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关于ModelOps的相关技术

框架级​

模型开发​

Scikit-learn（SKlearn）​

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  • 简介：一个基于 SciPy 构建的用于机器学习的 Python 模块，并根据 3-Clause BSD 许可证分发

PyTorch​

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  • 简介：Python 中的张量和动态神经网络，具有强大的 GPU 加速功能

模型解释​

Alibi Explain​

模型检测​

Alibi Detect​

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  • 简介：是一个 Python 开源库，专注于异常值、对抗性、和漂移检测。该库涵盖表格数据、文本、图像和时间序列的在线和离线检测器，TensorFlow 和 PyTorch 后端都支持漂移检测。

模型管理​

MLflow​

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  • 简介：MLflow 是一个开源平台，专门用于帮助机器学习从业者和团队处理机器学习过程的复杂性，专注于机器学习项目的整个生命周期，确保每个阶段都是可管理、可追溯和可再现的。

模型部署​

Seldon-core​

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  • 简介：一款用于打包、部署、监控和管理数千个生产机器学习模型的 MLOps 框架

Kserve​

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  • 简介：一款基于 Kubernetes 高度可扩展且基于标准的模型部署与推理平台

Ray​

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  • 简介：一款 AI 计算引擎，管理、执行和优化 AI 工作负载的计算需求。它通过单一、灵活的框架统一基础设施，支持从数据处理到模型训练再到模型服务等任何人工智能工作负载。

Polyaxon​

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  • 简介：一个用于构建、训练和监控大规模深度学习应用程序的平台,用于管理和编排机器学习生命周期的 MLOps 工具

模型服务​

MLServer

  • 官网
  • Github
  • 简介：一款 Python 开发的、适用于机器学习模型的推理服务器，旨在提供一种简单的方法来通过 REST 和 gRPC 接口开始为您的机器学习模型提供服务，完全符合KFServing 的 V2 Dataplane规范。

平台级​

SkyPilot​

Cloudpods​

  • 简介：一个使用Golang开发的云原生开源统一多云/混合云平台，即Cloudpods是云上的云。 Cloudpods 不仅能够管理本地 KVM/裸机，还能够管理来自许多云提供商的许多云帐户的资源。它隐藏了底层云提供商的差异，并公开了一组 API，允许以编程方式与众多云进行交互。
  • 文档链接

BentoML​

  • 简介:是一个 Python 库，用于构建针对 AI 应用程序和模型推理进行优化的在线服务系统, 服务 AI 应用程序和模型的最简单方法 - 构建模型推理 API、作业队列、 LLM应用程序、多模型管道等
  • 文档地址、Github地址

其他​

Cog​

  • 简介：Cog 是将机器学习模型打包到容器的工具。可通过配置将机器学习模型所需的环境和依赖，自动打包到容器里方便部署，让你不再为编写 Docker 文件和 CUDA 而痛苦，还能自动启动 HTTP 接口服务方便调用
  • 文档地址、Github地址
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