بهترین ابزارهای منبع‌باز برای عملیات یادگیری ماشینی یا MLOps

MLOps عناصر مختلفی از توسعه نرم‌افزار سنتی و عملیات فناوری اطلاعات را با چالش‌های یادگیری ماشینی ترکیب می‌کند که شامل مراحلی مانند توسعه، آزمون، استقرار، مدیریت، پیش‌بینی و به‌روزرسانی مدل‌های یادگیری ماشینی است. در ادامه مطلب به معرفی ابزارهای منبع‌باز MLOps و نحوه عملکرد آن‌ها اطلاعات بیشتری در اختیار شما قرار خواهیم داد.

ابزارهای منبع‌باز MLOps  و نحوه عملکرد آن‌ها

در ادامه به معرفی چند ابزار منبع‌باز MLOps می‌پردازیم و به صورت مجزا در مورد قابلیت‌های هریک از این ابزارها توضیحاتی خواهیم داد.

1-kedro

یک ابزارهای منبع‌باز MLOps برای توسعه و مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشینی است که می‌تواند در راستای MLOps مورد استفاده قرار گیرد Kedro برای سازماندهی، استقرار و مدیریت فرآیندهای یادگیری ماشینی در محیط‌های تولیدی طراحی شده است. برخی از ویژگی‌ها و قابلیت‌های Kedro که به مفهوم MLOps مرتبط هستند، به شرح زیر است:

– استاندارد سازی پروژه: Kedro از ساختار پروژه قالبی استاندارد استفاده می‌کند که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند پروژه‌های یادگیری ماشین را در قالب منظم و یکپارچه سازماندهی کنند.

– مدیریت مراحل: Kedro به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد مراحل مختلف توسعه مدل را به صورت جداگانه تعریف کنند. این مراحل شامل آموزش مدل، ارزیابی و استقرار می‌شوند.

-از Git برای مدیریت نسخه‌ها استفاده می‌کند. این امکان را به توسعه‌دهندگان می‌دهد تغییرات در کد و داده‌ها را کنترل کنند.

1-Kubeflow

ابزار Kubeflow یک پلتفرم متن‌باز یا Open source برای مدیریت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط Kubernetes است. این ابزار به توسعه‌دهندگان و مهندسان داده امکان می‌دهد فرآیندهای MLOps را در محیط Kubernetes پیاده‌سازی کنند و بهبود کیفیت و بهره‌وری مدل‌های یادگیری ماشینی خود را در محیط‌های تولیدی و توزیع شده افزایش دهند.

از مجموعه‌ای از ابزارها و کامپوننت‌های Kubeflowبه شرح زیر است:

– Pipelines ابزاری برای ساخت و مدیریت جریان کار (workflow) در محیط Kubeflow است. با استفاده از این ابزار، می‌توانید فرآیندهای یادگیری ماشین خود را به صورت قابل تکرار و قابل مدیریت تعریف کنید.

– Katib ابزاری برای بهینه‌سازی خودکار پارامترها و تنظیمات مدل‌های یادگیری ماشین است.

– KFServing ابزاری برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشینی در محیط Kubernetes است. با استفاده از این ابزار، می‌توانید مدل‌های خود را به صورت مقیاس‌پذیر و با قابلیت بالا در محیط‌های تولیدی استقرار دهید و از آنها برای پیش‌بینی و پردازش داده استفاده کنید.

– Metadata ابزاری برای مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌های مرتبط با مدل‌های یادگیری ماشین است. با استفاده از این ابزار، می‌توانید اطلاعات مربوط به نسخه‌ها، تنظیمات و نتایج آزمایش‌های مختلف را ذخیره کنید و در طول فرآیند MLOps پیگیری کنید.

– ModelDB ابزاری برای مدیریت و ردیابی مدل‌های یادگیری ماشین است. با استفاده از این ابزار، می‌توانید مدل‌های خود را نگهداری و دسته بندی کنید.

با استفاده از Kubeflow، می‌توانید فرآیندهای MLOps را در محیط Kubernetes پیاده‌سازی کنید. این شامل ایجاد و مدیریت فرآیندهای یادگیری ماشین، بهینه‌سازی پارامترها، استقرار مدل‌ها و مدیریت داده‌ها می‌شود Kubeflow ابزارهای قدرتمندی را برای سازمان‌دهی و اتوماسیون فرآیندهای MLOps در محیط Kubernetes فراهم می‌کند.

