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开发者工具 领域最好的 21 个 MLOps AI 工具

开发者工具领域的MLOps热门 AI 工具包括 SuperAnnotate、Encord、Arize、Credo AI、Humanloop、Hopsworks、Superb AI、HoneyHive、Union.ai、Metaflow 等,帮助您快速提升效率。

Tensorfuse
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Tensorfuse

Tensorfuse 是一个无服务器 GPU 平台,允许开发者在自己的 AWS 云上微调、部署和自动扩展生成式 AI 模型。它简化了基础设施管理,提供无服务器推理、作业队列和开发容器等功能,以加速开发、降低成本并消除 DevOps 开销。

部署
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HoneyHive
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HoneyHive

HoneyHive 是一款面向使用 LLM 和 AI 智能体的开发人员的一体化 AI 可观测性与评估平台。它提供了一个统一的解决方案,用于构建、测试、调试和监控 AI 应用,涵盖从初步实验到企业级部署的全过程。该平台帮助团队系统地衡量 AI 质量,深入了解智能体交互,监控成本和延迟等性能指标,并协作管理提示词和数据集等关键资产,确保自信地交付可靠的 AI 产品。

调试
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Metaflow
免费

Metaflow

一个以人为本的 Python 框架,源自 Netflix,用于构建和管理真实世界的数据科学、机器学习和人工智能项目。它简化了工作流编排、数据管理和模型部署,支持快速原型设计和可扩展的生产流水线。

MLOps
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Radicalbit
付费

Radicalbit

Radicalbit 是一个企业级 MLOps 平台,专为大规模部署、服务和监控 AI 及 LLM 模型而设计。它提供实时可观测性、可解释性和数据完整性,以加速价值实现时间、降低运营成本,并确保 AI 应用的强大治理和合规性。

模型管理
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Robust Intelligence
付费

Robust Intelligence

Robust Intelligence(现为思科旗下公司)是一个端到端的AI风险管理平台。它通过实时的AI防火墙和自动化测试,在AI模型的整个生命周期内保障其安全,帮助企业减轻安全、道德和运营风险,从而安全、负责任地部署AI。

MLOps
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Neural Vault
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Neural Vault

Neural Vault 是一个安全、集中的平台,供AI开发者和MLOps团队存储、版本化、管理和部署机器学习模型。它简化了模型生命周期,加强了协作,并确保了AI项目的安全性和可复现性。

存储
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Hopsworks
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Hopsworks

Hopsworks 是一个实时 AI Lakehouse 和业界最先进的特征存储。它专为 MLOps 设计,统一数据和计算,以构建和运营可靠的实时 AI 系统。它支持任何框架、云或本地环境,可加快模型开发速度并显著降低成本。

数据库
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usevelvet
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usevelvet

Velvet是一个开发者网关,现已并入Arize AI,专为分析、评估和监控AI功能而设计。它为AI可观测性、LLM追踪和模型性能管理提供了一套全面的解决方案,帮助开发者从开发到生产的全过程构建和完善AI应用。

AI管理
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WhyLabs
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WhyLabs

WhyLabs 是一个专为 MLOps、SRE 和安全团队设计的 AI 可观测性与安全平台。它提供工具来监控、保护和优化 AI 应用,包括 LLM 和预测模型。该平台能实时检测数据漂移、性能下降和提示注入等安全威胁,同时采用保护隐私的架构,绝不移动或复制原始数据。

MLOps
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dstack
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dstack

dstack 是一款专为 AI 和 ML 团队设计的开源容器编排器。它简化了工作负载编排,并能最大化利用任何云提供商、本地集群或加速硬件上的 GPU 资源。它提供了一个统一的计算层,简化了开发、训练和模型部署流程。

编排
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Credo AI
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Credo AI

Credo AI 是一个企业级 AI 治理平台,帮助组织实现负责任 AI (RAI) 的运营化。它通过提供对包括生成式 AI 在内的所有 AI 系统的清单、评估和监控工具,使企业能够管理 AI 风险、确保遵守全球法规并建立信任。

治理
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Superb AI
付费

Superb AI

Superb AI 是一个端到端的计算机视觉 MLOps 平台,帮助企业构建、管理和部署定制化 AI 模型。它专注于自动化整个数据流程,从数据标注、筛选到模型训练和诊断,服务于自动驾驶、制造业和安防等行业。

数据标注
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Union.ai
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Union.ai

Union.ai 是一个企业级的生产就绪平台,用于编排复杂的人工智能和机器学习工作流。它基于开源的 Flyte 构建,使团队能够以无与伦比的性能和效率来构建、服务和扩展复合型 AI 系统。它弥合了数据与机器学习之间的鸿沟,通过“缩容至零”等功能优化云成本,并通过无缝的集成体验提升开发速度。

编排
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Humanloop
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Humanloop

Humanloop 是一个企业级的大语言模型(LLM)评估与可观测性平台。它提供了一套用于开发、评估和监控人工智能应用的综合工具,使团队能够充满信心地交付和扩展可靠的AI产品。它通过代码优先和UI优先的工作流,促进了工程师、产品经理和领域专家之间的协作。

