Popular MLOps AI tools in Hạ tầng AI include Surge AI, Ragas, Voxel51, Gmi Cloud, Anyscale, Huntr, Latitude, NetMind, Qubinets và gpt_sdk, helping you work more efficiently.
Gmi Cloud là một nền tảng đám mây GPU hiệu suất cao được thiết kế để đào tạo và suy luận AI có khả năng mở rộng. Nó cung cấp quyền truy cập theo yêu cầu vào các GPU NVIDIA hàng đầu, một công cụ suy luận được tối ưu hóa cho độ trễ thấp và một công cụ cụm để hợp lý hóa MLOps, cho phép các nhà phát triển và doanh nghiệp xây dựng, triển khai và mở rộng các ứng dụng AI một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí.
MLOps
Huntr là nền tảng săn lỗi nhận thưởng đầu tiên trên thế giới chuyên bảo mật hệ sinh thái AI/ML. Nền tảng này kết nối các nhà nghiên cứu bảo mật với các dự án AI mã nguồn mở, cho phép họ khám phá và báo cáo các lỗ hổng trong ứng dụng, thư viện và định dạng tệp mô hình AI. Các nhà nghiên cứu nhận được phần thưởng tài chính cho những phát hiện đã được xác thực, giúp đảm bảo an toàn và ổn định cho các công nghệ AI quan trọng như PyTorch, TensorFlow và Hugging Face Transformers.
MLOps
PostgresML là một tiện ích mở rộng mã nguồn mở mạnh mẽ tích hợp học máy và AI trực tiếp vào cơ sở dữ liệu PostgreSQL của bạn. Nó cho phép suy luận được tăng tốc bằng GPU, tìm kiếm vector và các quy trình RAG hoàn chỉnh bằng các lệnh SQL đơn giản, loại bỏ việc di chuyển dữ liệu và đơn giản hóa ngăn xếp MLOps cho các ứng dụng AI hiệu suất cao, có khả năng mở rộng.
MLOps
Một nền tảng ưu tiên nhà phát triển để quản lý các prompt của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) bằng cách sử dụng kiểm soát phiên bản dựa trên Git. Hợp lý hóa quy trình kỹ thuật prompt của bạn, cộng tác với nhóm và triển khai các thay đổi một cách liền mạch mà không cần thay đổi mã.
MLOps
NetMind là một nền tảng tối ưu hóa AI được thiết kế để làm cho các mô hình AI quy mô lớn trở nên hiệu quả và dễ tiếp cận hơn. Nó cung cấp một bộ công cụ để nén mô hình, tăng tốc suy luận và huấn luyện phân tán, cho phép các nhà phát triển chạy các mô hình phức tạp trên phần cứng tiêu chuẩn. Bằng cách giảm đáng kể chi phí tính toán và độ trễ, NetMind giúp các doanh nghiệp triển khai các giải pháp AI mạnh mẽ một cách bền vững và tiết kiệm chi phí, từ đám mây đến các thiết bị biên.
MLOps
Latitude là một nền tảng phát triển mã nguồn mở được thiết kế để xây dựng, đánh giá và triển khai các ứng dụng dựa trên Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), với sự tập trung đặc biệt vào việc tạo ra các tác nhân AI tự trị. Nó cung cấp một bộ công cụ toàn diện cho các nhà phát triển để thử nghiệm, tinh chỉnh và mở rộng quy mô các giải pháp AI của họ.
MLOps
Anyscale là một nền tảng điện toán được quản lý hoàn toàn để mở rộng quy mô khối lượng công việc AI và Python. Được xây dựng trên framework mã nguồn mở Ray bởi những người tạo ra nó, Anyscale trao quyền cho các nhà phát triển xây dựng, chạy và mở rộng các ứng dụng phân tán, từ huấn luyện LLM đến xử lý dữ liệu, với hiệu suất được tối ưu hóa và hiệu quả chi phí trên mọi đám mây.
MLOps
Ragas là một framework Python mã nguồn mở để đánh giá và kiểm thử các pipeline Sinh Tăng cường Truy xuất (RAG). Nó cung cấp một bộ số liệu để đo lường hiệu suất của các ứng dụng LLM của bạn, từ truy xuất ngữ cảnh đến tạo câu trả lời. Được tin cậy bởi các nhà lãnh đạo ngành như LangChain và LlamaIndex, Ragas giúp các nhà phát triển xây dựng các hệ thống AI mạnh mẽ, đáng tin cậy và chính xác hơn bằng cách xác định và giảm thiểu các vấn đề như ảo giác và phản hồi không liên quan.
MLOps
Surge AI là một nền tảng gán nhãn dữ liệu hàng đầu cung cấp trí tuệ con người ưu tú để thúc đẩy sự phát triển của AI tiên tiến và AGI. Chuyên về dữ liệu chất lượng cao cho RLHF, đánh giá mô hình và tạo bộ dữ liệu tùy chỉnh, Surge AI hợp tác với các phòng thí nghiệm AI hàng đầu như OpenAI và Anthropic để huấn luyện, điều chỉnh và kiểm tra các mô hình thế hệ tiếp theo. Họ tập trung vào sự tinh tế và phức tạp cần thiết để xây dựng các hệ thống thực sự thông minh.
