

Com as empresas descobrindo cada vez mais casos de uso para inteligência synthetic e aprendizado de máquina, os cientistas de dados se veem olhando atentamente para seu fluxo de trabalho. Há uma miríade de peças móveis no desenvolvimento de IA e ML, e todas elas devem ser gerenciadas com um olho na eficiência e na funcionalidade flexível e forte. O desafio agora é avaliar quais ferramentas fornecem quais funcionalidades e como várias ferramentas podem ser aumentadas com outras soluções para dar suporte a um fluxo de trabalho de ponta a ponta. Então, vamos ver o que algumas dessas ferramentas líderes podem fazer.
DVC
DVC oferece a capacidade de gerenciar arquivos de texto, imagem, áudio e vídeo em todo o fluxo de trabalho de modelagem de ML.
Os prós: É de código aberto e tem capacidades sólidas de gerenciamento de dados. Ele oferece enriquecimento de conjunto de dados personalizado e remoção de viés. Ele também registra alterações nos dados rapidamente, em pontos naturais durante o fluxo de trabalho. Enquanto você usa a linha de comando, o processo parece rápido. E os recursos de pipeline do DVC são agnósticos em relação à linguagem.
Os contras: Os recursos de fluxo de trabalho de IA do DVC são limitados – não há funcionalidade de implantação ou orquestração. Embora o design do pipeline pareça bom na teoria, ele tende a quebrar na prática. Não há capacidade de definir credenciais para armazenamento de objetos como um arquivo de configuração e não há IU – tudo deve ser feito por meio de código.
Fluxo de ML
Fluxo de ML é uma ferramenta de código aberto, construída em uma plataforma MLOps.
Os prós: Por ser de código aberto, é fácil de configurar e requer apenas uma instalação. Ele suporta todas as bibliotecas, linguagens e códigos de ML, incluindo R. A plataforma é projetada para suporte de fluxo de trabalho de ponta a ponta para modelagem e ferramentas de IA generativas. E sua IU parece intuitiva, além de fácil de entender e navegar.
Os contras: As capacidades de fluxo de trabalho de IA do MLflow são limitadas no geral. Não há funcionalidade de orquestração, gerenciamento de dados limitado e funcionalidade de implantação limitada. O usuário precisa exercer diligência ao organizar o trabalho e nomear projetos – a ferramenta não oferece suporte a subpastas. Ela pode rastrear parâmetros, mas não rastreia todas as alterações de código – embora o Git Commit possa fornecer os meios para soluções alternativas. Os usuários geralmente combinam o MLflow e o DVC para forçar o registro de alterações de dados.
Pesos e Vieses
Pesos e Vieses é uma solução usada principalmente para MLOPs. A empresa adicionou recentemente uma solução para desenvolver ferramentas de IA generativas.
Os prós: Weights & Biases oferece rastreamento automatizado, controle de versão e visualização com código mínimo. Como uma ferramenta de gerenciamento de experimentos, ele faz um excelente trabalho. Suas visualizações interativas facilitam a análise de experimentos. As funções de colaboração permitem que as equipes compartilhem experimentos de forma eficiente e coletem suggestions para melhorar experimentos futuros. E ele oferece um forte gerenciamento de registro de modelos, com painéis para monitoramento de modelos e a capacidade de reproduzir qualquer ponto de verificação de modelo.
Os contras: Weights & Biases não é open supply. Não há recursos de pipeline dentro de sua própria plataforma – os usuários precisarão recorrer ao PyTorch e ao Kubernetes para isso. Seus recursos de fluxo de trabalho de IA, incluindo funções de orquestração e agendamento, são bastante limitados. Embora o Weights & Biases possa registrar todo o código e alterações de código, essa função pode criar simultaneamente riscos de segurança desnecessários e aumentar o custo de armazenamento. O Weights & Biases não tem as habilidades para gerenciar recursos de computação em um nível granular. Para tarefas granulares, os usuários precisam aumentá-lo com outras ferramentas ou sistemas.
