8 meilleures plateformes de suivi des métadonnées IA pour vos applications ML

La mise en œuvre de modèles d'IA en production n'est jamais un acte isolé. Il s'agit plutôt d'une démarche itérative où les ensembles de données, les modèles eux-mêmes, ainsi que leurs hyperparamètres, sont constamment ajustés et affinés. Le but ultime est d'améliorer à la fois la précision et la rapidité des modèles.

Dans ce processus de perfectionnement continu, il devient indispensable de conserver une trace précise des informations relatives aux ensembles de données, aux modèles utilisés et aux hyperparamètres configurés. C'est là que les métadonnées entrent en jeu, jouant un rôle primordial.

Que sont les métadonnées dans l'apprentissage automatique ?

Pour faire simple, les métadonnées sont des données qui décrivent d'autres données. Appliquées au domaine de l'apprentissage automatique, les métadonnées se réfèrent aux informations générées à chaque étape du cycle de vie d'un projet ML. Cela inclut les données sur les artefacts, les modèles, ainsi que les ensembles de données qui sont manipulés à chaque étape du processus.

Cet article propose un examen approfondi de plusieurs plateformes de suivi de métadonnées d'IA, conçues pour optimiser vos applications d'apprentissage automatique.

Entrons dans le vif du sujet !

AimStack

AimStack se présente comme un outil de suivi open source, facile à prendre en main, pour la gestion de vos métadonnées ML. Son caractère open source permet l'auto-hébergement de votre instance AIM. Il est implémenté sous la forme d'un package Python léger, que vous pouvez utiliser pour consigner vos exécutions ML directement à partir de votre code source.

De plus, il propose une interface utilisateur intuitive, rendant la visualisation de vos métadonnées plus simple. Vous pouvez également effectuer des requêtes de façon programmatique via le SDK. Il s'intègre de manière fluide avec les outils ML courants comme PyTorch, TensorFlow et MLflow.

Neptune

Neptune est une plateforme unifiée conçue pour centraliser la gestion de vos métadonnées. La plateforme propose différents plans d'abonnement, allant de l'offre individuelle gratuite aux plans payants pour les équipes et les entreprises.

Grâce à Neptune, vous avez la possibilité d'enregistrer vos métadonnées et de les visualiser au sein d'un tableau de bord en ligne interactif. Vous pouvez générer des journaux sur l'ensemble de données utilisé, les hyperparamètres, et pratiquement toutes les données pertinentes de votre flux de travail d'apprentissage automatique. Ceci offre un suivi et une surveillance améliorés de vos expériences.

Neptune s'intègre de manière transparente avec des outils ML populaires tels que Hugging Face, Sci-Kit Learn et Keras.

Domino Data Lab

Domino est une plateforme MLOps d'entreprise largement utilisée, permettant aux équipes de développer, déployer, suivre et gérer en continu des modèles d'apprentissage automatique.

En tant que plateforme, Domino est constitué de plusieurs composants. Le composant central pour la gestion des métadonnées est le système de suivi. Cette fonctionnalité permet à Domino de contrôler et de suivre en continu les modifications apportées au code, aux outils et aux données, par le biais du contrôle de version. Vous pouvez également consigner des métriques, des artefacts et d'autres types d'informations pertinentes.

Viso

Viso est une plateforme tout-en-un, sans code, dédiée à la création d'applications de vision par ordinateur. Avec Viso, vous êtes en mesure d'automatiser les tâches manuelles et de créer des modèles évolutifs. Elle offre toutes les fonctionnalités nécessaires au cycle de développement de vos applications d'apprentissage automatique.

Cela inclut des outils de collecte de données, d'annotation, d'entraînement, de développement et de déploiement, entre autres. Grâce au gestionnaire de déploiement de Viso, vous pouvez surveiller vos modèles pour identifier d'éventuels problèmes.

Vous pouvez également suivre les événements et les métriques dans le cloud, et les présenter au sein de tableaux de bord interactifs. Ceci facilite la visualisation et la collaboration entre les membres de l'équipe.

Studio par Iterative AI

Studio est une plateforme de gestion de données et de modèles développée par Iterative AI. Elle propose différentes options d'abonnement, incluant une offre gratuite pour les particuliers.

Studio met à disposition un registre de modèles pour suivre vos modèles d'apprentissage automatique en utilisant des référentiels Git. La plateforme propose également des outils de suivi d'expériences, de visualisation et de collaboration.

Elle vous aide également à automatiser vos flux de travail ML et à créer des applications en utilisant une interface utilisateur sans code. Elle s'intègre avec vos fournisseurs Git préférés comme GitLab, GitHub et BitBucket.

Seldon

Seldon simplifie le déploiement et la gestion des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle. Il s'intègre parfaitement avec des outils comme Tensorflow, SciKit-Learn et Hugging Face.

Entre autres avantages, Seldon vous aide à améliorer votre efficacité en suivant et en gérant vos modèles. Il vous donne la possibilité de suivre la lignée de votre modèle, d'utiliser le contrôle de version pour gérer vos données et modèles, et de créer des journaux pour toutes les autres métadonnées pertinentes.

Valohai

Valohai facilite pour les développeurs l'enregistrement des métadonnées d'IA, relatives aux expériences, aux ensembles de données et aux modèles. Cela permet aux entreprises de développer une base de connaissances pour leurs opérations d'apprentissage automatique.

Il s'intègre avec des outils comme Snowflake, BigQuery et RedShift. Il est principalement destiné aux utilisateurs en entreprise. Les options d'utilisation incluent son utilisation en tant que SaaS ou sur votre compte cloud, ou encore sur votre infrastructure physique.

Arize

Arize est une plateforme MLOps qui permet aux ingénieurs en apprentissage automatique de détecter les problèmes dans leurs modèles, d'identifier les causes de ces problèmes, de les résoudre et d'améliorer leurs modèles de manière continue.

Il sert de hub central pour la surveillance de l'état de vos modèles. Avec Arize, vous avez la possibilité de suivre des paramètres 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 la mise en place de tests A/B après les phases de test. Vous pouvez interroger les métriques en utilisant un langage de type SQL. L'accès est également possible par le biais de l'API programmatique GraphQL.

Conclusion

Dans cet article, nous avons exploré la notion de métadonnées et leur importance cruciale dans le développement de l'intelligence artificielle.

Nous avons également passé en revue les outils les plus utilisés et les plus performants pour gérer les métadonnées générées dans vos flux de travail d'apprentissage automatique.

Pour aller plus loin, découvrez les plateformes d'IA qui peuvent vous aider à créer votre application moderne.