MLOps-Tools

MLOps-Konzepte

Folkert Stijnman

ML Engineer

MLOps-Tools

MLOps tools landscape

1 https://www.datacamp.com/blog/infographic-data-and-machine-learning-tools-landscape
MLOps-Konzepte

Feature Store

 

  • Beide Open-Source
  • Feast: selbst-verwaltet
  • Hopsworks: Teil einer größeren Plattform

Feature store tool logos

MLOps-Konzepte

Nachverfolgung von Experimenten

 

  • MLFlow und ClearML: Tools für gesamten ML-Lebenszyklus
  • Weights and Biases: Nachverfolgen und Visualisieren von Experimenten

Experiment tracking tools

MLOps-Konzepte

Containerisierung

  • Docker: Containerisierung von Anwendungen
  • Kubernetes: Ausführen von containerisierten Anwendungen
  • Cloud-Anbieter: bieten Kubernetes-ähnliche Dienste an

Containerization tools

MLOps-Konzepte

CI/CD-Pipeline

  • Jenkins: Open-Source-Tool für Continuous Integration
  • GitLab: Code-Sharing und Versionskontrolle über Repositorys

Jenkins and GitLab

MLOps-Konzepte

Monitoring

  • Fiddler: Monitoring von ML-Modellen
  • Great Expectations: Daten-Monitoring

Monitoring tool logos

MLOps-Konzepte

MLOps-Plattformen

Tools für gesamten ML-Lebenszyklus

  • AWS Sagemaker
  • Azure Machine Learning
  • Google Cloud AI Plattform

Machine learning platform tools

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