8 meilleures plateformes de suivi des métadonnées IA pour vos applications ML

La création de modèles d'IA en production n'est pas un processus ponctuel. Il s'agit d'un processus itératif dans lequel l'ensemble de données, les modèles et les hyperparamètres sont continuellement modifiés et améliorés pour améliorer la précision et la vitesse des modèles.

Dans ce processus itératif, il est important de documenter les informations sur les ensembles de données, les modèles et les hyperparamètres pour référence future. C'est là qu'interviennent les métadonnées.

Qu'est-ce que les métadonnées en ML ?

En termes simples, les métadonnées sont des données sur les données. Dans le contexte de Apprentissage automatique, les métadonnées sont des données générées aux différentes étapes du cycle de vie de l'apprentissage automatique. Cela inclut des données sur les artefacts, les modèles et les ensembles de données impliqués à chaque étape.

Cet article passera en revue certaines des meilleures plates-formes de suivi des métadonnées d'IA pour vos applications ML.

Explorons!

AimStack

AimStack est un outil de suivi facile à utiliser et open source pour vos métadonnées ML. Parce qu'il est open-source, vous pouvez auto-héberger votre AIM. Il est implémenté sous la forme d'un package Python léger que vous pouvez utiliser pour enregistrer vos exécutions ML à partir de votre code.

De plus, il fournit une interface utilisateur qui facilite la visualisation de vos métadonnées. Vous pouvez également effectuer des requêtes par programmation à l'aide du SDK. Il s'intègre bien avec les outils ML populaires tels que PyTorch, TensorFlow et MLflow.

Neptune

Neptune fournit une plate-forme unique à utiliser pour gérer vos métadonnées. La plate-forme propose des plans allant des plans individuels gratuits aux plans d'équipe et d'entreprise payants.

Avec Neptune, vous pouvez enregistrer des métadonnées et les afficher dans un tableau de bord interactif en ligne. Vous pouvez générer des journaux sur l'ensemble de données utilisé, les hyperparamètres et pratiquement tout le reste au cours de votre flux de travail d'apprentissage automatique. Cela vous permet de suivre et de surveiller les expériences.

Neptune s'intègre aux outils ML populaires tels que Hugging Face, Sci-Kit Learn et Keras.

Domino Data Lab

Domino est une plate-forme MLOps d'entreprise populaire utilisée par les équipes pour développer, déployer, surveiller et gérer en continu des modèles d'apprentissage automatique.

En tant que plate-forme, Domino est composé de plusieurs composants. Le composant principal utilisé dans la gestion des métadonnées est le composant du système d'enregistrement. Grâce à cette fonctionnalité, Domino vérifie et suit en permanence les modifications apportées au code, aux outils et aux données via le contrôle de version. Vous pouvez également enregistrer des métriques, des artefacts et toute autre information.

Viso

Visage est une plate-forme tout-en-un, sans code, pour la création d'applications de vision par ordinateur. Avec Viso, vous pouvez automatiser le travail manuel et créer des modèles évolutifs. Il inclut les fonctionnalités dont vous aurez besoin dans le cycle de développement de vos applications d'apprentissage automatique.

Il s'agit notamment d'outils de collecte de données, d'annotation de données, de formation, de développement et de déploiement, entre autres. À l'aide du gestionnaire de déploiement Viso, vous pouvez surveiller vos modèles pour identifier les problèmes.

Vous pouvez également surveiller les événements et les métriques dans le cloud et les présenter dans des tableaux de bord interactifs pour que l'équipe puisse les visualiser et collaborer.

Studio by Iterative AI

Studio est une plateforme de gestion de données et de modèles créée par Iterative AI. Il propose différents plans, dont un plan gratuit pour les particuliers.

Studio dispose d'un registre de modèles pour suivre vos modèles d'apprentissage automatique à l'aide de référentiels Git. La plate-forme comprend également le suivi des expériences, la visualisation et la collaboration.

Il vous aide également à automatiser votre machine-learning workflows et construire à l'aide d'une interface utilisateur sans code. Il s'intègre à vos fournisseurs Git populaires, tels que GitLab, GitHub et BitBucket.

Seldon

Seldon simplifie le service et la gestion des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle. Il fonctionne bien avec des outils tels que Tensorflow, SciKit-Learn et Hugging Face.

Entre autres moyens, Seldon vous aide à améliorer votre efficacité en surveillant et en gérant vos modèles. Il vous permet de suivre la lignée de votre modèle, d'utiliser le contrôle de version pour suivre vos données et modèles, et de créer des journaux pour toutes les autres métadonnées.

Valohai

Valohai permet aux développeurs de consigner facilement les métadonnées de l'IA concernant les expériences, les ensembles de données et les modèles. Cela permet aux entreprises de créer une base de connaissances pour leurs opérations d'apprentissage automatique.

Il s'intègre à des outils tels que Snowflake, BigQuery et RedShift. Il est principalement destiné aux utilisateurs en entreprise. Les options d'utilisation incluent son utilisation en tant que SaaS ou sur votre compte cloud ou votre infrastructure physique.

Arize

se lever est une plate-forme MLOps qui permet aux ingénieurs en apprentissage automatique de détecter les problèmes avec leurs modèles, de retracer les causes des problèmes, de les résoudre et d'améliorer leurs modèles.

Il fonctionne comme un hub central pour surveiller la santé du modèle. Avec Arize, vous pouvez surveiller des éléments tels que la dérive du modèle, les performances et la qualité des données. Il surveille également le schéma et les fonctionnalités de votre modèle et compare les modifications entre différentes versions.

Arize facilite la réalisation de comparaisons A/B après les tests. Vous pouvez interroger les métriques à l'aide d'un langage de type SQL. Vous pouvez également y accéder via l'API programmatique GraphQL.

Mot de la fin

Dans cet article, nous avons passé en revue les métadonnées et pourquoi elles sont importantes dans le développement de l'intelligence artificielle.

Nous avons également couvert les outils les plus courants et les meilleurs pour gérer les métadonnées produites dans votre Machine Learning workflows.

Ensuite, consultez Plateformes d'IA pour créer votre application moderne.