原文：
www.kdnuggets.com/7-end-to-end-mlops-platforms-you-must-try-in-2024
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你是否曾经觉得 MLOps 工具过于繁杂？无论是实验跟踪、数据和模型版本控制、工作流协调、特征存储、模型测试、部署和服务、监控、运行时引擎、LLM 框架，还是其他，每个工具类别都有多个选项，这使得希望找到简单解决方案、一个能轻松完成几乎所有 MLOps 任务的统一工具的管理者和工程师感到困惑。这时，端到端的 MLOps 平台便派上了用场。
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在这篇博客文章中，我们将评审个人和企业项目的最佳端到端 MLOps 平台。这些平台将使你能够创建一个自动化的机器学习工作流，能够训练、跟踪、部署和监控生产中的模型。此外，它们还提供与各种你可能已经在使用的工具和服务的集成，使得过渡到这些平台变得更容易。
亚马逊 SageMaker 是一个相当受欢迎的端到端机器学习生命周期云解决方案。你可以跟踪、训练、评估，然后将模型部署到生产中。此外，你还可以监控和维护模型以保持质量，优化计算资源以节省成本，并使用 CI/CD 管道完全自动化你的 MLOps 工作流。
如果你已经在 AWS（亚马逊网络服务）云上，你将不会在机器学习项目中遇到问题。你还可以将 ML 管道与其他 Amazon Cloud 提供的服务和工具集成。
类似于 AWS Sagemaker，你还可以尝试 Vertex AI 和 Azure ML。它们都提供类似的功能和工具，用于构建端到端 MLOPs 管道并与云服务集成。
我是 Hugging Face 平台及其团队的忠实粉丝，他们致力于为机器学习和大型语言模型构建开源工具。该平台现在已经成为端到端解决方案，提供多个 GPU 功能的企业解决方案。我强烈推荐给那些刚接触云计算的人。
Hugging Face 提供工具和服务，帮助你构建、训练、微调、评估和部署机器学习模型，使用统一的系统。它还允许你免费保存和版本化模型和数据集。你可以将其保持为私有或公开分享，并参与开源开发。
Hugging Face 还提供构建和部署网页应用程序及机器学习演示的解决方案。这是向他人展示你模型的卓越之处的最佳方式。
Iguazio MLOps Platform 是你 MLOps 生命周期的全能解决方案。你可以构建一个完全自动化的机器学习管道，用于数据收集、训练、追踪、部署和监控。它本质上简单，所以你可以专注于构建和训练出色的模型，而不用担心部署和操作。
Iguazio 允许你从各种数据源中摄取数据，提供集成的功能商店，并拥有用于管理和监控模型及实时生产的仪表板。此外，它支持自动追踪、数据版本控制、CI/CD、持续模型性能监控和模型漂移缓解。
DagsHub 是我最喜欢的平台。我用它来构建和展示我的作品集项目。它类似于 GitHub，但专为数据科学家和机器学习工程师设计。
DagsHub 提供代码和数据版本控制、实验追踪、模式注册、模型训练和部署的持续集成和部署（CI/CD）、模型服务等工具。它是一个开放平台，意味着任何人都可以构建、贡献和学习项目。
DagsHub 的最佳功能包括：
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自动数据标注。
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模型服务。
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ML 管道可视化。
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对 Jupyter 笔记本、代码、数据集和图像进行差异比较和评论。
唯一缺少的就是一个专门用于模型推理的计算实例。
Weights & Biases 起初是一个实验性的追踪平台，但已发展成一个端到端的机器学习平台。现在，它提供实验可视化、超参数优化、模型注册、工作流自动化、工作流管理、监控以及无代码的机器学习应用开发。此外，它还提供 LLMOps 解决方案，例如探索和调试 LLM 应用程序以及 GenAI 应用评估。
Weights & Biases 提供云和私有托管。你可以在本地托管服务器或使用托管服务生存。个人使用免费，但团队和企业解决方案需要付费。你还可以使用开源核心库在本地机器上运行，享受隐私和控制。
Modelbit 是一个新兴但功能齐全的 MLOps 平台。它提供了一种简单的方法来训练、部署、监控和管理模型。你可以通过 Python 代码或 git push 命令来部署训练好的模型。
Modelbit 适用于 Jupyter Notebook 爱好者和软件工程师。除了训练和部署，Modelbit 允许我们使用你首选的云服务或他们专用的基础设施在自动扩展计算环境中运行模型。它是真正的 MLOps 平台，让你可以记录、监控并对生产中的模型发出警报。此外，它还配备了模型注册、自动重训练、模型测试、CI/CD 和工作流版本管理功能。
TrueFoundry 是构建和部署机器学习应用的最快且最具成本效益的方法。它可以在任何云上安装并进行本地使用。TrueFoundry 还提供多种云管理、自动扩展、模型监控、版本控制和 CI/CD 功能。
在 Jupyter Notebook 环境中训练模型，跟踪实验，使用模型注册保存模型和元数据，并通过一键部署。
TrueFoundry 还支持 LLMs，你可以轻松地微调开源 LLMs 并使用优化的基础设施进行部署。此外，它还集成了开源模型训练工具、模型服务和存储平台、版本控制、docker 注册中心等功能。
我之前提到的所有平台都是企业级解决方案。一些提供有限的免费选项，而另一些则附带开源组件。然而，最终你将需要转向托管服务，以享受功能齐全的平台。
如果这篇博客文章变得受欢迎，我将向你介绍一些免费的、开源的 MLOps 工具，这些工具能提供更大的数据和资源控制权。
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) 是一位认证的数据科学专家，热衷于构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作和撰写有关机器学习和数据科学技术的技术博客。Abid 拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是利用图神经网络构建一个 AI 产品，帮助那些与心理疾病作斗争的学生。