2- TensorFlow Extended (TFX)

ابزار TensorFlow Extended (TFX) یک ابزارهای منبع‌باز MLOps است که توسط گوگل توسعه داده شده است TFX برای اجرا و مدیریت فرآیندهای توسعه، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از TensorFlow مورد استفاده قرار می‌گیرد. این ابزار به توسعه‌دهندگان و مهندسان داده کمک می‌کند تا مدل‌های خود را به‌صورت قابل تکرار و با استفاده از معماری‌ها و الگوهای معمول MLOps پیاده‌سازی و مدیریت کنند.

TFX شامل یک مجموعه از کامپوننت‌ها و ابزارهای مختلف است که برای کاربران امکانات زیر را فراهم می‌کند:

– پیش‌پردازش داده (Data Preprocessing): TFX ابزارهایی برای ورودی مدل‌های یادگیری ماشینی فراهم می‌کند. شامل تبدیل داده، انتخاب و تولید ویژگی‌های جدید می‌شود. این کامپوننت‌ها به کاربران کمک می‌کنند تا از داده‌های خام به داده‌های مناسب و قابل استفاده برای آموزش مدل‌ها بپردازند.

-آموزش مدل (Model Training): TFX امکاناتی را برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی با استفاده از TensorFlow فراهم می‌کند. کامپوننت‌های مربوط به آموزش مدل مانند Trainer و Evaluator در TFX وجود دارند و کاربران می‌توانند با استفاده از آنها مدل‌های خود را ارزیابی کنند.

-تولید و استقرار (Model Serving & Deployment): TFX امکاناتی را برای تولید و استقرار مدل‌های یادگیری ماشینی فراهم می‌کند. با استفاده از کامپوننت‌هایی مانند Pusher و TensorFlow Serving می‌توانید مدل‌های خود را بر روی سرویس‌های پیکربندی شده مانند Kubernetes یا TensorFlow Serving استقرار کنید و از آنها در محیط‌های تولیدی استفاده کنید.

-مدیریت و نگهداری (Model Management & Orchestration): TFX ابزارها و مکانیزم‌هایی را برای مدیریت و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشینی فراهم می‌کند. این شامل مکانیزم‌هایی مانند نگهداری و مدیریت نسخه‌های مدل، انتشار مدل‌ها، ردیابی معیارها و مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها می‌شود.

3- MLflow

MLflow یک ابزار منبع‌باز در حوزه MLOps است که برای مدیریت و پیشرفت مدل‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌شود. MLflow امکاناتی را فراهم می‌کند تا فرآیند آزمایش، آموزش، کنترل و استقرار مدل‌ها را بهبود ببخشد. ویژگی‌ها و کاربردهای MLflow عبارتند از:

– پیشرفت مدل: MLflow شما می‌توانید مدل‌های مختلف را با نامگذاری و توصیف کردن ویژگی‌های آنها ذخیره کرده و به‌راحتی بین آنها جابجا شوید.

-کنترل آزمایش‌ها: با استفاده از MLflow، شما می‌توانید آزمایش‌های خود را به صورت منظم و ساختاری ویژه ثبت کنید و از آنها برای مقایسه و انتخاب بهترین مدل‌های ماشینی استفاده کنید.

– مدیریت محیط: MLflow امکاناتی را برای مدیریت محیط اجرایی مدل‌ها فراهم می‌کند. شما می‌توانید پلتفرم‌های مورد نیاز برای اجرای مدل‌های خود را تعریف کنید.

– استقرار مدل: MLflow شما می‌توانید مدل‌های خود را به صورت مستقیم در سرورهای ابری مانند Amazon S3، Azure Blob Storage و… قرار دهید و به‌راحتی از آنها در برنامه‌ها و خدمات مورد نیاز خود استفاده کنید.

4- Apache Airflow

یک سیستم مدیریت جریان کار (workflow) متن‌باز یا Open source است که برای اجرای و زمان‌بندی فرآیندهای MLOps مورد استفاده قرار می‌گیرد. با استفاده از Airflow، می‌توانید فرآیندهای استقرار مدل، آموزش داده‌ها و سایر وظایف MLOps را به‌صورت گرافیکی مدیریت کنید.

