ML Infrastructure

Що таке інфраструктура ML?

Інфраструктура машинного навчання слугує основою для розробки та розгортання моделей машинного навчання. Реалізація інфраструктури ML варіюється від проекту до проекту, оскільки моделі відрізняються. Однак кожна архітектура машинного навчання повинна мати деякі основні компоненти, щоб працювати належним чином.

• Ресурси, методи та обладнання, необхідні для розробки, навчання та запуску моделей ML, називаються інфраструктурою ML.

Він також відомий як інфраструктура штучного інтелекту або компонент MLOps.

Кожен рівень операцій ML підтримується інфраструктурою машинного навчання. Наприклад, команди DevOps можуть використовувати її для координації та запуску численних ресурсів і процедур, необхідних для навчання та виконання нейронних моделей.

Складові інфраструктури ВК

Легше зрозуміти машинне навчання для управління інфраструктурою, якщо спочатку зрозуміти його складові.

• Вибір моделі - Процедура вибору відповідної моделі машинного навчання відома як вибір моделі. Вона диктує, які вхідні дані будуть сприйняті, які інструменти будуть використані, які елементи є необхідними і як компоненти будуть пов'язані між собою.

• Залучення даних - ML-архітектура повинна мати можливості для залучення даних. Ці навички необхідні для збору даних з метою навчання, застосування та вдосконалення моделей. Збір даних потребує зв'язку зі сховищем та конвеєром з точки зору інструментів. Ці інструменти повинні бути масштабованими, адаптованими і надзвичайно швидкими. Щоб задовольнити ці вимоги, часто використовують функції завантаження та вилучення.

Рішення для збору даних дозволяють збирати дані з різних джерел без необхідності тривалої попередньої обробки. Це дозволяє командам використовувати поточні дані та ефективно спілкуватися під час створення наборів даних.

• Автоматизація конвеєрів машинного навчання - Скрипти можна використовувати для автоматизації операцій машинного навчання з використанням різних технологій. Функція конвеєрів полягає в аналізі вхідних даних, побудові систем, моніторингу результатів та їх розповсюдженні. Ці технології дозволяють командам зосередитися на складних видах діяльності, одночасно підвищуючи продуктивність і забезпечуючи узгодженість процесів.

Ви можете створювати ланцюжки інструментів з нуля, будуючи свою інфраструктуру, самостійно інтегруючи технології.

• Моніторинг та візуалізація - використовуються для того, щоб зрозуміти, наскільки добре працює машинне навчання в моніторингу інфраструктури, наскільки коректними є параметри моделі та які висновки можна зробити на основі результатів моделі. Візуалізації можуть бути додані до робочих процесів мл в будь-який час, щоб допомогти командам швидко аналізувати метрики. Моніторинг має бути частиною процесу від початку до кінця.

Впроваджуючи візуалізацію в архітектуру ml, ви повинні переконатися, що інструменти послідовно поглинають дані. Ви не отримаєте значних інсайтів, якщо ваші рішення не інтегруються з відповідними джерелами даних.

Ви також повинні врахувати необхідні ресурси. Переконайтеся, що ви обираєте рішення, які є ефективними та не викликають конфліктів з вашими інструментами навчання та розгортання.

• Випробування моделей - Інтегрування інструментів між фазами навчання та розгортання необхідне для тестування ml моделей. Це програмне забезпечення використовується для тестування моделей на наборах даних, які були позначені вручну. Комплексне тестування вимагає:

1. Збір та аналіз даних
2. Декілька навчальних сесій в одному середовищі
3. Здатність визначити, де сталися помилки.

Щоб налаштувати тестування машинного навчання, вам доведеться додати до інфраструктури ML методи відстеження, обробки даних і візуалізації. Вам потрібно буде налаштувати автоматичну генерацію та адміністрування середовища. Під час налаштування слід виконати перевірку цілісності.

• Розгортання - це останній етап в архітектурі ML, який ви повинні розглянути. Цей процес компілює вашу модель і поширює її серед вашої команди для використання в сервісах або додатках. Якщо ви надаєте MLaaS, це може включати запуск моделі у виробництво. Ви можете використовувати це розгортання для збору даних від користувачів і надання їм результатів. MLaaS зазвичай передбачає контейнеризацію моделей. Ви можете розгортати моделі як динамічні, незалежно від кінцевого середовища, коли вони розміщені в контейнерах.