企业解决方案
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dagworks
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dagworks

Dagworks提供一套开源开发者工具——Hamilton和Burr,专为构建、调试和观测可靠的AI应用而设计。Hamilton能够标准化机器学习和数据管道,以实现更快的迭代和清晰的数据血缘;而Burr则通过内置的可观测性,简化了复杂的、有状态的RAG和智能体系统的创建。

MLOps
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SuperAnnotate
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SuperAnnotate

SuperAnnotate 是一个领先的 AI 数据平台,可简化整个机器学习数据流程。它使团队能够标注、管理和整理高质量的多模态数据集(图像、视频、文本、音频),以加速模型开发,包括 RLHF、RAG 和 SFT 等复杂工作流。它旨在提高模型的准确性和效率。

标注
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remyx
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remyx

Remyx 是一个专为 AI 开发设计的 ExperimentOps(实验运维)平台。它通过提供一个用于结构化、可复用和可追踪实验的协作工作室,帮助 AI 和产品团队将知识操作化。通过专注于自定义指标和引导式学习循环,Remyx 加速了 AI 开发生命周期,确保 AI 系统与真实的业务目标和用户影响保持一致。

实验
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UbiOps
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UbiOps

UbiOps 是一个强大的 MLOps 平台,专为 AI 模型服务、编排和训练而设计。它使数据科学家和 AI 团队能够轻松地在任何基础设施(本地、混合云或多云)上部署、管理和扩展其模型,而无需深厚的工程专业知识。该平台负责处理容器化、API 创建和自动扩展,从而加速了从开发到生产的进程,适用于包括生成式 AI 和计算机视觉在内的各种 AI 应用。

平台即服务 (PaaS)
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Encord
免费增值

Encord

Encord 是一个面向视觉和多模态人工智能的综合数据开发平台。它提供管理、整理和标注大规模非结构化数据(如图像、视频和 DICOM 文件)的工具。该平台通过先进的标注、模型评估和人机协同工作流,帮助人工智能团队构建高质量数据集,提高模型性能,并加速生产级人工智能应用的部署。

标注
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Arize
免费增值

Arize

Arize 是一个专为开发、可观测性和评估而设计的人工智能与智能体工程平台。它为团队提供统一的解决方案,以更快地构建、监控、调试和改进 LLM 及机器学习模型。通过打通开发与生产之间的闭环,Arize 帮助确保人工智能系统在规模化应用中可靠、值得信赖且高性能。

MLOps
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Modelbit
免费增值

Modelbit

Modelbit 是一个 MLOps 平台,用于将机器学习模型直接从 Python 笔记本部署到生产环境。它提供了一个基础设施即代码的工作流,使数据科学家能够通过一行代码和一次 git push 来部署、托管、扩展和管理模型。

MLOps
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关于 MLOps

MLOps(机器学习运维)工具是一类旨在自动化和管理整个机器学习生命周期的平台。它们将DevOps原则应用于机器学习系统,弥合了模型开发与运营部署之间的鸿沟。这些工具专为机器学习模型提供持续集成、持续交付和持续部署(CI/CD)支持,确保模型在生产环境中的可复现性、可扩展性和可靠性。其主要目标是缩短开发周期并长期维持高质量的模型。

核心功能

  • 实验跟踪:记录不同训练运行的参数、指标和产物,便于比较和复现。
  • 模型注册中心:一个用于版本化、存储和管理已训练机器学习模型的中央存储库。
  • 自动化流水线:为数据准备、模型训练、验证和部署创建可复现的工作流。
  • 模型服务:将模型部署为可扩展且可靠的API或服务,用于实时或批量预测。
  • 性能监控:跟踪已部署模型的性能,检测数据漂移或概念漂移等问题。

适用场景

MLOps工具对于大规模部署机器学习模型的组织至关重要。它们广泛应用于金融行业的欺诈检测系统、电子商务的推荐引擎以及医疗保健的诊断模型等领域。机器学习工程师、数据科学家和DevOps工程师等角色使用这些平台协作构建、部署和维护生产级的AI应用。

选择要点

选择MLOps工具时,应考虑其与现有技术栈(如云服务商、数据存储)的集成能力。评估其功能范围——是端到端平台还是专注于监控等特定任务的专门工具。此外,还需评估其扩展性以处理您的数据和流量,以及团队有效使用它所需的技术专业水平。

精选工具排行榜

MLOps 应用场景

1

自动化信用评分模型再训练

一家金融服务公司使用MLOps平台管理其信用评分模型。机器学习工程师设置了一个每季度触发的自动化流水线。该流水线会拉取新的客户数据,重新训练模型,对基准模型运行一套验证测试,如果性能有所提升,则自动将新模型推送到预发布环境进行最终审查。这个过程确保了模型的持续准确性并符合法规要求,将手动工作量减少了90%以上。