Airflow از مفهوم (DAG) استفاده می‌کند که توسط توسعه‌دهندگان تعریف می‌شود. DAG مراحل گوناگون فرآیندهای MLOps را شامل می‌شود که در ادامه  در مورد این فرایندها توضیحات بیشتری خواهیم داد:

– می‌توانید MLOps را در Airflow تعریف کنید و آنها را با توجه به زمانبندی مشخص شده اجرا کنید.

– امکان مدیریت و پیگیری وظایف را فراهم می‌کند. شما می‌توانید وظایف مختلف را تعریف کنید و وضعیت اجرای آن‌ها را پیگیری و خطاهای احتمالی را پیش بینی کنید.

– قابلیت اجرای موازی و توزیع شده را دارد. شما می‌توانید وظایف مختلف را به منابع محاسباتی مختلف ارسال کنید و فرآیندهای MLOps خود را با سرعت بیشتری اجرا کنید.

– به شما این امکان را می‌دهد تا جریان داده‌ها و وابستگی‌ها را مدیریت کنید تا فرآیندهای MLOps را به‌صورت خودکار و بدون نیاز به مداخله دستی اجرا کنید.

– این قابلیت را دارد تا عملکرد و پیشرفت فرآیندهای MLOps خود را بصورت دقیق‌تر ونموداری پیگیری کنید.

5- DVC (Data Version Control)

یک ابزار متن‌باز برای مدیریت نسخه‌های داده است DVC به تیم‌های توسعه مدل‌های یادگیری ماشین کمک می‌کند تا داده‌های آزمون و آموزش را مدیریت و بازیابی کنند. ویژگی‌ها و کاربردهای DVC عبارتند از:

– با استفاده از DVC شما می‌توانید فقط تغییرات را در داده‌ها ذخیره کنید و فایل‌های حجیم را به صورت جداگانه نگهداری کنید و فضای ذخیره‌سازی را به طور موثر مدیریت کنید.

– با استفاده از DVC، شما می‌توانید با تعریف یک نسخه خاص از داده‌ها و مدل‌ها، می‌توانید نتایج خود را با دیگران به اشتراک بگذارید و تحقیقات را تکرار کنید. با استفاده از سرورهای ابری مانند Amazon S3 و Google Cloud Storage، می‌توانید داده‌ها را به صورت مشترک در دسترس تیم پروژه قرار دهید.

6- Metaflow

یک فریم‌ورک MLOps منبع‌باز است که توسط شرکت Netflix توسعه یافته است. این فریم‌ورک برای ساخت، مدیریت و استقرار کارهای داده-محور و مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود و بر روی زیرساخت‌های ابری قابل اجرا است.

امکانات و ویژگی‌های Metaflow در حوزه MLOps عبارتند از:

– شما می‌توانید محاسبات را مدیریت کنید و کدها و مدل‌های خود را در محیط‌های محاسباتی مانند Amazon Web Services (AWS) اجرا کنید.

-باعث می شود به‌راحتی جریان کارها را بازبینی و نتایج ارزیابی را مشاهده کنید.

-ابزارهایی را برای تست و ارزیابی پروژه ها و مدل‌های یادگیری ماشینی فراهم می‌کند. شما می‌توانید آزمایش‌ها و تست‌های واحد را تعریف کنید تا صحت و کارایی مدل‌ها را ارزیابی کنید.

7-Polyaxon

یک ابزار MLOps قدرتمند است که برای مدیریت و اجرای پروژه‌های یادگیری ماشینی طراحی شده است. این ابزار شامل مجموعه‌ای از قابلیت‌ها و ابزارهایی است که فرآیند توسعه، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشینی را ساده‌تر و مؤثرتر می‌کند. درادامه تعدادی از ویژگی‌ها و قابلیت‌های Polyaxon را بررسی می‌کنیم:

– به شما این امکان را می‌دهد تا محیط‌های اجرایی مورد نیاز برای آموزش و اجرای مدل‌های یادگیری ماشینی را مدیریت کنید.

– درواقع  قالب‌های آموزشی تعریف می‌شوند و از طریق آنها فرآیند آموزش پیکربندی می‌شود. شما می‌توانید تنظیمات مربوط به تعداد دوره‌ها، اندازه دسته‌ها، الگوریتم‌های بهینه‌سازی و سایر پارامترها را مشخص کنید و به راحتی مدل‌ها را مورد آموزش قرار دهید.

