7 大最佳 MLOps 工具 [2025 年买家指南]
更新于 2025 年 1 月 2 日
引言
在机器学习工作流程、模型部署问题、缺乏模型性能可见性以及其他挑战中挣扎的组织，正越来越多地转向新的机器学习工程实践。机器学习运维 (MLOps) 是一项重要的职能，旨在利用自动化和标准化，更快地将高质量模型投入生产，并促进可重复性和迭代。
典型的 MLOps 管道涉及摄取数据并使用特征工程来发现机器学习模型使用的相关输入变量。之后，可以训练模型并将其部署到生产环境中。一旦模型投入运行，就会使用持续监控和再训练来维护和改进模型随时间的性能。
在本指南中，我们将探讨 MLOps 工具如何简化和自动化 MLOps 管道的几乎每个方面。我们还将介绍 MLOps 工具的不同类别，重点介绍每个类别的顶级解决方案，并提供一个框架，用于评估和选择适合您组织的工具。通过简化这些流程，MLOps 工具使团队能够更快、更可靠地构建和部署 AI 解决方案。
了解 MLOps 工具
MLOps 工具可以根据其在 MLOps 管道中的主要功能进行分类。通过了解这些类别，组织可以选择符合其独特需求的工具。
- MLOps 平台： 提供全面的解决方案，包括从数据摄取到模型部署和监控的 MLOps 管道各个方面的功能。
- 实验跟踪和模型管理： 管理机器学习实验和不同的模型版本，以确保它们可以共享和重现。
- 数据版本控制和管理： 跟踪数据更改，维护数据沿袭，并确保机器学习项目的数据质量。
- 特征存储： 用于存储、管理和为机器学习模型提供特征（数据集中的可测量特征）的集中式仓库。
- 模型服务和部署： 简化将机器学习模型交付到生产环境的过程。
- 模型监控和可观测性： 跟踪指标并提供对生产中模型性能的洞察。
- 工作流程编排： 自动化和协调 MLOps 管道中的各个步骤。
值得注意的是，某些工具可能跨越多个类别，并提供更全面的解决方案。这意味着适合您组织的最佳工具取决于项目的独特需求、您团队的技能以及您现有的技术基础设施。
按功能划分的 7 大最佳 MLOps 工具
让我们探讨每个类别中的顶级 MLOps 工具，重点关注其关键功能、集成、可扩展性和其他标准。
MLOps 平台
最佳工具：Anaconda
Anaconda 是一个全面的 MLOps、数据科学和 AI 平台。
- 功能和特性：包括涵盖数据工作流程大多数方面的功能和集成。
- 开源 vs 专有：开源核心，提供企业选项。
- 安全措施：强大的软件包验证和安全仓库。
- 集成：与各种 IDE、云平台和数据科学工具集成。
- 成本和定价模式：提供个人、学术和企业计划。
- 可扩展性和性能：高度可扩展，适合从个人用户到大型企业。
实验跟踪和模型管理
最佳工具：Neptune
Neptune 是用于基础模型训练的实验跟踪器。
- 功能和特性：包括用于跟踪数千个指标的实时实验跟踪功能。
- 开源 vs 专有：专有解决方案。
- 安全措施：符合 SOC 2 标准，并采用多层安全措施来保护数据。
- 集成：与各种机器学习库、CI/CD 工具等集成。
- 成本和定价模式：提供免费和付费计划。
- 可扩展性和性能：高度可扩展的架构，可以部署在本地或私有云中。
数据版本控制和管理
最佳工具：lakeFS
lakeFS 是用于数据湖的数据版本控制系统。
- 功能和特性：以代码形式管理各种格式的数据。
- 开源 vs 专有：提供开源和专有云选项。
- 安全措施：符合 SOC 2 标准，并提供众多安全功能。
- 集成：与几乎所有数据堆栈方面的流行解决方案集成。
- 成本和定价模式：提供免费和付费计划。
- 可扩展性和性能：在任何规模的数据湖上保持高性能
特征存储
最佳工具：Feast
Feast 是一个开源的端到端特征存储。
- 功能和特性：包括存储和提供特征的功能。
- 开源 vs 专有：开源。
- 安全措施：支持标准的加密、身份验证和授权方法。
- 集成：支持所有主要的公有云和其他数据源。
- 成本和定价模式：免费和开源解决方案。
- 可扩展性和性能：旨在大规模工作并支持低延迟特征服务。
