Popular MLOps AI tools in Infrastructure d'IA include Surge AI, Ragas, Voxel51, Gmi Cloud, Anyscale, Huntr, Latitude, NetMind, Qubinets et gpt_sdk, helping you work more efficiently.
Gmi Cloud est une plateforme cloud GPU haute performance conçue pour l'entraînement et l'inférence d'IA évolutifs. Elle fournit un accès à la demande aux meilleurs GPU NVIDIA, un moteur d'inférence optimisé pour une faible latence et un moteur de cluster pour des MLOps rationalisés, permettant aux développeurs et aux entreprises de construire, déployer et faire évoluer des applications d'IA de manière efficace et rentable.
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Huntr est la première plateforme de bug bounty au monde dédiée à la sécurisation de l'écosystème IA/ML. Elle met en relation les chercheurs en sécurité avec les projets d'IA open-source, leur permettant de découvrir et de signaler des vulnérabilités dans les applications, les bibliothèques et les formats de fichiers de modèles d'IA. Les chercheurs reçoivent des récompenses financières pour les découvertes validées, contribuant ainsi à garantir la sûreté et la stabilité des technologies d'IA critiques comme PyTorch, TensorFlow et Hugging Face Transformers.
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PostgresML est une puissante extension open-source qui intègre l'apprentissage automatique et l'IA directement dans votre base de données PostgreSQL. Elle permet l'inférence accélérée par GPU, la recherche vectorielle et des pipelines RAG complets à l'aide de simples commandes SQL, éliminant le mouvement des données et simplifiant la pile MLOps pour des applications IA performantes et évolutives.
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Une plateforme axée sur les développeurs pour gérer les prompts des grands modèles de langage (LLM) en utilisant un contrôle de version basé sur Git. Rationalisez votre flux de travail d'ingénierie de prompts, collaborez avec votre équipe et déployez les changements en toute transparence sans modifier le code.
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NetMind est une plateforme d'optimisation de l'IA conçue pour rendre les modèles d'IA à grande échelle plus efficaces et accessibles. Elle fournit une suite d'outils pour la compression de modèles, l'accélération de l'inférence et l'entraînement distribué, permettant aux développeurs d'exécuter des modèles complexes sur du matériel standard. En réduisant considérablement les coûts de calcul et la latence, NetMind aide les entreprises à déployer des solutions d'IA puissantes de manière durable et rentable, du cloud aux appareils en périphérie (edge).
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Latitude est une plateforme de développement open-source conçue pour construire, évaluer et déployer des applications basées sur les Grands Modèles de Langage (LLM), avec un accent particulier sur la création d'agents IA autonomes. Elle fournit une suite complète d'outils pour les développeurs afin d'expérimenter, d'affiner et de faire évoluer leurs solutions d'IA.
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Anyscale est une plateforme de calcul entièrement gérée pour la mise à l'échelle des charges de travail d'IA et de Python. Construite sur le framework open-source Ray par ses créateurs originaux, elle permet aux développeurs de construire, d'exécuter et de mettre à l'échelle des applications distribuées, de la formation de LLM au traitement de données, avec des performances optimisées et une efficacité des coûts sur n'importe quel cloud.
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Une ancienne plateforme de test génératif pour les API de vision par ordinateur qui permettait aux développeurs de créer des images synthétiques personnalisées et des requêtes API pour rationaliser les flux de travail de test. Attention : Cet outil n'est plus disponible.
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Ragas est un framework Python open-source pour l'évaluation et le test des pipelines de Génération Augmentée par la Récupération (RAG). Il fournit une suite de métriques pour mesurer la performance de vos applications LLM, de la récupération de contexte à la génération de réponses. Approuvé par des leaders de l'industrie comme LangChain et LlamaIndex, Ragas aide les développeurs à construire des systèmes d'IA plus robustes, fiables et précis en identifiant et en atténuant les problèmes tels que les hallucinations et les réponses non pertinentes.