– امکان ردیابی و ثبت نتایج مربوط به آموزش مدل‌ها را فراهم می‌کند.

– شما می‌توانید مجموعه داده‌های آموزش و ارزیابی را بارگیری و تست کنید و به‌راحتی با آنها در فرآیند آموزش و ارزیابی مدل‌های خود کار کنید.

– Polyaxonبه صورت انعطاف پذیر طراحی شده است تا با ابزارهای محبوبی مانند TensorFlow، PyTorch ، Docker، Kubeflow  و… تعامل داشته باشد.

به طور کلی، Polyaxon یک ابزار قدرتمند و جامع برای مدیریت و اجرای پروژه‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولیدی است. با استفاده از Polyaxon، شما می‌توانید فرآیند توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین را بهبود دهید و به‌صورت مؤثرتر و شفاف‌تر با تیم خود همکاری کنید.

8- Seldon

یک فریم‌ورک متن‌باز یا Open source است که برای استقرار و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌شود. این فریم‌ورک ، ابزارها و روش‌هایی را در اختیار توسعه‌دهندگان و مهندسان داده قرار می‌دهند تا بتوانند مدل‌های یادگیری ماشینی را به سادگی در محیط‌های توزیع شده مانند Kubernetes و Istio مدیریت کنند.

Seldon از طریق تعریف یک مدل مبتنی بر گراف، امکان استقرار مدل‌های یادگیری ماشینی را فراهم می‌کند. شما می‌توانید مدل‌های خود را به‌عنوان یک گراف از توابع و ماژول‌ها تعریف کنید که هر کدام ورودی‌های مشخصی را دریافت کرده و خروجی‌های مورد انتظار را تولید ‌کنند. سپس می‌توانید این گراف را در یک سرویس Seldon قرار داده و با استفاده از API‌ با سرویس ارتباط برقرار کنید.

9- Feast

یکی ازابزارهای منبع‌باز MLOps است این ابزار به توسعه‌دهندگان و مهندسان داده این امکان را می‌دهد تا داده‌های ویژه‌ای را جمع‌آوری، ذخیره و مدیریت کنند تا بتوانند به‌صورت مؤثر و مقیاس‌پذیر با آن‌ها در مدل‌های یادگیری ماشینی کار کنند.

استفاده از Feast در MLOps مزایایی را نیز به‌همراه دارد. با استفاده از Feast می‌توانید یک منبع متمرکز برای داده‌های خاص خود ایجاد کنید که برای تمام مدل‌ها قابل دسترس باشد، از تکرار و تکثیر داده‌ها در سیستم‌های مختلف جلوگیری کنید و همچنین به‌راحتی قابلیت‌های مانیتورینگ و تجزیه و تحلیل را برای داده‌ها ایجاد کنید.

10- Optuna

یک کتابخانه منبع‌باز در زمینه بهینه‌سازی هایپرپارامترها است که برای تسریع و بهبود فرایند تنظیم بهترین پارامترها در مدل‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌شود. این کتابخانه الگوریتم‌هایی رادر اختیار توسعه‌دهندگان و مهندسان داده قرار می دهد تا فرایند بهینه‌سازی هایپرپارامترها را به صورت خودکار انجام دهند.

Optuna برای تعریف فضای هایپرپارامترها، تعیین توابع هدف objective ،functions تنظیم استراتژی‌های جستجو و بهینه‌سازی هایپرپارامترها و همچنین نمایش و بررسی نتایج بهینه‌سازی مورداستفاده قرار می‌گیرد.

mlops در چه سیستم عامل‌هایی قابل استفاده است؟

MLOps به عنوان یک فرآیند و قابلیت مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشینی، بر روی چندین سیستم عامل قابل استفاده است. اما ابزارها و فرآیندهای مربوط به MLOps می‌توانند بسته به سیستم عامل مورد استفاده متفاوت باشند. در ادامه به برخی از این سیستم عامل‌ها  اشاره می‌کنیم:

1-سیستم عامل لینوکس

Mlops روی سیستم عامل لینوکس به خوبی قابل استفاده است. بسیاری از ابزارها و فرآیندهایی که برای MLOps استفاده می‌شود، بر روی لینوکس پیاده‌سازی شده‌اند. لینوکس به عنوان یک سیستم عامل قدرتمند و انعطاف‌پذیر، محبوبیت بسیاری در صنعت یادگیری ماشین و MLOps دارد.

