Met de snelle ontwikkeling van AI en machine learning, is de vraag naar MLOps- en dataplatforms explosief gestegen. Deze tools ondersteunen het implementeren, monitoren en beheren van ML-modellen, maar met zoveel opties op de markt, kan het moeilijk zijn voor individuen en bedrijven om te bepalen welke tool het beste voldoet aan hun specifieke behoeften.
In deze blog begeleiden we je door belangrijke factoren die je in overweging moet nemen bij het kiezen van een MLOps-tool/platform. Ons onderzoeksteam heeft 11 toonaangevende platforms geëvalueerd op basis van een set gestandaardiseerde meetwaarden om hun sterke en zwakke punten en unieke functies te benadrukken. Deze analyse wordt gepresenteerd op onze website, AI Platformwijzer, waar gebruikers een vragenlijst kunnen invullen om een gerangschikte lijst van tools te ontvangen die passen bij hun eisen, samen met gedetailleerde inzichten in de voor- en nadelen van elke optie. We noemen deze tools de brede term "AI-platforms", omdat ze sterk kunnen verschillen in functionaliteit: de ene tool is specifiek voor MLOps, de andere voor AutoML, terwijl sommige grote cloudplatformen zoals Google, Amazon en Microsoft uitgebreide AI-suites bieden.
Wat zijn AI-platforms?
AI-platformtools zijn frameworks die zijn ontworpen om de levenscyclus van machine learning (MLops) te stroomlijnen door verschillende fasen van de ML-workflow aan te pakken. Ze kunnen functies dekken zoals data versioning, experiment tracking, deployment en monitoring — sleutelprocessen die ervoor zorgen dat ML-projecten georganiseerd, schaalbaar en efficiënt zijn.
Belangrijke criteria voor het kiezen van een MLOps-tool
Bij het selecteren van een AI-platform moeten verschillende belangrijke factoren worden overwogen om een goede keuze te maken. We hebben vier primaire beslissingscategorieën geïdentificeerd om je te helpen de functies en functionaliteiten van verschillende tools te navigeren:
- MLOps: Mogelijkheden die zich richten op het beheren van de ML-levenscyclus, van experiment tracking tot modeldeployment.
- DataOps: Tools en functies die data engineering workflows ondersteunen, inclusief data versioning en ETL-processen.
- Team Collaboration: Functies die samenwerking vergemakkelijken, zoals role-based access control (RBAC) en ondersteuning voor meerdere rollen binnen een project.
- Open Source Flexibility: Het niveau van openheid, het vermijden van vendor lock-in, en de algehele flexibiliteit bij het integreren met andere tools en omgevingen.
De meetwaarden die we gebruikten
Binnen elke categorie hebben we 14 meetwaarden geïdentificeerd die MLOps-tools onderscheiden, waaronder:
- MLOps:
- Experiment Tracking: Mogelijkheid om experimentresultaten te loggen en te herzien.
- Model Tracking: Mogelijkheid om modelversies en prestaties bij te houden.
- Data Labeling: Ondersteuning voor het toevoegen en beheren van gelabelde datasets.
- LLMOps: Gespecialiseerde tools voor het beheren van grote taalmodellen.
- Model Drift Detection: Detecteert veranderingen in modelprestaties in de loop van de tijd.
- Hyperparameter Optimization: Automatiseert het afstemmen van modelhyperparameters.
- AutoML: Automatiseert delen van modeltraining om experimenteren te versnellen.
- DataOps:
- Data Version Control: Beheert versies van datasets die worden gebruikt voor modeltraining.
- ETL Support: Stroomlijnt extract, transform, en load-operaties voor data voorbereiding.
- Business Intelligence Integration: Ondersteunt datavisualisatie en rapportage.
- Team Collaboration:
- Notebook Compatibility: Compatibiliteit met notebooks voor coderen en samenwerking.
- Role-Based Access Control (RBAC): Maakt het mogelijk om specifieke toegangsrechten toe te wijzen.
