管理机器学习项目的 7 个最佳工具

对于每个 ML 爱好者或从事这些项目的学生/开发人员来说，管理机器学习项目并不是一件容易的事。甚至 Gartner 在其一项研究中也得出结论，今年 85% 的 ML 项目都失败了。而且，如果您的个人弱点或从事任何机器学习项目的整个团队的弱点在需要时没有被适当的专业知识和协作所取代，那么这种趋势可能会在未来继续下去。无论您正在从事的项目是否也可能在没有任何事先暗示的情况下导致失败，您的心中是否有一些恐惧？

这样的想法是显而易见的，但这不能让您远离高效和可扩展。相反，您必须专注于其他方面，例如数据探索、监控和重新训练 ML 模型、团队成员之间的有效协作等等。原因是，一旦你开始考虑它们，它就会迫使你专注于这一点，“我是否使用了一套正确的工具来很好地管理我的 ML 项目？”然后，可以很好地回答这个问题，下面提到的要点很好地解释了他们的卓越和支持，以便在不影响以结果为导向的解决方案的质量和数量的情况下促进您的整体发展。

1. 谷歌 Colab

Google Colab（或 Colaboratory）是一款 Google 研究产品，由许多原因组成，可以自信地说明它如何以及为什么能够很好地管理您分配的任何机器学习项目？首先，对于任何与深度学习相关的项目任务（只是 ML 的另一个子领域），它可能是您的优秀工具。其次，通过 INTERNET 提供的 Google Colab 版本可让您免费访问 GC 或 Google 计算资源，例如 TPU（张量处理单元）和 GPU（图形处理单元）。这两种资源都可以适当地加速您的任何 ML 项目执行的各种操作的性能。第三个 - 它的协作功能有时可以帮助您与其他经验丰富的开发人员共同编码，以便从他们的经验中学习和教育自己。现在还需要什么来说服您为即将到来的机器学习项目选择 Google Colab 工具？

2.数据版本控制（DVC）

DVC（或数据版本控制）是您的 OPEN-SOURCE 工具或更多版本控制系统，可以处理好数据集和 ML 项目的其他较大文件，同时牢记其他代码指标。如果该工具可以帮助您构建不仅可重复而且可共享的机器学习模型，我很想知道！是的，DVC 知道如何记录您在 ML 项目中所做的事情，共享由各种规则和协议定义的数据集，然后在生产环境中工作时在不影响一致性的情况下重现 ML 模型。此版本控制系统描述的所有这些优点不会让您陷入两难境地，有时您已决定将其 BASELINE 用于涉及依赖云基础架构的存储类型的 ML 项目的更新迭代。

3.流光

Streamlit 推出后已经帮助很多 ML 爱好者开发和部署解决方案，难以置信地解决了很多 Python 相关的 bug。无论是分析机器学习图表还是对文本进行分类，使项目中包含的许多 ML 功能易于使用，只需通过这个漂亮的工具编写更少的代码行，所有这些都可以带到您的桌面上.此外，Streamlit 将许多附加的小部件视为变量，因此您最好不要过多考虑回调。您现在应该知道的是 pip install streamlit - 一个可用于 Streamlit 安装的命令，用于简化数据捕获过程并加速您的 ML 项目架构所依赖的计算管道。

4.Kubeflow

Kubeflow 不需要介绍，它可以作为机器学习工具包，用于简单或复杂的 ML 项目的各种数据管理活动。这个动态工具包的最终任务是构建和扩展简单且可移植的 ML 模型，然后部署其中的许多模型。该工具包的优点在于与 SELDON CORE 的集成，这是一个相当大的开源平台，可帮助您以可扩展的 GPU 利用率在 Kubernetes 上部署 ML/DL 模型。除此之外，这个由 Google 支持的工具包提供的自定义功能有时会为您提供支持，有时您会陷入数学运算和其他依赖关系，这些依赖关系在您的任何机器学习项目的端到端生命周期中起着至关重要的作用。值得注意的是，该工具包可以通过多种方式为依赖机器学习的许多用例做出贡献，以帮助您开始执行和监控当前或未来机器学习项目所理解的目标。

5. 亚马逊 SageMaker

Amazon SageMaker 是一项专门构建的服务，而不是帮助开发人员和其他 ML 爱好者快速准备、训练和部署具有高质量功能的 ML 模型的工具。考虑其基于 Web 的界面是否能够执行基本的 ML 开发步骤，例如数据收集、参数调整或从任何 ML 项目使用的训练模型进行预测！是的，亚马逊为其客户提供的这项服务已经为其客户服务了十多年，您不仅可以很好地训练和调整模型，还可以快速上传用于比较 ML 开发所有步骤的结果的可用数据。简而言之， Amazon SageMaker 服务了解在您调用完成机器学习项目所需的可用计算资源时保持生产力的重要性。

6. GitHub

Github 是一个命令行 Git 存储库，其基于 Web 的图形界面可以潜在地提供存储库托管服务，尽管有许多其他功能，例如访问控制和协作。您现在可能会提出一个问题，Git 存储库托管服务对您的任何机器学习项目有何用处？回答 - 此服务将提供您选择的 ML 项目期间实施的所有工作流程的透明视图。事实上，这个命令行工具可以很好地理解和管理一些典型的工作流程，例如数据预处理、评估数据收集活动以及精细化部署到生产阶段。从现在开始，您必须做的就是在这个令人惊叹的 Github 工具上创建您的个人资料，并让自己参与您的机器学习项目的任何分支，这些分支需要这个最佳版本控制 Github 平台的贡献。

7. 深度套件

为您现有的任何机器学习项目下载、运行和分析 Deepkit 可以在无需任何人工干预的情况下可重复地处理多品种数据。此外，它与 Docker、PyTorch 和 TensorFlow 等其他流行工具的成功集成在您进行模型调试或作业调度时会很有帮助，这在您深入参与需要 ML 算法的项目时是不可避免的。此外，许多专业开发人员将 DeepKit 称为分析训练套件，该套件仅能够通过以分类和标记的方式快速过滤数千个实验来引导高保真协作。因此，您无需一次又一次地编写项目摘要，因为 DeepKit 非常了解如何为您的 ML 项目的指标建模，以便您可以以渐进的方式很好地跟踪正在进行的进度。