19、自动化机器学习与MLOps平台：Katib与Vertex AI的深度解析

自动化机器学习与MLOps平台：Katib与Vertex AI的深度解析

在人工智能和机器学习领域，自动化机器学习（AutoML）和机器学习运维（MLOps）是两个至关重要的概念。AutoML旨在自动化训练和调整大量候选模型的过程，而MLOps则强调将机器学习模型从开发到部署的整个流程进行有效管理。本文将深入介绍两个重要的平台：Katib和Vertex AI，以及数据公平性的相关内容。

1. Katib：用于超参数调优的Kubernetes原生平台

Katib是一个可扩展的、基于Kubernetes的AutoML平台，它支持超参数调优和神经架构搜索（NAS）。以下是Katib的一些关键特性：
- 多种接口支持 ：Katib支持通过命令行（使用YAML文件规范）、Jupyter Notebook和Python SDK进行超参数调整。此外，它还提供了一个图形用户界面（GUI），方便用户指定调优设置并可视化结果。
- 灵活的调优选项 ：用户可以选择要优化的指标（如验证准确率），并决定是要最大化还是最小化该指标。同时，用户可以选择要调整的超参数（如学习率、层数和优化器），并查看整个实验和单个运行的结果。

2. Vertex AI：一站式AI/ML平台

Vertex AI是Google提供的一个强大的平台，它为机器学习工作流的各个步骤提供了工具，包括数据集管理、模型训练、评估、部署和预测。以下是Vertex AI的主要特点：
- 简化的工作流 ：Vertex AI允许用户使用Kubeflow Pipelines或TFX Pi