2- سیستم عامل ویندوز:

هرچند که لینوکس معمولاً برای توسعه و اجرای پروژه‌های یادگیری ماشین و MLOps ترجیح داده می‌شود، اما برخی ابزارها و فرآیندهای MLOps نیز روی سیستم عامل ویندوز توسعه و پشتیبانی می‌شوند. بنابراین، می‌توانید MLOps را در سیستم عامل ویندوز نیز استفاده کنید.

3- سیستم عامل macOS:

برخی از ابزارهای منبع‌باز MLOps روی سیستم عامل macOS پشتیبانی می‌شوند. از آنجا که ساختاری مبتنی بر یونیکس دارند، بسیاری از ابزارها و روش‌های لینوکسی می‌توانند استفاده شوند.

به طور کلی، برای استفاده از MLOps مهمترین نکته این است که ابزارها و فرآیندهای مربوط به MLOps بر روی سیستم عاملی که شما استفاده می‌کنید، پشتیبانی شده باشند. همچنین، در نظر داشته باشید که ابزارها و پلتفرم‌های مختلف MLOps ممکن است از طریق رابط‌های برنامه نویسی قابل استفاده باشند و به هر زبان برنامه نویسی که روی سیستم عامل شما قابل اجرا است، متصل شوند.

چرا باید از ابزارهای منبع‌باز MLOps استفاده کرد؟

استفاده ازابزارهای منبع‌باز MLOps  در پروژه‌های یادگیری ماشینی دارای مزیت‌های متعددی هستند. در ادامه دلایل استفاده از ابزارهای MLOps را بررسی می‌کنیم:

1-مدیریت و پیاده‌سازی مدل‌ها:

ابزارهای MLOps به شما کمک می‌کنند تا مدل‌های یادگیری ماشین خود را به صورت مداوم و به‌روز نگه دارید. با استفاده از این ابزارها، می‌توانید مدل‌ها را بر اساس نسخه‌بندی مدیریت کنید و به‌روزرسانی‌های جدید را اعمال کنید .

2-اتوماسیون: MLOps

به شما امکان می‌دهد فرآیندهای مربوط به آموزش، ارزیابی و نگهداری مدل‌ها را به صورت خودکار انجام دهید.

3- مدیریت مجموعه داده:

ابزارهای MLOps به شما کمک می‌کنند تا مجموعه داده‌های خود را به صورت موثر و بهینه مدیریت کنید. این ابزارها می‌توانند شامل ابزارهایی برای بارگیری و تجزیه و تحلیل داده‌ها باشند.

4- ردیابی و نمایش عملکرد مدل:

از طریق ابزارهای MLOps می‌توانید عملکرد مدل‌های یادگیری ماشینی را نمایش دهید. این ابزارها برای شما این امکان را فراهم  می کنند تا معیارهای عملکرد مدل را اندازه‌گیری کنید، نتایج را مشاهده کنید و بازخورد تحلیلی داشته باشید.

5- امنیت و حفاظت از مدل‌ها:

با استفاده از ابزارهای منبع‌باز MLOps می‌توانید مدل‌های یادگیری ماشینی خود را در محیط‌های امنی مدیریت کنید تا دسترسی و کنترل دقیقی بر روی داده‌های حساس داشته باشید و از تهدیدات امنیتی محافظت کنید.

6- همکاری تیمی:

ابزارهای منبع‌باز MLOps به گروه‌های کاری و تیم‌های یادگیری ماشینی کمک می‌کنند تا به صورت هماهنگ و مؤثر با یکدیگر همکاری داشته باشند. این ابزارها امکان اشتراک گذاری کدها، مدل‌ها، داده‌ها و نتایج را فراهم می‌کنند.

سخن پایانی

استفاده از منبع‌باز MLOps به شما کمک می‌کنند تا فرآیندهای یادگیری ماشینی خود را بهبود ببخشید و به‌صورت خودکار، مدیریت و پیگیری کنید در مجموع کارایی و کیفیت پروژه‌های یادگیری ماشینی از این طریق ارتقا پیدا می‌کند.

ابزارهای منبع‌باز MLOps می توانند فرایندهای مختلف را بصورت خودکار انجام بدهند و باعث سرعت بخشیدن به روند پروژه شوند.