Slurm
Slurm promete gerenciamento e otimização de fluxo de trabalho em escala.
Os prós: Slurm é uma solução de código aberto, com uma ferramenta de agendamento robusta e altamente escalável para grandes clusters de computação e ambientes de computação de alto desempenho (HPC). Ele foi projetado para otimizar recursos de computação para tarefas de IA, HPC e HTC (Excessive Throughput Computing) que exigem muitos recursos. E ele fornece relatórios em tempo actual sobre criação de perfil de trabalho, orçamentos e consumo de energia para recursos necessários para vários usuários. Ele também vem com suporte ao cliente para orientação e solução de problemas.
Os contras: O agendamento é a única parte do fluxo de trabalho de IA que o Slurm resolve. Ele requer uma quantidade significativa de scripts Bash para criar automações ou pipelines. Ele não pode inicializar ambientes diferentes para cada trabalho e não pode verificar se todas as conexões de dados e drivers são válidos. Não há visibilidade dos clusters Slurm em andamento. Além disso, sua escalabilidade tem o custo do controle do usuário sobre a alocação de recursos. Os trabalhos que excedem as cotas de memória ou simplesmente demoram muito são eliminados sem aviso prévio.
LimparML
LimparML oferece escalabilidade e eficiência em todo o fluxo de trabalho de IA, em uma única plataforma de código aberto.
Os prós: A plataforma da ClearML foi criada para fornecer soluções de fluxo de trabalho de ponta a ponta para GenAI, LLMops e MLOps em escala. Para que uma solução seja realmente chamada de “ponta a ponta”, ela deve ser criada para dar suporte ao fluxo de trabalho para uma ampla gama de empresas com diferentes necessidades. Ela deve ser capaz de substituir várias ferramentas autônomas usadas para IA/ML, mas ainda permitir que os desenvolvedores personalizem sua funcionalidade adicionando ferramentas adicionais de sua escolha, o que a ClearML faz. A ClearML também oferece orquestração pronta para uso para dar suporte a agendamento, filas e gerenciamento de GPU. Para desenvolver e otimizar modelos de IA e ML dentro da ClearML, são necessárias apenas duas linhas de código. Como algumas das outras soluções de fluxo de trabalho líderes, a ClearML é de código aberto. Ao contrário de algumas das outras, a ClearML cria uma trilha de auditoria de alterações, rastreando automaticamente elementos nos quais os cientistas de dados raramente pensam – configuração, definições, and so forth. – e oferecendo comparações. Sua funcionalidade de gerenciamento de conjunto de dados se conecta perfeitamente com o gerenciamento de experimentos. A plataforma também permite gerenciamento de dados organizado e detalhado, permissões e controle de acesso baseado em funções, além de subdiretórios para subexperimentos, tornando a supervisão mais eficiente.
Uma vantagem importante que o ClearML traz para as equipes de dados são suas medidas de segurança, que são incorporadas à plataforma. A segurança não é lugar para relaxar, especialmente ao otimizar o fluxo de trabalho para gerenciar volumes maiores de dados confidenciais. É essential que os desenvolvedores confiem que seus dados são privados e seguros, enquanto acessíveis para aqueles na equipe de dados que precisam deles.
Os contras: Embora seja projetado por desenvolvedores, para desenvolvedores, tem suas vantagens, a implantação do modelo do ClearML não é feita por meio de uma IU, mas por meio de código. Convenções de nomenclatura para rastreamento e atualização de dados podem ser inconsistentes na plataforma. Por exemplo, o usuário irá “relatar” parâmetros e métricas, mas “registrar” ou “atualizar” um modelo. E ele não suporta R, apenas Python.
Concluindo, o campo de soluções de fluxo de trabalho de IA/ML é concorrido e só vai crescer a partir daqui. Cientistas de dados devem reservar um tempo hoje para aprender sobre o que está disponível para eles, dadas as necessidades e recursos específicos de suas equipes.
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