Streamline Your Workflow and Deploy AI/ML Apps Faster Than Ever
У 2025 році ШІ вже не є просто модним словом, а невід'ємною частиною того, як бізнеси інновують і залишаються конкурентоспроможними. З ростом впровадження ШІ зростає і складність управління та інтеграції специфічних функцій ШІ в продукти. Від попередньої обробки даних і тонкого налаштування великих мовних моделей (LLM) до управління ресурсами та розгортання моделей — виклики масштабування та підтримки надійних робочих процесів ШІ/МШ є дуже реальними.
Але гарна новина? У вас є чудові інструменти, які допоможуть 🤝
Будь ласка, додайте 10 аплодисментів👏 до моєї статті перед тим, як прокрутити вниз
У цій статті я розглянув п'ять потужних інструментів, які революціонізують спосіб, яким команди ШІ створюють, масштабують і керують додатками ШІ на рівні виробництва.
Почнемо!🚀
1. KitOps — Відсутня ланка у вашому ШІ пайплайні
KitOps — це інструмент для MlOps з відкритим вихідним кодом, який змінює спосіб упаковки та версіонування ваших ШІ/МШ проектів. Він вводить концепцію "ModelKits" — стандартизованого формату пакування, який об'єднує вашу модель ШІ, набори даних, код і конфігурації в єдину стандартизовану одиницю. Це вирішує одну з найбільших проблем у розробці ШІ — складний процес співпраці між науковцями з даних, розробниками та командами з виробництва.
ModelKits побудовані на стандартах OCI (Open Container Initiative), що робить їх сумісними з більшістю сучасних інструментів для розробки та розгортання. На відміну від звичайних контейнерів, він дозволяє вибирати лише потрібні частини, наприклад, завантажувати лише конкретний набір даних чи частину коду, коли це необхідно.
Останній випуск KitOps v1.0.0 додає кілька потужних функцій для спрощення розробки ШІ:
📌 Прямий імпорт з Hugging Face: Імпортуйте будь-яку модель з Hugging Face за допомогою простого команди kit import і перетворіть її в ModelKit, який можна завантажити в стандартні реєстри зображень.
📌 Режим локальної розробки: Тестуйте свої моделі локально без додаткових налаштувань — ідеально для роботи з новими, більш ефективними великими мовними моделями, які можна запускати на вашій машині.
📌 Розширені інструменти інтеграції: CLI, що працює без проблем як для локальної розробки, так і для систем CI/CD. Для зручності використання в робочих процесах ШІ/МШ також розроблена Python бібліотека, яка дозволяє пакувати ModelKits безпосередньо з вашого Jupyter ноутбука без необхідності змінювати середовище.
Ось як ви можете імпортувати моделі Hugging Face в ModelKits:
Використовуючи команду kit import, ви можете взяти будь-яку модель, доступну на Hugging Face, і перетворити її в ModelKit, який ви зможете завантажити в реєстри зображень, такі як DockerHub.
Наприклад, коли ви запускаєте kit import microsoft/phi-4, Kit CLI виконає наступне:
- Завантажить модель
microsoft/phi-4з Hugging Face локально - Згенерує конфігурацію для упакування файлів з цього репозиторію в ModelKit
- Упакує репозиторій в ModelKit, який буде збережено локально
Коли це завершено, ви можете просто запустити kit push microsoft/phi-4:latest docker.io/my-organization/phi-4:latest і поділитися цим з вашими співпрацівниками.
KitOps не лише економить командам цінний час, але й забезпечує безпечне, масштабоване і ефективне управління ШІ/МШ проектами. Незалежно від того, чи маєте ви кілька моделей, чи масштабуєте до більших розгортань, він зберігає ваші робочі процеси плавними, а артефакти готовими до розгортання. Це значно полегшує відповіді на складні питання, такі як звідки взялася модель, коли змінилися набори даних, хто схвалив модель і які моделі працюють в продукції.
Щоб дізнатися більше про KitOps, ознайомтесь з офіційною документацією.
Приєднуйтесь до спільноти KitOps
2.
Nebius — Ідеальний хмарний сервіс для дослідників ШІ
Nebius — це хмарний провайдер, який пропонує найновіші графічні процесори NVIDIA (H100, H200 та L40S), підключені до надшвидких мереж, що дозволяє вам тренувати та запускати свої моделі ШІ без тривалого очікування результатів. Вони є фактично NVIDIA® Preferred Cloud Provider, тому мають ранній доступ до найновіших технологій GPU.