2

部署和监控推荐引擎

一个电商平台的数据科学团队开发了一种新的产品推荐算法。他们使用MLOps工具将模型打包成容器,将其部署为微服务,并设置了一个监控仪表盘。该仪表盘实时跟踪点击率和预测延迟等关键指标。该工具还会在检测到数据漂移(例如,用户行为突然改变)时向团队发出警报,使他们能够在销售受到影响之前快速诊断问题并触发再训练任务。

3

管理用于法规遵从的医学影像AI

一家医疗科技公司开发了一个用于检测医学扫描中异常情况的AI模型。由于严格的法规要求,他们使用MLOps平台来维护完整的审计追踪。该平台的模型注册中心对每个模型及其对应的训练数据、代码和性能指标进行版本控制。部署新版本时,系统会自动生成一份验证报告。这确保了完全的可追溯性和可复现性,这对于通过FDA或EMA等机构的审计至关重要。

4

研究团队的协作式实验跟踪

一个大学研究实验室正在研究一个复杂的气候变化模型。多名研究人员正在使用不同的超参数和数据集进行实验。他们使用具有实验跟踪功能的MLOps工具来记录每次运行。这创建了一个集中的、可搜索的所有实验历史记录。研究人员可以轻松比较结果,通过发送特定运行的链接与同事分享发现,并精确复现先前实验的设置,从而促进协作并加速科学发现。

5

客户服务聊天机器人的CI/CD

一家SaaS公司将其客户服务聊天机器人的开发流程整合了MLOps。当开发人员提交新代码或数据科学家添加新的训练数据时,一个流水线会自动被触发。它会运行单元测试,训练NLP模型,在一个黄金数据集上进行评估,如果所有检查都通过,就会将其部署到预发布环境。这种“机器学习的CI/CD”方法使团队能够快速安全地迭代,每天为他们的聊天机器人提供改进,而无需人工干预。

6

为实时欺诈检测提供可扩展服务

一家金融科技公司需要为一个每秒能处理数千笔交易的欺诈检测模型提供服务。他们使用一个带有高性能模型服务器的MLOps平台。该平台允许他们将模型部署在机器集群上,并根据实时流量自动扩展副本数量。这确保了低延迟和高可用性,这对于在不影响用户体验的情况下防止欺诈交易至关重要。该平台还为每次预测提供详细的日志和性能指标。

MLOps 常见问题

什么是MLOps工具?

MLOps(机器学习运维)工具是将DevOps原则应用于机器学习生命周期的专用平台。其主要目的是自动化、管理和简化在生产环境中构建、部署和维护机器学习模型的过程。核心功能通常包括实验跟踪、模型版本控制、自动化训练流水线、模型部署和性能监控,以确保可靠性和可扩展性。

MLOps和DevOps有什么区别?

MLOps是DevOps原则在机器学习领域的延伸和专门化。DevOps专注于软件开发生命周期(代码、构建、测试、发布),而MLOps则处理机器学习独有的额外复杂性,例如:

  • 数据版本控制:不仅跟踪代码变化,还跟踪数据集的变化。
  • 模型版本控制:管理不同的已训练模型版本。
  • 持续训练(CT):用新数据自动重新训练模型。
  • 漂移监控:检测模型性能因现实世界数据变化而下降的情况。

简而言之,MLOps管理一个更复杂的生命周期,将数据和模型与代码一样视为一等公民。

如何选择合适的MLOps工具?

选择合适的MLOps工具取决于您的具体需求。请考虑以下因素:

  • 范围:您需要一个覆盖整个生命周期的端到端平台,还是一个在特定功能(如实验跟踪或监控)上表现最佳的工具?
  • 集成:它是否能与您现有的基础设施(如云服务商AWS、GCP、Azure)、数据源和CI/CD工具良好集成?
  • 可扩展性:该工具能否处理您的数据量、模型复杂性以及预期的预测流量?
  • 团队技能:您的团队是否能够使用该工具?一些平台是代码优先,面向机器学习工程师,而另一些则提供图形用户界面以扩大适用范围。
谁会使用MLOps工具?

MLOps工具由参与将机器学习模型投入生产的跨职能团队使用。关键角色包括:

  • 机器学习工程师:他们构建和管理生产流水线,专注于自动化、可扩展性和可靠性。
  • 数据科学家:他们使用MLOps工具来跟踪实验、版本化模型,并在移交给工程团队之前协作进行模型开发。
  • DevOps工程师:他们将MLOps平台集成到组织更广泛的CI/CD和基础设施环境中。
  • 产品经理:他们可能会使用监控仪表盘来了解模型性能及其对业务指标的影响。
MLOps流水线有哪些关键阶段?

一个典型的MLOps流水线会自动执行机器学习生命周期,通常包括几个关键阶段:

  • 数据提取与验证:自动拉取并验证新数据以确保其质量。
  • 数据预处理:转换和准备数据以用于模型训练。
  • 模型训练:执行训练脚本以生成一个新的候选模型。
  • 模型评估:根据预定义指标评估新模型的性能,并将其与当前生产模型进行比较。
  • 模型部署:如果新模型更好,它将被自动打包并部署到服务环境(例如,预发布或生产环境)。
  • 监控:持续实时跟踪已部署模型的性能和健康状况。