MLflow
Melhor caso de uso: Times que estão começando a organizar experimentos de ML.
Vantagens
- Fácil de começar
- Bom rastreamento de experimentos e modelos
Desvantagens
- Funcionalidades avançadas de orquestração são limitadas
| Custo | Gratuito (open source) |
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| Facilidade | Alta |
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| Segurança | Depende de como é hospedado |
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| Privacidade | Alta, se self-hosted |
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| Uso local | Sim |
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| Uso corporativo | Muito comum |
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Ponto de atenção: Definir controle de acesso ao servidor de tracking em produção.
Kubeflow
Melhor caso de uso: Organizações maduras em Kubernetes que precisam escalar ML.
Vantagens
- Escalável, roda sobre Kubernetes
- Bom para pipelines complexos
Desvantagens
- Configuração e manutenção mais complexas
| Custo | Gratuito (open source), custo de infraestrutura |
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| Facilidade | Baixa |
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| Segurança | Depende da configuração do cluster |
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| Privacidade | Alta, se self-hosted |
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| Uso local | Sim |
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| Uso corporativo | Comum em empresas com times de plataforma |
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Ponto de atenção: Exige conhecimento sólido de Kubernetes para operar bem.
Airflow
Melhor caso de uso: Orquestrar pipelines de dados que alimentam modelos de IA.
Vantagens
- Ótimo para orquestrar pipelines de dados
- Grande comunidade
Desvantagens
- Não é focado especificamente em ML, é mais genérico
| Custo | Gratuito (open source) |
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| Facilidade | Média |
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| Segurança | Depende de como é hospedado |
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| Privacidade | Alta, se self-hosted |
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| Uso local | Sim |
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| Uso corporativo | Muito comum |
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Ponto de atenção: Adicionar validações de qualidade de dados nas etapas do pipeline.
DVC
Melhor caso de uso: Adicionar versionamento de dados a um fluxo já existente com Git.
Vantagens
- Versiona dados e modelos como o Git versiona código
- Leve e simples de integrar
Desvantagens
- Não substitui uma plataforma completa de MLOps
| Custo | Gratuito (open source) |
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| Facilidade | Alta |
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| Segurança | Depende de onde os dados são armazenados |
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| Privacidade | Alta, se self-hosted |
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| Uso local | Sim |
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| Uso corporativo | Comum em times pequenos e médios |
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Ponto de atenção: Garantir que o armazenamento remoto usado também seja seguro.
Weights & Biases
Melhor caso de uso: Times que querem visualização rica de experimentos sem configurar nada.
Vantagens
- Ótima visualização de experimentos
- Colaboração fácil entre times
Desvantagens
- Plano gratuito tem limites para uso intenso
| Custo | Gratuito com limites, planos pagos para times |
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| Facilidade | Alta |
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| Segurança | Boa, gerenciada pelo fornecedor |
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| Privacidade | Depende do plano/contrato |
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| Uso local | Parcial |
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| Uso corporativo | Muito comum |
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Ponto de atenção: Revisar quais dados de experimento são enviados para a nuvem do fornecedor.