模型服务和部署
最佳工具：Seldon Core
Seldon Core 是一个用于将模型部署到生产环境的软件工具。
- 功能和特性：包括模型版本控制、扩展和自动回滚，以简化模型部署。
- 开源 vs 专有：仅非生产用途开源。
- 安全措施：高级用户管理、审计跟踪、日志记录和警报，以保护数据安全。
- 集成：用于第三方工具的广泛集成库。
- 成本和定价模式：生产用途的年度统一许可费。
- 可扩展性和性能：模型和服务器自动扩展以优化性能。
模型监控和可观测性
最佳工具：Fiddler AI
Fiddler AI 是一个面向 ML 模型和 LLM 应用的企业级 AI 可观测性平台。
- 功能和特性：包括监控、分析和保护训练和生产中模型的功能。
- 开源 vs 专有：专有平台。
- 安全措施：符合 SOC 2 和 HIPAA 标准。
- 集成：与数据管道、ML 平台和警报工具集成。
- 成本和定价模式：提供 Lite、Business 和 Premium 计划。
- 可扩展性和性能：高度可扩展，适用于企业用例。
工作流程编排
最佳工具：Apache Airflow
Apache Airflow 是一个用于数据工程管道的开源工作流程管理平台。
- 功能和特性：使用纯 Python 或直观的 UI 创建工作流程的能力。
- 开源 vs 专有：开源。
- 安全措施：提供访问控制、API 身份验证等安全功能。
- 集成：与许多流行的技术集成，以在公共云基础设施和其他第三方服务上执行任务。
- 成本和定价模式：免费和开源。
- 可扩展性和性能：模块化架构，实现最大可扩展性。
MLOps 工具 vs 平台
单个 MLOps 工具通常在 MLOps 管道中执行特定功能。单个工具的有限范围使经验丰富的数据科学家可以选择多个解决方案，并完全自定义 MLOps 管道，以满足组织的独特需求。
像 Anaconda 这样的 MLOps 平台 更为全面，结合了不同的技术来涵盖 MLOps 管道中的多个功能。这通常包括各种机器学习功能以及项目管理和协作工具。MLOps 平台通常旨在支持整个端到端机器学习生命周期。它们也更容易访问，并且对于技术水平较低的用户来说，通常具有更短的学习曲线。
如何选择合适的 MLOps 工具
在选择 MLOps 工具时，重要的是它要符合您组织的独特需求。以下是评估潜在解决方案时需要考虑的一些因素
- 易用性： 评估该工具是否易于您的团队和组织采用和使用。版本控制、任务调度和代码共享等协作功能对于简化机器学习工作流程也很有用。
- 互操作性： 评估该工具将如何融入您现有的基础设施和数据源。考虑是否与流行的工具和库有开箱即用的集成。
- 可扩展性： 确定任何潜在的可扩展性和性能障碍。选择能够处理随着您的需求增长而增加的数据量的工具非常重要。
- 社区： 寻找活跃的社区和生态系统，它们可以提供支持并为工具及其第三方集成的持续改进做出贡献。
- 开源： 在将自己锁定在专有解决方案之前，请考虑使用开源技术构建的工具是否可以满足您的要求。
了解为何 Anaconda 是强大的 MLOps 平台
MLOps 平台比 MLOps 工具具有多项优势。它们提供了一个全面的解决方案，涵盖从数据摄取到模型部署和监控的整个 MLOps 管道。
Anaconda 是领先的数据科学和 MLOps 平台，拥有 4500 万用户和一个蓬勃发展的社区。核心平台构建于安全的开源软件包和充满活力的 Python 生态系统之上，并预装了许多用于数据科学和机器学习的软件包。这意味着您可以快速开始使用 Anaconda 来转变您的 MLOps 工作流程。
此外，Anaconda 企业解决方案提供专为 MLOps 设计的功能。这包括用于大规模跟踪、版本控制和安全部署模型的工具。该平台还为团队提供工作区，以便协作处理项目、共享环境和管理工作流程。
请求演示，看看 Anaconda 是否适合您组织的 MLOps 和数据科学工作流程。或者，如果您有兴趣自行体验 Anaconda，您可以免费开始使用。