MLOps
Qubinets là một nền tảng tự phục vụ được hỗ trợ bởi AI dành cho các nhà phát triển, nhà phân tích dữ liệu và kỹ sư AI. Nó đơn giản hóa và tăng tốc việc triển khai và quản lý cơ sở hạ tầng AI và dữ liệu nguồn mở trên mọi đám mây (AWS, Azure, GCP, DigitalOcean) bằng giao diện người dùng không cần mã dựa trên Kubernetes. Tập trung vào việc xây dựng ứng dụng, không phải vào các cấu hình phức tạp.
MLOps
Voxel51 cung cấp FiftyOne, một nền tảng AI đa phương thức và thị giác máy tính cấp doanh nghiệp. Nó trao quyền cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu để quản lý, trực quan hóa và đánh giá các bộ dữ liệu phức tạp, dẫn đến các mô hình có hiệu suất cao hơn. Bằng cách tập trung vào AI lấy dữ liệu làm trung tâm, FiftyOne hợp lý hóa quy trình làm việc để chú thích dữ liệu, cải thiện chất lượng và phân tích mô hình, đẩy nhanh toàn bộ vòng đời phát triển.
MLOps
Teammately là một nền tảng agent AI tiên tiến dành cho các kỹ sư AI. Nó tự động hóa và tăng tốc toàn bộ vòng đời phát triển AI, từ tạo prompt và xây dựng RAG đến đánh giá đa chiều và khả năng quan sát trong sản xuất. Xây dựng các ứng dụng AI đáng tin cậy, có thể mở rộng và an toàn, khó gặp lỗi, chỉ trong một khoảng thời gian ngắn.
MLOpsCông cụ MLOps là một loại nền tảng được thiết kế để tự động hóa và quản lý toàn bộ vòng đời học máy. Chúng áp dụng các nguyên tắc DevOps vào học máy, thu hẹp khoảng cách giữa việc phát triển mô hình và triển khai vận hành. Mục tiêu chính là rút ngắn chu kỳ phát triển, đảm bảo chất lượng mô hình và duy trì các hệ thống ML đáng tin cậy, có khả năng mở rộng trong môi trường sản xuất. Các công cụ này cung cấp một khuôn khổ để quản lý phiên bản dữ liệu, theo dõi thử nghiệm, triển khai mô hình và giám sát hiệu suất của chúng theo thời gian.
Công cụ MLOps rất quan trọng đối với các tổ chức triển khai mô hình học máy ở quy mô lớn, đặc biệt là trong các lĩnh vực như tài chính để phát hiện gian lận, thương mại điện tử cho các công cụ đề xuất và y tế cho các mô hình chẩn đoán. Chúng được sử dụng bởi các Kỹ sư Học máy, Nhà khoa học Dữ liệu và các nhóm DevOps để tạo ra các quy trình làm việc ML mạnh mẽ, có thể tái tạo và tự động, đưa mô hình từ nguyên mẫu đến sản xuất một cách hiệu quả.
Khi chọn một công cụ MLOps, hãy xem xét phạm vi của nó—liệu đó là một nền tảng toàn diện hay một giải pháp điểm cho một giai đoạn cụ thể như giám sát. Đánh giá khả năng tích hợp của nó với cơ sở hạ tầng đám mây hiện tại của bạn (ví dụ: AWS, GCP, Azure) và các framework ML (ví dụ: TensorFlow, PyTorch). Ngoài ra, hãy đánh giá khả năng mở rộng, các tính năng tự động hóa và sự cân bằng giữa tính dễ sử dụng cho các nhà khoa học dữ liệu và tính linh hoạt cho các kỹ sư ML.
Đội ngũ học máy của một công ty fintech sử dụng nền tảng MLOps để xây dựng một đường ống CI/CD cho mô hình phát hiện gian lận giao dịch của họ. Khi các nhà phát triển commit mã mới hoặc các nhà khoa học dữ liệu đăng ký một phiên bản mô hình mới, đường ống sẽ tự động kích hoạt một loạt các bài kiểm tra xác thực. Nếu các bài kiểm tra thành công, mô hình sẽ được triển khai đến môi trường staging để xem xét cuối cùng trước khi được đưa lên sản xuất. Việc tự động hóa này giúp giảm thời gian triển khai từ vài ngày xuống còn vài giờ và giảm thiểu sai sót của con người.
Một công ty thương mại điện tử sử dụng sổ đăng ký mô hình của công cụ MLOps để quản lý nhiều phiên bản của công cụ đề xuất sản phẩm. Các nhà khoa học dữ liệu có thể thử nghiệm các thuật toán khác nhau và đăng ký các ứng cử viên tiềm năng. Nền tảng theo dõi các chỉ số hiệu suất của mỗi mô hình, chẳng hạn như tỷ lệ nhấp và tỷ lệ chuyển đổi, trên một bảng điều khiển trung tâm. Điều này cho phép đội ngũ dễ dàng so sánh các mô hình, quay trở lại phiên bản trước nếu hiệu suất giảm sút và tiến hành các thử nghiệm A/B để xác định chiến lược đề xuất hiệu quả nhất.