- Team Role Support: Bevat functies voor het beheren van verschillende rollen binnen de tool.
- Open Source:
- Open Source Availability: Geeft aan of de tool open source is.
- Vendor Lock-In Risk: Bepaalt de kans om gebonden te zijn aan een specifieke leverancier.
Waarom hebben we een beslissingshulpmiddel nodig?
Ons onderzoek toonde aan dat de verschillen tussen platforms subtiel kunnen zijn en moeilijk te onderscheiden. Om gebruikers te helpen deze verschillen te navigeren, hebben we de AI Platformwijzer gecreëerd, een beslissingshulpmiddel dat gepersonaliseerde aanbevelingen biedt op basis van jouw unieke behoeften en context.
Hoe werkt het hulpmiddel?
Het hulpmiddel vergelijkt 11 MLOps- en AI-platformtools aan de hand van een korte vragenlijst, die acht belangrijke vragen stelt:
- Vraag 1: Ben je actief op een van de volgende cloudplatforms?
Sommige tools zijn beter compatibel met bepaalde cloudplatforms, wat je keuze kan beïnvloeden. - Vraag 2: Welke functionaliteiten moeten worden geïntegreerd in het dataplatform?
Elke platform biedt een unieke set functionaliteiten, dus het is belangrijk om je must-haves te identificeren. - Vraag 3: Waar moet het dataplatform draaien?
De keuze tussen on-premises of cloudhosting beïnvloedt schaalbaarheid, kosten en toegankelijkheid. - Vraag 4: Moet de tool gratis en/of open-source zijn?
Open-source tools bieden flexibiliteit, maar betaalde opties bieden mogelijk meer uitgebreide ondersteuning en integratie. - Vraag 5: Heb jij of heeft jouw bedrijf momenteel een data engineer en ben je bereid om veel tijd te investeren in het opzetten van een dataplatform?
Het niveau van expertise en tijdsinvestering zal invloed hebben op welke tools haalbaar voor je zijn. - Vraag 6: Welke machine learning-functionaliteiten moeten beschikbaar zijn in het dataplatform?
Bepaalde tools zijn gespecialiseerd in specifieke ML-functionaliteiten, dus het is essentieel om te weten wat je nodig hebt. - Vraag 7: Hoeveel dataspecialisten moeten het platform gebruiken?
Samenwerkingsbehoeften variëren, en sommige tools bieden meer robuuste functies voor grotere teams. - Vraag 8: Is de data gelabeld, wat betekent dat het is geïdentificeerd of gekarakteriseerd met specifieke categorieën of attributen?
Sommige platforms bieden functionaliteiten voor data labeling, wat de voorbereiding van data kan vereenvoudigen.
De platforms die we vergeleken
Ons onderzoek evalueerde de volgende 11 MLOps- en dataplatformtools (Opmerking: deze lijst is niet uitputtend, maar bevat enkele van de meest gebruikte tools):
De vergeleken tools
Na het invullen van de vragenlijst ontvangen gebruikers een gerangschikte lijst van tools, samen met een overzicht van hun sterke en zwakke punten om je te helpen begrijpen welk platform het beste bij je behoeften past.
Een voorbeeldranglijst
Probeer het zelf!
Verken de AIPlatformwijzer en ontdek welk AI-platform het beste past bij je project. Bezoek deze link om te beginnen en te zien hoe de juiste tool je ML-ontwikkeling kan versnellen.
Geïnteresseerd in meer?
We hebben ook een workshop gecreëerd om je te helpen aan de slag te gaan met MLOps met MLflow en DVC! Lees meer over deze workshop in onze blog.
Vragen of feedback
Als je vragen hebt of suggesties wilt delen, neem dan gerust contact met ons op. We horen graag je gedachten en willen ons hulpmiddel continu verbeteren om de ML-gemeenschap beter te ondersteunen! Mis je een belangrijke tool? Help ons dan! We hebben een GitHub-pagina.
