全球的MLOps和ML工具概览

摘要

对于人工智能领域的任何人来说，MLOps一词是解决所有问题的一个神奇词汇。它结合了所有与机器学习相关的任务，从管理、处理和可视化数据、运行和跟踪实验到将创建的模型投入生产，理想情况下是大规模、合规和安全的。它定义了实施ML工作以创建基于AI的应用程序和服务的过程。

我们在MLOps这个市场开展业务，但我们对还有哪些其他工具、平台和服务只有一个粗略的概念。为了找到答案，我们对相关供应商进行了全面的搜索，一共找到了300多家！我们决定整理我们发现的活跃项目，只列出那些专门针对机器学习任务和目标的项目。

下面是我们找到的全球的MLOps平台和ML工具总览的第一个版本。

关键统计数据

一共分析了300多个平台和工具，其中大约220个是活跃项目。
在整个欧洲，只能辨认出4个MLOps平台（MLReef、Hopsworks、Valohai（芬兰）和Polyaxon（德国柏林））。
大多数平台和工具涵盖2-3个ML任务。

MLOps的生命周期

下图展示了哪些工具和平台为ML生命周期中的各个任务和流程提供服务。为了更好地概览，我们将生命周期分为4个主要的ML领域：

数据管理： 这主要是所有以机器学习为重点的任务，用于探索、管理和创建数据（集）。

建模： 这主要是从数据处理、训练模型、验证模型等所有流水线（Pipeline）相关的任务。

持续部署：

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