L’élaboration de modèles d’IA en production n’est pas un processus ponctuel. Il s’agit d’un processus itératif dans lequel l’ensemble de données, les modèles et les hyperparamètres sont continuellement ajustés et améliorés afin d’accroître la précision et la vitesse des modèles.

Dans ce processus itératif, il est important de documenter les informations sur les ensembles de données, les modèles et les hyperparamètres pour pouvoir s’y référer ultérieurement. C’est là qu’interviennent les métadonnées.

Qu’est-ce que les métadonnées en ML ?

En termes simples, les métadonnées sont des données sur les données. Dans le contexte de l’apprentissage automatique, les métadonnées sont des données générées aux différentes étapes du cycle de vie de l’apprentissage automatique. Il s’agit de données sur les artefacts, les modèles et les ensembles de données impliqués à chaque étape.

Cet article passe en revue quelques-unes des meilleures plateformes de suivi des métadonnées d’IA pour vos applications d’apprentissage automatique.

Explorons-les !

AimStack

YouTube video

AimStack est un tracker facile à utiliser et open-source pour vos métadonnées ML. Comme il s’agit d’un logiciel libre, vous pouvez héberger vous-même votre AIM. Il est implémenté sous la forme d’un paquetage Python léger que vous pouvez utiliser pour enregistrer vos exécutions ML à partir de votre code.

En outre, il fournit une interface utilisateur qui facilite la visualisation de vos métadonnées. Vous pouvez également effectuer des requêtes programmatiques à l’aide du SDK. Il s’intègre bien avec les outils de ML populaires tels que PyTorch, TensorFlow et MLflow.

Neptune

image-128

Neptune propose une plateforme unique pour gérer vos métadonnées. La plateforme propose des plans allant du plan individuel gratuit aux plans d’équipe et d’entreprise payants.

Avec Neptune, vous pouvez enregistrer des métadonnées et les visualiser dans un tableau de bord interactif en ligne. Vous pouvez générer des journaux sur l’ensemble de données utilisé, les hyperparamètres et pratiquement tout ce qui se passe au cours de votre flux de travail d’apprentissage automatique. Cela vous permet de suivre et de contrôler les expériences.

Neptune s’intègre à des outils de ML populaires tels que Hugging Face, Sci-Kit Learn et Keras.

Domino Data Lab

image-127

Domino est une plateforme MLOps d’entreprise populaire utilisée par les équipes pour développer, déployer, surveiller et gérer en continu les modèles d’apprentissage automatique.

En tant que plateforme, Domino se compose de plusieurs éléments. Le principal composant utilisé dans la gestion des métadonnées est le composant système d’enregistrement. Grâce à cette fonctionnalité, Domino vérifie et suit en permanence les modifications apportées au code, aux outils et aux données par le biais du contrôle de version. Vous pouvez également enregistrer les métriques, les artefacts et toute autre information.

Viso

image-130

Viso est une plateforme tout-en-un, sans code, pour la création d’applications de vision par ordinateur. Avec Viso, vous pouvez automatiser le travail manuel et construire des modèles évolutifs. Elle comprend des fonctionnalités dont vous aurez besoin au cours du cycle de développement de vos applications d’apprentissage automatique.

Il s’agit notamment d’outils de collecte de données, d’annotation de données, d’entraînement, de développement et de déploiement. Grâce au gestionnaire de déploiement Viso, vous pouvez surveiller vos modèles afin d’identifier les problèmes.

Vous pouvez également surveiller les événements et les mesures dans le nuage et les présenter dans des tableaux de bord interactifs que l’équipe peut consulter et avec lesquels elle peut collaborer.

Studio by Iterative AI

YouTube video

Studio est une plateforme de gestion des données et des modèles créée par Iterative AI. Elle propose différents plans, dont un plan gratuit pour les particuliers.

Studio dispose d’un registre de modèles pour suivre vos modèles d’apprentissage automatique à l’aide de dépôts Git. La plateforme comprend également un suivi pour les expériences, la visualisation et la collaboration.

Elle vous aide également à automatiser vos flux de travail d’apprentissage automatique et à construire à l’aide d’une interface utilisateur sans code. Elle s’intègre à vos fournisseurs Git les plus courants, tels que GitLab, GitHub et BitBucket.

Seldon

image-131

Seldon simplifie le service et la gestion des modèles d’apprentissage automatique à grande échelle. Il fonctionne bien avec des outils tels que Tensorflow, SciKit-Learn et Hugging Face.

Seldon vous aide notamment à améliorer l’efficacité en surveillant et en gérant vos modèles. Il vous permet de suivre l’évolution de votre modèle, d’utiliser le contrôle de version pour garder une trace de vos données et de vos modèles, et de créer des journaux pour toute autre métadonnée.

Valohai

image-132

Valohai permet aux développeurs d’enregistrer facilement les métadonnées d’IA relatives aux expériences, aux ensembles de données et aux modèles. Les entreprises peuvent ainsi créer une base de connaissances pour leurs opérations d’apprentissage automatique.

Il s’intègre à des outils tels que Snowflake, BigQuery et RedShift. Il est principalement destiné aux entreprises. Les options d’utilisation comprennent l’utilisation en tant que SaaS ou sur votre compte cloud ou votre infrastructure physique.

Arize

image-133

Arize est une plateforme MLOps qui permet aux ingénieurs en apprentissage automatique de détecter les problèmes liés à leurs modèles, d’en rechercher les causes, de les résoudre et d’améliorer leurs modèles.

Elle fonctionne comme un centre de contrôle de la santé des modèles. Avec Arize, vous pouvez surveiller des éléments tels que la dérive du modèle, les performances et la qualité des données. Il surveille également le schéma et les fonctionnalités de votre modèle et compare les changements entre les différentes versions.

Arize facilite les comparaisons A/B après les tests. Vous pouvez interroger les métriques à l’aide d’un langage de type SQL. Vous pouvez également y accéder via l’API programmatique GraphQL.

Le mot de la fin

Dans cet article, nous avons passé en revue les métadonnées et expliqué pourquoi elles sont importantes pour le développement de l’intelligence artificielle.

Nous avons également abordé les outils les plus courants et les meilleurs pour gérer les métadonnées produites dans vos flux de travail d’apprentissage automatique.

Ensuite, découvrez les plateformes d’IA pour construire votre application moderne.