以確保其機器學習模型提供一致的價值，並推動有意義的業務影響力。