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    MLOps平台生态系统

    将Domino Enterprise MLOps平台与竞争对手进行比较.

    你对mlop感兴趣吗? 你不是一个人. 在过去的两年中,人们对mlop的兴趣激增:

    mlops_trends_over_time

    今天,有数百个供应商 他们支持MLOps. 但他们真的是这样吗?? 与许多“热门”技术术语一样,“MLOps”似乎有几种不同的含义. 让直营平台澄清.

    什么是MLOps?

    如果你问“谁提供MLOps平台??“你问错问题了. 每一个人 他们提供MLOps. 在今天的市场,问谁提供 广泛的 而且 最完整的 MLOps平台.

    MLOps 操作规程是否使企业能够大规模地交付机器学习. MLOps平台通过持续开发驱动价值, 测试, 部署, 监控, 和再培训. MLOps平台通过自动化任务和简化流程加快了模型速度. 通过整合工具和管理基础设施,它们降低了机器学习程序的总成本.

    一些供应商使用术语“mlop”来指代模型部署的“最后一英里”. 这是不完整的. 企业级MLOps平台支持完整的机器学习生命周期:

    生命周期

     

    企业级MLOps平台通过综合能力驱动价值,包括:

    大型组织使用高度多样化的工具、数据和计算平台进行机器学习. 企业级平台可以与任何计算平台一起工作, 任何数据, 还有任何机器学习工具. 并且,它应该满足安全性和成本管理的it需求. 

    比较MLOps的细分市场

    mlop供应商提供的直营平台分为四个主要部分:大云, 大数据, 低代码/无代码供应商, 和MLOps专家.

    大云 供应商投资机器学习工具,将工作负载驱动到他们的平台上. 他们的工具与所提供的其他服务集成得很好,对开发人员很有吸引力.

    • 亚马逊SageMaker
    • 谷歌顶点的人工智能
    • 微软Azure机器学习

    这些供应商提供的工具对数据科学家的吸引力不大. 他们缺乏强大的协作和项目管理能力. 当然,它们只是致力于单一计算平台的客户的一种选择.

    大数据 供应商投资于机器学习工具,为他们的数据平台增加价值. 它们通常提供强大的数据和元数据捕获功能, 它们对数据工程师很有吸引力. 

    • Cloudera机器学习
    • 砖机器学习
    • Oracle数据科学
    • Teradata有利

    大数据工具对数据科学家的吸引力也有限. 与数据平台的紧密集成对于完全致力于该平台的客户是有帮助的. 然而, 在现实世界中, 大多数数据科学家处理来自不同来源和平台的数据.

    Low-Code /没有代码供应商. 这些供应商投资于mlop,以便用户可以部署他们用软件开发的模型. 它们吸引了“公民数据科学家”和喜欢无代码界面的用户.

    • Alteryx促进
    • 数据库数据科学工作室
    • DataRobot MLOps

    这些工具缺乏专家数据科学家所需的灵活性. 它们为使用其他工具开发的模型提供有限的MLOps支持.  

    MLOps专家 关注MLOps领域中的特定功能,例如可解释性或模型监视.

    • 掌握AI(监视和可观察性)
    • 提琴手AI (Explainability)
    • Seldon (Kubeflow上的MLOps)
    • 直营平台商店(特性)
    • TruEra (AI质量保证)
    • 权重 & 偏见(实验管理)

    每个供应商都擅长一件事. 然而,它们为mlop提供了不完全的解决方案.

    Domino Enterprise MLOps

    Domino在市场中是独一无二的. 它支持单个平台中的所有关键MLOps功能. 专家数据科学家喜欢Domino的灵活性和实用性. 数据科学的领导者,如Domino项目管理、治理和可再现性. IT领导者喜欢Domino在一个安全的低维护平台上整合数据科学工具的方式.

    做出明智的决定

    下面是Domino与其他一些数据科学和MLOps平台的比较

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