ML Orchestration

Що таке ML Orchestration?

Процес автоматизації розгортання, адміністрування та моніторингу моделей машинного навчання в масштабі називається оркестровкою машинного навчання. Необхідна координація багатьох компонентів і процесів, задіяних у конвеєрі машинного навчання, таких як підготовка даних, розробка функцій, навчання моделей, валідація і розгортання.

Оркестрування ML сприяє автоматизації та спрощенню розробки моделей ML, що дозволяє підприємствам скоротити час виходу на ринок та підвищити ефективність і точність своїх операцій з ML.

Платформи для оркестрування ВК пропонують інструменти та інфраструктуру для автоматизації та контролю різних етапів процесу ВК. Платформа для оркестрування ВК може включати такі основні функції:

• Версії та управління даними
• Розробка та вдосконалення моделі
• Тестування та валідація моделі
• Розгортання та виконання моделі
• Автоматизований моніторинг та оповіщення
• Інтеграція інших сервісів даних та додатків

Платформи оркестрування ML звільняють науковців та інженерів від рутинних завдань з управління та розгортання інфраструктури, щоб вони могли зосередитися на створенні та модернізації моделей.

Орхітектурний шар

Рівень оркестрування - це архітектурний компонент системи, який дозволяє автоматизувати та керувати складними робочими потоками або процесами. Він знаходиться між багатьма системами або додатками в робочому процесі та керує їхньою взаємодією.

• Основна функція рівня оркестрування - спростити та автоматизувати адміністрування складних процесів, забезпечивши централізовану точку контролю.

Він пропонує набір інструментів та API, які дозволяють розробникам створювати, запускати та контролювати складні процеси, не турбуючись про управління базовою інфраструктурою.

На рівні хмарних обчислень часто використовується платформа управління хмарою, яка являє собою набір інструментів і сервісів для управління життєвим циклом хмарних ресурсів. Віртуальні машини, контейнери, томи сховища, мережеві інтерфейси та інші компоненти є прикладами ресурсів.

Він також може містити інструменти для моніторингу та оцінки продуктивності робочого процесу, що дозволяє розробникам виявляти вузькі місця або інші проблеми і вносити зміни для підвищення ефективності та надійності.

Програмне забезпечення для оркестрування

В умовах розподілених обчислень програмне забезпечення для оркестрування даних автоматизує адміністрування та координацію різних систем, додатків і сервісів. Воно пропонує єдину платформу для управління та моніторингу складних робочих процесів, дій і процедур, які охоплюють кілька систем і сервісів.

• Він широко використовується в хмарних обчисленнях, оркестровці контейнерів і DevOps для автоматизації розгортання, налаштування, масштабування та адміністрування додатків і сервісів.

Вона також може бути використана для автоматизації складних операцій та діяльності в центрах обробки даних та інших великих ІТ-інфраструктурах. Оркестрування допомагає бізнесу, автоматизуючи складні процеси та робочі потоки, а отже, підвищує продуктивність, мінімізує помилки та збільшує масштабованість. Автоматизація регулярних процесів і вивільнення персоналу для більш стратегічної роботи також може допомогти фірмам заощадити витрати і підвищити гнучкість.

Підходи до оркестрування ML

• AutoML - відноситься до практики автоматизації всього процесу машинного навчання, від підготовки даних і розробки функцій до вибору моделі та налаштування гіперпараметрів. AutoML рішення, такі як Google Cloud AutoML, H2O.ai та DataRobot, дозволяють користувачам створювати та розгортати моделі машинного навчання, не маючи значних навичок ML.
• Налаштування гіперпараметрів - включає автоматизацію процесу налаштування гіперпараметрів моделі для підвищення її продуктивності. Стратегії оптимізації та інструменти для визначення ідеальних гіперпараметрів для конкретної моделі надаються інструментами налаштування гіперпараметрів, такими як AWS SageMaker і Optuna.
• Оркестрування конвеєра - включає в себе автоматизацію багатьох етапів конвеєра машинного навчання, а також навчання і розгортання моделі. Можливості автоматизації робочого процесу надаються інструментами оркестрування даних, такими як Apache Airflow, Kubeflow і Luigi, які дозволяють аналітикам даних розробляти, запускати і контролювати складні процеси ML.
• Управління моделями - відноситься до управління всім життєвим циклом моделей машинного навчання, від створення і тестування до розгортання і моніторингу. Інфраструктура та API для розгортання та підтримки моделей у виробництві надаються рішеннями для управління моделями, такими як MLflow, TensorFlow Serving та Kubeflow.