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法律研究2022 年最佳 MLOps 工具和平台
MLOps（机器学习运维）已成为当前人工智能世界的一个趋势。任何机器学习过程都包含多个操作。这包括数据版本控制、特征工程、模型监控、实验跟踪、模型服务、模型部署等。市场上有许多工具和平台可以帮助您完成这些流程，并通过适当的风险分析高效地完成工作。但是，在为您的项目选择产品或平台之前，您应该彻底研究它。此外，您必须确保这些工具与您其余的堆栈兼容。因此，以下是您可以根据需求为项目考虑的流行工具和平台列表。
MLFlow
MLfLow 是一个免费的开源平台，用于自动化机器学习过程。MLflow 跟踪、MLflow 模型、MLflow 项目和模型注册表是四个主要组件。MLflow 通过允许用户跟踪他们的实验、使用打包代码进行可重复的测试以及共享和部署他们的模型来促进机器学习开发。MLflow 兼容任何语言、机器学习库和现有代码。它具有灵活性和可扩展性，可以满足个人用户和大型企业的需要。它可以使用 Apache Spark 扩展到海量数据。它还拥有一个庞大的用户社区作为支持。
Kubeflow
Kubeflow 是一个免费的开源平台，用于开发和部署机器学习模型。它最初由 Google 作为 Kubernetes 的机器学习工具包设计，现在由 Kubeflow 社区维护。它允许您快速以各种格式部署模型，包括 Jupyter notebook、Docker 镜像和 TensorFlow 模型。您可以在您的计算机、云端或 Kubernetes 集群上运行它们。Kubeflow 旨在具有可扩展性和多功能性。它与各种编程语言、数据处理框架和云提供商兼容，包括 AWS、Azure、Google Cloud、Canonical、IBM Cloud 等。
Metaflow
Metaflow 是一个开源 MLOps 平台，用于在业务层面创建和管理大规模数据科学计划。此平台允许数据科学家从头到尾设计和部署机器学习模型。它与所有主要的数据科学库（包括 TensorFlow 和 scikit-learn）兼容，因此您可以继续使用您喜欢的工具。它会自动对所有测试进行版本控制和跟踪。您不会丢失任何重要内容，并且能够在笔记本中查看所有测试的结果。
Prefect
Prefect 是一款现代的工作流管理应用程序，允许您构建、执行和监控数据管道以编排数据堆栈。它是一个开源项目管理解决方案，由 Prefect Core 工作流引擎提供支持。它是一个功能齐全的工作流自动化平台，具有强大的数据工程方法。它通过提供更高的测试覆盖率、更多的单元测试和高质量的文档来超越竞争的工作流管理应用程序。Prefect 带有一个一致的实时界面，允许您跟踪状态更新和日志、启动新的运行并根据需要捕获关键数据。
Comet
Comet 是一个基于云的元机器学习平台，允许数据科学家和团队跟踪、解释、改进和比较实验和模型。它支持代码、超参数、指标、预测、依赖项、机器指标等，用于项目评估和比较。它通过专门用于视觉、音频、书面材料和表格数据的模块实现样本可视化。它与当今的机器学习库兼容。
MLReef
MLReef 是一个 MLOps 平台，允许团队协作和共享机器学习实验结果。项目建立在您或社区创建的可重用机器学习模块之上。鼓励并发性可以加快开发速度并提高工作流效率。每个开发人员都可以访问已容器化和版本化的脚本存储库，这些存储库可以在机器学习工作流中使用。您可以使用 MLReef 在项目迭代过程中跟踪您的实验。
BentoML
BentoML 是一个完整的机器学习模型服务解决方案。它使数据科学团队能够创建生产就绪的模型服务端点，同时遵循 DevOps 最佳实践并在每个级别优化性能。它提供了一个通用且快速的平台，用于在生产环境中服务、管理和部署机器学习模型。它与各种机器学习框架兼容，包括 PyTorch、Tensorflow、Keras、XGboost 等。它是一个有用的模型服务工具，允许您提供高性能在线 API 和离线批处理。它通过高性能模型服务器提供灵活的工作流。
Censius.ai
它是您 MLOps 工具堆栈的终极模型监控平台，因为它不仅允许您监控模型，还可以解释其决策并建立对 AI 的信任。您可以监控模型是否存在漂移、数据更改和性能指标，并在出现问题时通知模型所有者。它可以跟踪和衡量多达 12 种不同的指标，包括精确率、召回率、特异性、灵敏度等。它执行根本原因分析以确定所有模型更改的发生原因、方式和位置。此工具使监控管道、分析问题和解释模型变得轻而易举。
KFServing
KFServing 简化了使用流行的机器学习框架（如 XGBoost、TensorFlow、scikit-learn、PyTorch 和 ONNX）提供生产模型。该工具为在 Kubernetes 上部署 ML 模型提供了一个统一且用户友好的界面。它使用 Kubernetes 自定义资源定义 (CRD) 在各种框架中提供机器学习模型。自动缩放、健康检查、网络和服务器配置的复杂性被抽象化。这项基于 Kubernetes 的技术有助于管理无服务器工作负载。
DVC（数据版本控制）
DVC 是数据科学计划的有用工具之一。它允许复制 ML 模型并在团队之间共享结果。它有助于管理 ML 管道的复杂性，允许您多次训练相同的模型。它使团队能够跟踪版本文件以快速参考 ML 模型及其结果。它对 Git 分支具有完全控制权。当数据集根据约定命名不当时，团队成员可能会感到困惑；DVC 可以帮助准确地标记数据集。如果用户需要额外的 RAM，他们可以使用配备 GPU 的 PC、笔记本电脑或云资源。
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