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Surge AI est une plateforme d'étiquetage de données de premier plan qui fournit une intelligence humaine d'élite pour alimenter le développement de l'IA avancée et de l'AGI. Spécialisée dans les données de haute qualité pour le RLHF, l'évaluation de modèles et la création d'ensembles de données personnalisés, Surge AI s'associe à des laboratoires d'IA de pointe comme OpenAI et Anthropic pour entraîner, aligner et tester les modèles de nouvelle génération. Ils se concentrent sur la nuance et la complexité requises pour construire des systèmes véritablement intelligents.
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Qubinets est une plateforme en libre-service alimentée par l'IA pour les développeurs, les analystes de données et les ingénieurs en IA. Elle simplifie et accélère le déploiement et la gestion de l'infrastructure IA et de données open source sur n'importe quel cloud (AWS, Azure, GCP, DigitalOcean) à l'aide d'une interface utilisateur sans code basée sur Kubernetes. Concentrez-vous sur la création d'applications, pas sur des configurations complexes.
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Voxel51 fournit FiftyOne, une plateforme de vision par ordinateur et d'IA multimodale de niveau entreprise. Elle permet aux développeurs et aux data scientists de curer, visualiser et évaluer des ensembles de données complexes, menant à des modèles plus performants. En se concentrant sur une IA centrée sur les données, FiftyOne rationalise les flux de travail pour l'annotation de données, l'amélioration de la qualité et l'analyse de modèles, accélérant ainsi l'ensemble du cycle de vie du développement.
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Teammately est une plateforme avancée d'agents IA pour les ingénieurs IA. Elle automatise et accélère l'ensemble du cycle de vie du développement de l'IA, de la génération de prompts et de la construction de RAG à l'évaluation multidimensionnelle et à l'observabilité en production. Créez des applications d'IA fiables, évolutives et sécurisées, difficiles à faire échouer, en une fraction du temps.
MLOpsLes outils MLOps sont une catégorie de plateformes conçues pour automatiser et gérer l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique. Ils appliquent les principes DevOps à l'apprentissage automatique, comblant le fossé entre le développement de modèles et le déploiement opérationnel. L'objectif principal est de raccourcir les cycles de développement, d'assurer la qualité des modèles et de maintenir des systèmes de ML fiables et évolutifs en production. Ces outils fournissent un cadre pour le versionnage des données, le suivi des expériences, le déploiement des modèles et la surveillance de leurs performances dans le temps.
Les outils MLOps sont cruciaux pour les organisations qui déploient des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle, en particulier dans des secteurs comme la finance pour la détection de fraude, le commerce électronique pour les moteurs de recommandation et la santé pour les modèles de diagnostic. Ils sont utilisés par les ingénieurs ML, les scientifiques des données et les équipes DevOps pour créer des flux de travail ML robustes, reproductibles et automatisés, faisant passer efficacement les modèles du prototype à la production.
Lors du choix d'un outil MLOps, considérez sa portée : s'agit-il d'une plateforme de bout en bout ou d'une solution ponctuelle pour une étape spécifique comme la surveillance. Évaluez ses capacités d'intégration avec votre infrastructure cloud existante (par ex., AWS, GCP, Azure) et vos frameworks ML (par ex., TensorFlow, PyTorch). Évaluez également son évolutivité, ses fonctionnalités d'automatisation et l'équilibre entre la facilité d'utilisation pour les scientifiques des données et la flexibilité pour les ingénieurs ML.
L'équipe d'apprentissage automatique d'une entreprise de technologie financière utilise une plateforme MLOps pour construire un pipeline CI/CD pour son modèle de détection de fraude transactionnelle. Lorsque les développeurs valident du nouveau code ou que les scientifiques des données enregistrent une nouvelle version du modèle, le pipeline déclenche automatiquement une série de tests de validation. Si les tests sont réussis, le modèle est déployé dans un environnement de pré-production pour une revue finale avant d'être promu en production. Cette automatisation réduit le temps de déploiement de plusieurs jours à quelques heures et minimise les erreurs humaines.
