ML アプリケーションに最適な AI メタデータ追跡プラットフォーム 8 選

本番環境での AI モデルの構築は、1 回限りのプロセスではありません。これは、データセット、モデル、ハイパーパラメーターが継続的に微調整および改善されて、モデルの精度と速度が向上する反復プロセスです。

この反復プロセスでは、将来の参照のためにデータセット、モデル、ハイパーパラメーターに関する情報を文書化することが重要です。そこでメタデータが登場します。

ML におけるメタデータとは何ですか?

簡単に言えば、メタデータはデータに関するデータです。機械学習のコンテキストでは、メタデータは機械学習ライフサイクルのさまざまな段階で生成されるデータです。これには、各段階に関係するアーティファクト、モデル、データセットに関するデータが含まれます。

この記事では、ML アプリケーションに最適な AI メタデータ追跡プラットフォームのいくつかをレビューします。

探検してみよう！

エイムスタック

AimStack は 、ML メタデータ用の使いやすいオープンソース トラッカーです。オープンソースであるため、AIM を自己ホストできます。これは、コードから ML 実行のログを記録するために使用できる軽量の Python パッケージとして実装されています。

さらに、メタデータを簡単に視覚化できる UI も提供します。 SDK を使用してプログラムによるクエリを作成することもできます。 PyTorch、TensorFlow、MLflow などの一般的な ML ツールと適切に統合されます。

ネプチューン

Neptune は、 メタデータの管理に使用できる単一のプラットフォームを提供します。このプラットフォームには、無料の個人プランから有料のチームプランやエンタープライズプランまでさまざまなプランがあります。

Neptune を使用すると、メタデータをログに記録し、インタラクティブなオンライン ダッシュボードで表示できます。機械学習ワークフロー中に、使用されたデータセット、ハイパーパラメーター、その他基本的にあらゆるものに関するログを生成できます。これにより、実験を追跡および監視できます。

Neptune は、Hugging Face、Sci-Kit Learn、Keras などの人気のある ML ツールと統合します。

ドミノ データ ラボ

Domino は 、チームが機械学習モデルを継続的に開発、展開、監視、管理するために使用する人気のあるエンタープライズ MLOps プラットフォームです。

プラットフォームとしての Domino は、いくつかのコンポーネントで構成されています。メタデータ管理で使用される主なコンポーネントは、レコード システム コンポーネントです。この機能により、Domino はバージョン管理を通じてコード、ツール、データへの変更を継続的にチェックし、追跡します。メトリクス、アーティファクト、その他の情報をログに記録することもできます。

ヴィソ

Viso は 、コンピューター ビジョン アプリケーションを構築するためのオールインワンのノーコード プラットフォームです。 Viso を使用すると、手動作業を自動化し、スケーラブルなモデルを構築できます。これには、機械学習アプリケーションの開発ライフサイクルで必要な機能が含まれています。

これらには、データ収集、データへの注釈付け、トレーニング、開発、展開などのためのツールが含まれます。 Viso 展開マネージャーを使用すると、モデルを監視して問題を特定できます。

クラウド内のイベントとメトリクスを監視し、チームが表示して共同作業できるようにインタラクティブなダッシュボードに表示することもできます。

Iterative AI によるスタジオ

Studio は、 Iterative AI によって作成されたデータとモデル管理のためのプラットフォームです。個人向けの無料プランなど、さまざまなプランを提供しています。

Studio には、Git リポジトリを使用して機械学習モデルを追跡するためのモデル レジストリがあります。このプラットフォームには、実験、視覚化、コラボレーションのための追跡機能も含まれています。

また、機械学習ワークフローを自動化し、ノーコード UI を使用して構築するのにも役立ちます。 GitLab、GitHub、BitBucket などの一般的な Git プロバイダーと統合されます。

セルダン

Seldon は、 大規模な機械学習モデルの提供と管理を簡素化します。 Tensorflow、SciKit-Learn、Hugging Face などのツールとうまく連携します。

Seldon は、モデルを監視および管理することにより、効率の向上を支援します。これにより、モデルの系統を追跡し、バージョン管理を使用してデータとモデルを追跡し、その他のメタデータのログを作成することができます。

ヴァロハイ

Valohai を使用 すると、開発者は実験、データセット、モデルに関する AI メタデータを簡単に記録できます。これにより、企業は機械学習運用のためのナレッジ ベースを構築できます。

Snowflake、BigQuery、RedShift などのツールと統合されます。主に企業ユーザーを対象としています。使用オプションには、SaaS として使用することも、クラウド アカウントや物理インフラストラクチャ上で使用することも含まれます。

アライズ

Arize は、機械学習エンジニアがモデルの問題を検出し、問題の原因を追跡し、解決してモデルを改善できるようにする MLOps プラットフォームです。

これは、モデルの健全性を監視するための中央ハブとして機能します。 Arize を使用すると、モデルのドリフト、パフォーマンス、データ品質などを監視できます。また、モデルのスキーマと機能を監視し、異なるバージョン間の変更を比較します。

Arize を使用すると、テスト後の A/B 比較を簡単に実行できます。 SQL に似た言語を使用してメトリクスをクエリできます。 GraphQL プログラム API 経由でアクセスすることもできます。

最後の言葉

この記事では、メタデータと、それが人工知能開発において重要である理由について説明しました。

また、機械学習ワークフローで生成されたメタデータを管理するための最も一般的で最適なツールについても説明しました。

次に、最新のアプリケーションを構築するための AI プラットフォームを確認してください。