8 mejores plataformas de seguimiento de metadatos de IA para sus aplicaciones de ML

La creación de modelos de IA en producción no es un proceso que se realice una sola vez. Es un proceso iterativo en el que el conjunto de datos, los modelos y los hiperparámetros se ajustan y mejoran continuamente para aumentar la precisión y la velocidad de los modelos.

En este proceso iterativo, es importante documentar la información sobre los conjuntos de datos, los modelos y los hiperparámetros para futuras referencias. Ahí es donde entran en juego los metadatos.

¿Qué son los metadatos en el ML?

En pocas palabras, los metadatos son datos sobre datos. En el contexto del aprendizaje automático, los metadatos son datos generados en las diferentes etapas del ciclo de vida del aprendizaje automático. Esto incluye datos sobre artefactos, modelos y conjuntos de datos implicados en cada etapa.

Este artículo repasará algunas de las mejores plataformas de seguimiento de metadatos de AI para sus aplicaciones de ML.

¡Exploremos!

AimStack

AimStack es un rastreador fácil de usar y de código abierto para sus metadatos de ML. Al ser de código abierto, puede autoalojar su AIM. Está implementado como un paquete ligero de Python que puede utilizar para registrar sus ejecuciones de ML desde su código.

Además, proporciona una interfaz de usuario que facilita la visualización de sus metadatos. También puede realizar consultas programáticas utilizando el SDK. Se integra bien con herramientas ML populares como PyTorch, TensorFlow y MLflow.

Neptuno

Neptuno proporciona una plataforma única para gestionar sus metadatos. La plataforma tiene planes que van desde el individual gratuito hasta los planes de pago para equipos y empresas.

Con Neptune, puede registrar metadatos y visualizarlos en un panel de control interactivo en línea. Puede generar registros sobre el conjunto de datos utilizados, los hiperparámetros y básicamente cualquier otra cosa durante su flujo de trabajo de aprendizaje automático. Esto le permite rastrear y supervisar los experimentos.

Neptune se integra con herramientas populares de ML como Hugging Face, Sci-Kit Learn y Keras.

Laboratorio de datos Domino

Dominó es una popular plataforma empresarial de MLOps utilizada por equipos para desarrollar, desplegar, supervisar y gestionar continuamente modelos de aprendizaje automático.

Como plataforma, Domino está formada por varios componentes. El principal componente utilizado en la gestión de metadatos es el componente de sistema de registro. Con esta función, Domino comprueba y rastrea continuamente los cambios en el código, las herramientas y los datos mediante el control de versiones. También puede registrar métricas, artefactos y cualquier otra información.

Viso

Viso es una plataforma todo en uno, sin código, para crear aplicaciones de visión por ordenador. Con Viso, puede automatizar el trabajo manual y construir modelos escalables. Incluye funciones que necesitará en el ciclo de vida de desarrollo de sus aplicaciones de aprendizaje automático.

Entre ellas se incluyen herramientas para la recopilación de datos, la anotación de datos, el entrenamiento, el desarrollo y el despliegue, entre otras. Con el gestor de despliegue de Viso, puede supervisar sus modelos para identificar problemas.

También puede supervisar eventos y métricas en la nube y presentarlos en paneles interactivos para que el equipo los vea y colabore.

Estudio de IA iterativa

Estudio es una plataforma para la gestión de datos y modelos creada por Iterative AI. Ofrece diferentes planes, incluido un plan gratuito para particulares.

Studio cuenta con un registro de modelos para realizar un seguimiento de sus modelos de aprendizaje automático mediante repositorios Git. La plataforma también incluye seguimiento para experimentos, visualización y colaboración.

También le ayuda a automatizar sus flujos de trabajo de aprendizaje automático y a construir utilizando una interfaz de usuario sin código. Se integra con sus proveedores Git más populares, como GitLab, GitHub y BitBucket.

Seldon

Seldon simplifica el servicio y la gestión de modelos de aprendizaje automático a escala. Funciona bien con herramientas como Tensorflow, SciKit-Learn, y Hugging Face.

Entre otras formas, Seldon le ayuda a mejorar la eficiencia mediante el seguimiento y la gestión de sus modelos. Le permite rastrear el linaje de sus modelos, utilizar el control de versiones para realizar un seguimiento de sus datos y modelos, y crear registros para cualquier otro metadato.

Valohai

Valohai facilita a los desarrolladores el registro de los metadatos de IA que tienen que ver con experimentos, conjuntos de datos y modelos. Esto permite a las empresas construir una base de conocimientos para sus operaciones de aprendizaje automático.

Se integra con herramientas como Snowflake, BigQuery y RedShift. Está pensado principalmente para usuarios empresariales. Las opciones de uso incluyen utilizarlo como SaaS o en su cuenta en la nube o infraestructura física.

Arize

Arize es una plataforma MLOps que permite a los ingenieros de aprendizaje automático detectar problemas con sus modelos, rastrear las causas de los problemas, resolverlos y mejorar sus modelos.

Funciona como un eje central para supervisar la salud de los modelos. Con Arize, puede supervisar aspectos como la deriva del modelo, el rendimiento y la calidad de los datos. También supervisa el esquema y las características de su modelo y compara los cambios entre las distintas versiones.

Arize facilita la realización de comparaciones A/B tras las pruebas. Puede consultar las métricas utilizando un lenguaje similar al SQL. También puede acceder a través de la API programática GraphQL.

Palabras finales

En este artículo, hemos repasado los metadatos y por qué son importantes en el desarrollo de la Inteligencia Artificial.

También cubrimos las herramientas más comunes y mejores para gestionar los metadatos producidos en sus flujos de trabajo de Aprendizaje Automático.

A continuación, eche un vistazo a las plataformas de AI para construir su aplicación moderna.