Ось що робить Nebius вартою вашої уваги:
📌 Серйозна потужність GPU: Ви можете отримати тисячі GPU в одному кластері, і вони дозволяють вам керувати всім через Kubernetes або Slurm — що б вам не підходило.
📌 Все взято під контроль: Вони обробляють всі нудні завдання, такі як налаштування MLflow, PostgreSQL та Spark, щоб ви могли зосередитись на своїй основній роботі.
📌 Підтримка архітектури на замовлення: Отримайте допомогу від архітекторів рішень для багатокрокових розгортань і доступ до детальних підручників та рецептів Terraform для складних налаштувань.
Вони також нещодавно запустили Nebius AI Studio, що пропонує платформу для високопродуктивного виведення. Вона має широкий вибір сучасних відкритих моделей, включаючи Llama, Mistral та інші. Інфраструктура забезпечує наднизьку затримку, що критично для таких застосувань, як чат-боти в реальному часі та генерація контенту.
Почати роботу з Nebius дуже просто. Вони мають потужний CLI, який дозволяє вам керувати всім із вашого терміналу. Ось як розпочати:
Встановіть CLI:
curl -sSL https://storage.eu-north1.nebius.cloud/cli/install.sh | bash
- Перезапустіть CLI або виконайте
exec -l $SHELLдля завершення установки. - Щоб переконатися, що установка пройшла успішно, виконайте:
nebius version
Після того, як все встановлено, CLI робить керування всім дуже простим. Ви можете запускати GPU машини, працювати з Kubernetes, керувати своїм сховищем, моніторити все та автоматизувати свої робочі процеси — все це з командного рядка. Не має значення, чи працюєте ви на своєму ноутбуці чи пушите код на продакшн, ви можете зробити все за допомогою простих команд.
Перейдіть на їхній вебсайт або заглибтесь в документацію CLI, щоб дослідити всі можливості.
3. MLflow — Відстежуйте ваші експерименти МШ безкоштовно
MLflow — це безкоштовний інструмент, який значно спрощує управління вашими проектами машинного навчання. Він допомагає вам відстежувати ваші експерименти, зберігати моделі та готувати їх до реального використання. Великі компанії, такі як Microsoft, Meta і Toyota, вже використовують його, що свідчить про його надійність.
MLflow працює з майже будь-якою бібліотекою МШ, яку ви хочете використовувати. Ви можете реєструвати все про ваші експерименти — наприклад, які налаштування ви використовували, як добре працювала ваша модель і де зберігалися ваші файли. Це корисно, коли ви пробуєте різні варіанти та потрібно запам'ятати, що працювало найкраще. Крім того, якщо ви працюєте з командою, кожен може побачити, що робить інший, і побудувати на цьому роботу.
Коли ви будете готові використовувати вашу модель у виробництві, MLflow полегшує це завдання. Він має так званий Model Registry, де можна зберігати різні версії ваших моделей, відстежувати, які використовуються де, і забезпечити організованість у всьому.
Дозвольте показати, як просто використовувати MLflow на прикладі.
Скажімо, ми будуємо просту модель для класифікації різних типів квітів:
import mlflow
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# Завантажуємо дані про квіти
X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# Налаштовуємо параметри нашої моделі
params = {
"solver": "lbfgs",
"max_iter": 1000,
"random_state": 8888
}
# Повідомляємо MLflow, що ми починаємо новий експеримент
mlflow.set_experiment("Flower Classification")
# Починаємо відстеження нашої роботи
with mlflow.start_run():
# Навчаємо модель
model = LogisticRegression(**params)
model.fit(X_train, y_train)
# Зберігаємо все в MLflow
mlflow.log_params(params) # Зберігаємо наші налаштування
mlflow.log_metric("accuracy", model.score(X_test, y_test)) # Зберігаємо результат
mlflow.sklearn.log_model(model, "flower_model") # Зберігаємо саму модель
Ось і все! MLflow зберіг все про нашу модель — як ми її створювали, як добре вона працює та саму модель. Пізніше ми можемо дуже легко завантажити її назад:
# Завантажуємо модель, коли вона нам потрібна
loaded_model = mlflow.pyfunc.load_model("runs:/[run-id]/flower_model")
predictions = loaded_model.predict(X_test)
Хочете почати? Перейдіть на вебсайт MLflow, де є багато посібників та прикладів, які допоможуть вам.