Một tổ chức y tế triển khai một mô hình để dự đoán tỷ lệ tái nhập viện của bệnh nhân. Họ sử dụng nền tảng MLOps để liên tục giám sát mô hình trong môi trường sản xuất. Nền tảng theo dõi sự phân phối thống kê của dữ liệu bệnh nhân đầu vào và so sánh nó với dữ liệu huấn luyện. Nếu phát hiện 'sự trôi dạt dữ liệu' đáng kể (ví dụ: thay đổi về nhân khẩu học của bệnh nhân), nó sẽ tự động cảnh báo cho đội ngũ ML. Việc giám sát chủ động này đảm bảo các dự đoán của mô hình vẫn chính xác và đáng tin cậy khi các điều kiện trong thế giới thực thay đổi, điều này rất quan trọng đối với việc chăm sóc bệnh nhân.
Một phòng thí nghiệm nghiên cứu phát triển các thuật toán học máy mới sử dụng công cụ MLOps để theo dõi thử nghiệm. Đối với mỗi lần chạy huấn luyện, công cụ sẽ tự động ghi lại phiên bản mã, mã băm của tập dữ liệu, các siêu tham số và các chỉ số hiệu suất kết quả. Điều này tạo ra một bản ghi bất biến của mọi thử nghiệm. Các nhà nghiên cứu sau đó có thể dễ dàng truy cập giao diện người dùng dựa trên web để so sánh hàng trăm lần chạy, xác định các tham số có ảnh hưởng nhất và chia sẻ thiết lập chính xác của họ với đồng nghiệp để tái tạo kết quả, từ đó đẩy nhanh tốc độ đổi mới và đảm bảo tính nghiêm ngặt khoa học.
Một tổ chức tài chính sử dụng nền tảng MLOps để thực thi quản trị và tuân thủ cho các mô hình chấm điểm tín dụng của mình. Sổ đăng ký mô hình của nền tảng hoạt động như một nguồn thông tin duy nhất, ghi lại mục đích, nguồn dữ liệu và kết quả xác thực của mỗi mô hình. Nó cung cấp một dấu vết kiểm toán rõ ràng, cho thấy ai đã huấn luyện, xem xét và phê duyệt từng mô hình để triển khai. Điều này rất cần thiết để đáp ứng các yêu cầu quy định như GDPR và để chứng minh sự công bằng và minh bạch của mô hình với các kiểm toán viên.
Một công ty công nghệ lớn với nhiều đội khoa học dữ liệu sử dụng một kho đặc trưng tập trung do nền tảng MLOps của họ cung cấp. Kho này cho phép các đội định nghĩa, chia sẻ và tái sử dụng các đặc trưng (ví dụ: 'user_7_day_activity_count') trên các mô hình khác nhau. Khi một đặc trưng được tính toán, nó sẽ được lưu trữ và cung cấp cho cả việc huấn luyện mô hình và suy luận thời gian thực. Điều này ngăn chặn công việc dư thừa, đảm bảo tính nhất quán giữa huấn luyện và phục vụ, và cho phép tổ chức mở rộng quy mô các nỗ lực ML của mình mà không cần mỗi đội phải xây dựng lại các đường ống dữ liệu giống nhau.
Công cụ MLOps (Vận hành Học máy) là các nền tảng và dịch vụ áp dụng các nguyên tắc DevOps vào vòng đời học máy. Mục đích của chúng là tự động hóa và hợp lý hóa quy trình xây dựng, kiểm thử, triển khai và giám sát các mô hình ML trong môi trường sản xuất. Không giống như phần mềm truyền thống, các mô hình ML phụ thuộc vào cả mã nguồn và dữ liệu, vì vậy các công cụ MLOps cung cấp các khả năng chuyên biệt như quản lý phiên bản dữ liệu, theo dõi thử nghiệm và giám sát hiệu suất mô hình để quản lý sự phức tạp này.
DevOps tập trung vào việc tự động hóa vòng đời phân phối phần mềm (mã nguồn, xây dựng, kiểm thử, phát hành). MLOps mở rộng các nguyên tắc này để giải quyết những thách thức độc đáo của học máy. Các điểm khác biệt chính là:
Việc lựa chọn công cụ MLOps phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu của đội ngũ và cơ sở hạ tầng hiện có của bạn. Hãy xem xét các yếu tố sau:
Một đường ống MLOps điển hình sẽ tự động hóa quy trình làm việc học máy từ đầu đến cuối. Mặc dù các chi tiết cụ thể có thể khác nhau, hầu hết đều bao gồm các giai đoạn cốt lõi sau:
MLOps là một lĩnh vực hợp tác liên quan đến nhiều vai trò. Người dùng chính bao gồm:
