10 bibliothèques python

Alors que l’apprentissage automatique continue de trouver des applications dans les domaines, la complexité opérationnelle du déploiement, de la surveillance et du maintien des modèles continue de croître. Et la différence entre les équipes de ML réussies et en difficulté se résume souvent à l’outillage.

Dans cet article, nous passons en revue les bibliothèques Python essentielles qui relèvent les principaux défis des MLOPS: suivi des expériences, version de données, orchestration de pipeline, service de modèle et surveillance de la production. Commençons!

1. Mlflow: suivi des expériences et gestion du modèle

Ce qu’il résout: MLFlow aide à gérer les défis de la gestion des centaines de courses de modèle et de leurs résultats.

Comment ça aide: Lorsque vous modifiez les hyperparamètres et testez différents algorithmes, garder une trace de ce qui a fonctionné devient impossible sans outillage approprié. MLFlow agit comme un cahier de laboratoire pour vos expériences ML. Il capture vos paramètres de modèle, vos métriques de performance et les artefacts du modèle réels automatiquement. La meilleure partie? Vous pouvez comparer deux expériences côte à côte sans creuser dans les dossiers ou les feuilles de calcul.

Ce qui le rend utile: Fonctionne avec n’importe quel cadre ML, stocke tout en un seul endroit et vous permet de déployer des modèles avec une seule commande.

Commencer: Tutoriels et exemples MLFlow

2. DVC: contrôle de version des données

Ce qu’il résout: Gestion des grands ensembles de données et des transformations de données complexes.

Comment ça aide: Git se casse lorsque vous essayez de contrôler les grands ensembles de données. DVC comble cette lacune en suivant vos fichiers de données et vos transformations séparément tout en gardant tout synchronisé avec votre code. Considérez-le comme un meilleur Git qui comprend les flux de travail de la science des données. Vous pouvez recréer n’importe quelle expérience il y a des mois simplement en vérifiant le bon engagement.

Ce qui le rend utile: INTÉRAGE BIEN AU GIT, FORME AUX STOCKAGE Cloud et crée des pipelines de données reproductibles.

Commencer: Commencez avec DVC

3. Kubeflow: flux de travail ML sur Kubernetes

Ce qu’il résout: Exécuter des charges de travail ML à grande échelle sans devenir un expert de Kubernetes

Comment ça aide: Kubernetes est puissant mais complexe. Kubeflow enroule cette complexité dans les abstractions conviviales ML. Vous obtenez une formation distribuée, une orchestration de pipeline et un service de modèle sans lutter avec des fichiers YAML. Il est particulièrement utile lorsque vous devez former de grands modèles ou servir des prédictions à des milliers d’utilisateurs.

Ce qui le rend utile: Gère automatiquement la gestion des ressources, prend en charge la formation distribuée et comprend des environnements de cahier.

Commencer: Installation de Kubeflow

4. Préfect: gestion moderne du flux de travail

Ce qu’il résout: Construire des pipelines de données fiables avec moins de code passe-partout.

Comment ça aide: Le flux d’air peut parfois être verbeux et rigide. Préfet, cependant, est beaucoup plus facile à démarrer pour les développeurs. Il gère automatiquement les tentatives, la mise en cache et la récupération des erreurs. La bibliothèque ressemble plus à l’écriture de code Python régulier que de configurer un moteur de workflow. C’est particulièrement bon pour les équipes qui souhaitent une orchestration de flux de travail sans la courbe d’apprentissage.

Ce qui le rend utile: API Python intuitif, gestion automatique des erreurs et architecture moderne.

Commencer: Introduction au préfet

5. Fastapi: transformez votre modèle en service Web

Ce qu’il résout: FastAPI est utile pour construire des API prêtes à la production pour le service de modèle.

Comment ça aide: Une fois que votre modèle fonctionne, vous devez l’exposer en tant que service. Fastapi rend cela simple. Il génère automatiquement de la documentation, valide les demandes entrantes et gère la plomberie HTTP. Votre modèle devient une API Web avec seulement quelques lignes de code.

Ce qui le rend utile: Documentation automatique de l’API, validation des demandes et hautes performances.

Commencer: Tutoriel et guide de l’utilisateur Fastapi

6. De toute évidence: surveillance du modèle ML

Ce qu’il résout: Évidemment, c’est idéal pour surveiller les performances du modèle et détecter les dérives

Comment ça aide: Les modèles se dégradent dans le temps. Les distributions de données changent. Performance baisse. De toute évidence, vous aide à assister à ces problèmes avant d’avoir un impact sur les utilisateurs. Il génère des rapports montrant comment les prédictions de votre modèle changent avec le temps et vous avertissent lorsque la dérive des données se produit. Considérez-le comme un contrôle de santé pour vos systèmes ML.

Ce qui le rend utile: Métriques de surveillance prédéfinies, tableaux de bord interactifs et algorithmes de détection de dérive.

Commencer: Commencer avec évidemment l’IA

7. Poids et biais: gestion des expériences

Ce qu’il résout: Les poids et les biais sont utiles pour suivre les expériences, l’optimisation des hyperparamètres et la collaboration sur le développement de modèles.

Comment ça aide: Lorsque plusieurs développeurs fonctionnent sur le même modèle, le suivi des expériences devient d’autant plus important. Les poids et les biais fournissent un lieu central pour les expériences de journalisation, la comparaison des résultats et le partage des informations. Il comprend des outils d’optimisation des hyperparamètres et s’intègre aux cadres ML populaires. Les fonctionnalités collaboratives aident les équipes à éviter le travail en double et à partager les connaissances.

Ce qui le rend utile: Journalisation automatique de l’expérience, balayage hyperparamètre et fonctionnalités de collaboration d’équipe.

Commencer: W&B QuickStart

8. Grandes attentes: Assurance de la qualité des données

Ce qu’il résout: De grandes attentes concernent la validation des données et l’assurance qualité pour les pipelines ML

Comment ça aide: Bad Data Brise les modèles. De grandes attentes vous aident à définir à quoi ressemblent les bonnes données et valide automatiquement les données entrantes par rapport à ces attentes. Il génère des rapports de qualité de données et pose des problèmes avant d’atteindre vos modèles. Considérez-le comme des tests unitaires pour vos ensembles de données.

Ce qui le rend utile: Validation déclarative des données, profilage automatique et rapports complets.

Commencer: Introduction à de grandes attentes

9. Bentoml: modèles de package et de déploiement n’importe où

Ce qu’il résout: Bentoml standardise le déploiement du modèle sur différentes plates-formes

Comment ça aide: Chaque objectif de déploiement a des exigences différentes. Bentoml résume ces différences en fournissant un moyen unifié de package de modèles. Que vous vous déployiez sur Docker, Kubernetes ou les fonctions Cloud, Bentoml gère l’infrastructure d’emballage et de service. Il prend en charge les modèles de différents cadres et les optimise pour une utilisation en production.

Ce qui le rend utile: Packaging-Amnostic Framework, cibles de déploiement multiples et optimisation automatique.

Commencer: Hello World Tutorial | Bentomle

10. Optuna: réglage de l’hyperparamètre automatisé

Ce qu’il résout: Trouver des hyperparamètres optimaux sans conjecture manuelle.

Comment ça aide: Le réglage de l’hyperparamètre prend du temps et souvent mal fait. Optuna automatise ce processus en utilisant des algorithmes d’optimisation sophistiqués. Il émeut les essais non prometteurs tôt et prend en charge l’optimisation parallèle. La bibliothèque s’intègre aux frameworks ML populaires et fournit des outils de visualisation pour comprendre le processus d’optimisation.

Ce qui le rend utile: Algorithmes d’optimisation avancés, élagage automatique et exécution parallèle.
Commencer: Tutoriel Optuna

Emballage

Ces bibliothèques abordent différents aspects du pipeline Mlops, du suivi des expériences au déploiement du modèle. Commencez par les outils qui relèvent de vos défis les plus pressants, puis élargissent progressivement votre boîte à outils à mesure que votre maturité Mlops augmente.

La plupart des implémentations MOLPS réussies combinent 3-5 de ces bibliothèques dans un flux de travail cohérent. Considérez les besoins spécifiques de votre équipe, l’infrastructure existante et les contraintes techniques lors de la sélection de votre boîte à outils.

Bala Priya C est développeur et écrivain technique d’Inde. Elle aime travailler à l’intersection des mathématiques, de la programmation, de la science des données et de la création de contenu. Ses domaines d’intérêt et d’expertise incluent DevOps, la science des données et le traitement du langage naturel. Elle aime lire, écrire, coder et café! Actuellement, elle travaille sur l’apprentissage et le partage de ses connaissances avec la communauté des développeurs en créant des tutoriels, des guides pratiques, des pièces d’opinion, etc. Bala crée également des aperçus de ressources engageants et des tutoriels de codage.