Une entreprise de commerce électronique utilise le registre de modèles d'un outil MLOps pour gérer plusieurs versions de son moteur de recommandation de produits. Les scientifiques des données peuvent expérimenter différents algorithmes et enregistrer les candidats prometteurs. La plateforme suit les métriques de performance de chaque modèle, telles que le taux de clics et le taux de conversion, dans un tableau de bord central. Cela permet à l'équipe de comparer facilement les modèles, de revenir à une version précédente en cas de dégradation des performances et de mener des tests A/B pour identifier la stratégie de recommandation la plus efficace.
Un organisme de santé déploie un modèle pour prédire les taux de réadmission des patients. Ils utilisent une plateforme MLOps pour surveiller en continu le modèle en production. La plateforme suit la distribution statistique des données des patients entrants et la compare aux données d'entraînement. Si elle détecte une 'dérive des données' significative (par exemple, un changement dans la démographie des patients), elle alerte automatiquement l'équipe ML. Cette surveillance proactive garantit que les prédictions du modèle restent précises et fiables à mesure que les conditions du monde réel changent, ce qui est essentiel pour les soins aux patients.
Un laboratoire de recherche développant de nouveaux algorithmes d'apprentissage automatique utilise un outil MLOps pour le suivi des expériences. Pour chaque exécution d'entraînement, l'outil enregistre automatiquement la version du code, le hachage de l'ensemble de données, les hyperparamètres et les métriques de performance résultantes. Cela crée un enregistrement immuable de chaque expérience. Les chercheurs peuvent ensuite accéder facilement à une interface utilisateur Web pour comparer des centaines d'exécutions, identifier les paramètres les plus influents et partager leur configuration exacte avec des collègues pour reproduire les résultats, accélérant ainsi le rythme de l'innovation et garantissant la rigueur scientifique.
Une institution financière utilise une plateforme MLOps pour appliquer la gouvernance et la conformité à ses modèles de notation de crédit. Le registre de modèles de la plateforme agit comme une source unique de vérité, documentant l'objectif de chaque modèle, ses sources de données et ses résultats de validation. Il fournit une piste d'audit claire, montrant qui a entraîné, examiné et approuvé chaque modèle pour le déploiement. Ceci est essentiel pour répondre aux exigences réglementaires comme le RGPD et pour démontrer l'équité et la transparence du modèle aux auditeurs.
Une grande entreprise technologique avec plusieurs équipes de science des données utilise un magasin de caractéristiques centralisé fourni par sa plateforme MLOps. Ce magasin permet aux équipes de définir, partager et réutiliser des caractéristiques (par exemple, 'user_7_day_activity_count') à travers différents modèles. Lorsqu'une caractéristique est calculée, elle est stockée et mise à disposition à la fois pour l'entraînement des modèles et pour l'inférence en temps réel. Cela évite le travail redondant, assure la cohérence entre l'entraînement et le service, et permet à l'organisation de faire évoluer ses efforts de ML sans que chaque équipe ait à reconstruire les mêmes pipelines de données.
Les outils MLOps (Opérations d'Apprentissage Automatique) sont des plateformes et des services qui appliquent les principes DevOps au cycle de vie de l'apprentissage automatique. Leur but est d'automatiser et de rationaliser le processus de construction, de test, de déploiement et de surveillance des modèles de ML en production. Contrairement aux logiciels traditionnels, les modèles de ML dépendent à la fois du code et des données, c'est pourquoi les outils MLOps fournissent des capacités spécialisées comme le versionnage des données, le suivi des expériences et la surveillance des performances des modèles pour gérer cette complexité.
DevOps se concentre sur l'automatisation du cycle de vie de la livraison de logiciels (code, construction, test, publication). MLOps étend ces principes pour relever les défis uniques de l'apprentissage automatique. Les principales différences sont :
La sélection du bon outil MLOps dépend des besoins de votre équipe et de l'infrastructure existante. Considérez ces facteurs :
Un pipeline MLOps typique automatise le flux de travail de l'apprentissage automatique de bout en bout. Bien que les détails varient, la plupart incluent ces étapes fondamentales :
Le MLOps est une discipline collaborative impliquant plusieurs rôles. Les utilisateurs clés incluent :