4. Kubeflow — Інструмент для машинного навчання для Kubernetes
Kubeflow — це безкоштовна, з відкритим вихідним кодом платформа, яка спрощує запуск машинного навчання на Kubernetes. Це повний набір інструментів, який допомагає вам обробляти кожну частину вашої роботи з МШ — від створення та навчання моделей до їх запуску в продукції. Вона працює там, де є Kubernetes, тому ви можете використовувати її як на своєму ноутбуці, так і в будь-якому хмарному середовищі.
Почати з Kubeflow досить просто. У вас є два основні варіанти:
- Встановити окремі частини: Якщо вам потрібні лише певні функції, ви можете встановити окремі компоненти, такі як KServe для обслуговування моделей або Katib для налаштування гіперпараметрів.
- Встановити все: Для повного досвіду ви можете:
* Використовувати упаковане розповсюдження від постачальників, таких як AWS, Google Cloud або Azure
* Встановити безпосередньо за допомогою Kubeflow Manifests, якщо ви зручно працюєте з Kubernetes
Що чудового в Kubeflow:
📌 Все в одному місці: Вона поставляється з інструментами для кожної частини роботи з МШ — такими як Jupyter ноутбуки для кодування, пайплайни для автоматизації робочих процесів і KServe для запуску ваших моделей
📌 Працює з вашими улюбленими інструментами: Ви можете використовувати популярні фреймворки МШ, такі як TensorFlow, PyTorch і XGBoost без додаткових налаштувань
📌 Легко масштабується: Оскільки вона працює на Kubernetes, ви можете почати з малого на своєму ноутбуці і легко масштабуватися, коли вам потрібна більше потужності.
Перегляньте вебсайт Kubeflow для докладних посібників або перейдіть прямо до документації по установці, щоб почати. Вступний посібник також дуже корисний, якщо ви хочете зрозуміти, як все працює разом.
5. Amazon SageMaker — Супутник AWS для ШІ
Amazon SageMaker — це універсальна платформа AWS, яка об'єднує всі ваші потреби в даних, аналітиці та ШІ в одному місці. Вона призначена для того, щоб допомогти вам створювати, тренувати і запускати моделі машинного навчання без необхідності працювати з складними налаштуваннями.
Воно працює з усіма вашими даними, незалежно від того, де вони зберігаються — у сховищах даних, дата-озерах чи надходять з інших джерел.
Одна з найкращих особливостей SageMaker — це те, як він допомагає вам працювати швидше за допомогою єдиного студії. Ви можете використовувати знайомі інструменти AWS для створення моделей, роботи з ШІ, обробки даних та виконання SQL-запитів прямо з цієї студії.
Він також поставляється з Amazon Q Developer, який фактично є помічником ШІ, що може допомогти вам у розробці. Це надзвичайно корисно, коли вам потрібно знайти дані, створити моделі або налаштувати пайплайни даних.
Перегляньте головну сторінку Amazon SageMaker, щоб почати. У них є все — від базових посібників до просунутих функцій, і ви навіть можете спробувати це за допомогою їхнього безкоштовного тарифу, щоб перевірити, чи підходить це для вас.
Висновок
Управління пайплайнами ШІ не повинно бути надмірно складним. Кожен інструмент, який ми розглянули, має свою унікальну роль у спрощенні ваших робочих процесів ШІ:
- KitOps вирішує проблеми з пакуванням і версіонуванням✅
- Nebius надає необхідну потужність обчислень✅
- MLflow відстежує ваші експерименти та моделі✅
- Kubeflow займається оркестрацією Kubernetes✅
- SageMaker пропонує інтегрований досвід AWS✅
Ви можете вибрати правильну комбінацію інструментів, яка підходить для ваших конкретних потреб. Ви можете почати з MLflow для відстеження експериментів, KitOps для кращого версіонування та масштабування, Nebius для більшої потужності обчислень. Або ви можете вирішити, що все в одному рішенні, як SageMaker, найкраще підходить для вашої команди, орієнтованої на AWS.
Якщо ви знайшли цю статтю корисною, поділіться нею з вашими колегами та спільнотою.
Є інші круті інструменти? Напишіть їх у коментарях!👋
Якщо вам подобається мій контент! Підключіться до мене на Twitter
Перевірте інструменти SaaS, які я використовую 👉🏼Доступ тут!
Я відкритий до співпраці щодо блогових статей та гостьових публікацій🫱🏼🫲🏼 📅Зв'язатись тут
Перекладено з: 5 Tools to Rapidly Launch Production-Grade AI/ML Apps in 2025🔥🏎️