Запустите ML-модель на этих 7 платформах инфраструктуры машинного обучения

Машинное обучение позволяет компьютерам учиться на данных, выявлять закономерности и тенденции и использовать эти знания для принятия решений или помощи в принятии решений в бизнесе. Однако это сложный предмет, который основывается на большом количестве математики и программирования. Это не значит, что его невозможно освоить; это вполне возможно. Кроме того, можно избежать технических сложностей, используя платформы, о которых мы расскажем в этой статье. Эти платформы не только упрощают процесс построения модели, но и скрывают детали, связанные с инфраструктурой.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это область исследований, направленная на создание компьютеров, которые могут принимать решения без необходимости явного программирования. До появления машинного обучения компьютеры могли выполнять только явно запрограммированные задачи. Программисты должны были точно описать, как именно компьютеры должны принимать решения.

Хотя это работает для некоторых функций, некоторые из них слишком сложны для явного программирования. Например, написать программу для классификации изображений невозможно, учитывая, сколько различных углов, ориентаций и освещений возможно для одного и того же изображения. Машинное обучение позволяет компьютерам выполнять задачи без программирования.

Зачем использовать платформы машинного обучения?

Платформы машинного обучения предлагают упрощенный способ построения моделей. Большинство платформ предлагают конструкторы с низким кодом и без кода. Все, что вам нужно сделать, это предоставить данные для обучения, а платформа сделает все остальное. Часто вам также не нужно беспокоиться об экономически эффективном обеспечении инфраструктуры и развертывании ваших моделей. Платформы обычно экономически выгодны по сравнению с системами «сделай сам» для небольших компаний, создающих небольшие модели нечасто.

Создание собственной установки машинного обучения потребует приобретения графических процессоров, которые стоят дорого. Однако, арендуя установку, вы платите только за то, что используете, когда используете. Конечно, если вы обучаете более крупные модели или часто проводите обучение, результат может быть другим. Платформы также упрощают управление MLOps. Они помогают вести журналы и метрики для воспроизводимости. Теперь мы обсудим платформы инфраструктуры Machine Learning.

7 Платформ инфраструктуры машинного обучения

Baseten

Baseten предоставляет простой способ развертывания моделей машинного обучения с помощью Truss — стандарта с открытым исходным кодом для упаковки моделей, построенных с использованием любого популярного фреймворка машинного обучения. После развертывания Baseten регистрирует и отслеживает состояние развернутых моделей. Он помогает управлять инфраструктурой путем автомасштабирования инфраструктуры обслуживания моделей в зависимости от получаемого трафика.

С помощью Baseten вы также можете выполнять тонкую настройку таких моделей, как FLAN-T5, Llama и Stable Diffusion. Платформа также интегрируется с существующими рабочими процессами CI/CD, поэтому вы можете строить в соответствии с вашим процессом. Вы также можете писать серверные бессерверные функции Python, которые интегрируются с вашими моделями. Биллинг осуществляется по минутам развертывания, масштабирования или прогнозирования ваших моделей. Это поможет вам лучше управлять расходами.

Replicate

Replicate — это простой способ запуска моделей машинного обучения. Replicate упрощает процесс разработки и обучения моделей, предоставляя Python SDK и Rest API, которые можно использовать для прогнозирования. По сути, это конструктор с низким кодом. Он предоставляет модели для выполнения распространенных задач машинного обучения, таких как восстановление изображений, создание и редактирование видео, генерация текста с использованием больших языковых моделей, преобразование изображений в текст и наоборот, а также увеличение разрешения изображений.

Replicate использует Cog, инструмент для развертывания моделей машинного обучения в готовом к производству контейнере, который затем встраивается в контейнер Docker для развертывания. Replicate предоставляет производственную среду выполнения, которая масштабируется в зависимости от использования. Эта среда предоставляет REST API, к которому вы можете получить доступ и использовать его. Счета также выставляются посекундно.

Hugging Face

Hugging Face — это сообщество ИИ и платформа науки о данных, которая предоставляет вам инструменты, необходимые для создания, обучения и развертывания самых современных моделей машинного обучения. Главной достопримечательностью Hugging Face в этом контексте является AutoTrain — способ построения моделей машинного обучения без кода, просто загрузив набор данных для обучения. AutoTrain автоматически пробует различные модели, чтобы найти ту, которая лучше всего подходит для ваших учебных данных.

Затем вы можете разместить обученную модель в Hugging Face Hub, службе обслуживания моделей. С помощью AutoTrain вы можете создавать модели для классификации изображений, классификации текстов, классификации лексем, ответов на вопросы, перевода, обобщения, регрессии текста, классификации табличных данных и регрессии табличных данных. После развертывания ваши модели будут доступны через HTTP.

Google AutoML

Google AutoML обеспечивает простой способ построения моделей машинного обучения с минимальными усилиями и знаниями. Он включает в себя Vertex AI — единую платформу для построения, развертывания и масштабирования моделей ИИ. С помощью Google AutoML вы можете хранить наборы данных и получать доступ к инструментам машинного обучения, используемым командами Google.

Он также позволяет управлять структурированными данными с помощью AutoML Tabular, обнаруживать объекты на изображениях и классифицировать изображения с помощью AutoML Image. То же самое можно делать и с видеофайлами, используя AutoML Video. Кроме того, вы можете проводить анализ настроения текста с помощью AutoML Text и осуществлять перевод между более чем 50 языковыми парами с помощью AutoML Translation. Доступ к развернутым моделям осуществляется с помощью API REST и RPC.

Azure OpenAI

Azure OpenAI Service предоставляет вам доступ к различным моделям, созданным OpenAI. Эти модели включают GPT-3 и GPT-4, которые представляют собой модели, понимающие естественный язык и код и создающие в результате естественный язык и код. GPT-3.5 обеспечивает работу ChatGPT. Кроме того, сервис также предоставляет доступ к DALL-E, генератору преобразования текста естественного языка в изображение. Есть также Codex, модель, которая понимает и генерирует код из естественного языка.

Наконец, есть модели встраивания, которые работают со специализированным набором данных, называемым встраиванием. Доступ к этим моделям можно получить через Azure OpenAI с помощью REST API, Python SDK или веб-студии Azure OpenAI Studio. Платформа Azure обеспечивает безопасность облака Azure, например, частные сети, региональную доступность и ответственную фильтрацию контента AI.

AWS Sagemaker

Sagemaker — это управляемая услуга AWS, предлагаемая как часть набора услуг AWS. Он предоставляет инструменты для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. По сути, Sagemaker помогает автоматизировать утомительный процесс создания конвейера разработки моделей AI/ML производственного уровня. Он предоставляет основу для создания, размещения, обучения и развертывания моделей ИИ в масштабе публичного облака AWS. Sagemaker предоставляет встроенные алгоритмы для выполнения таких задач, как линейная регрессия и классификация изображений.

Кроме того, он поддерживает блокноты Jupyter Notebooks, которые можно использовать для создания пользовательских моделей. Sagemaker также поставляется с непрерывным монитором модели, который пытается автоматически найти набор параметров и гиперпараметров, дающих наилучшие результаты для вашего алгоритма. SageMaker также помогает легко развернуть модели в различных зонах доступности в виде конечных точек HTTP. AWS Cloudwatch можно использовать для мониторинга производительности ваших моделей с течением времени.

Databricks

Databricks — это озеро данных, которое позволяет подготавливать и обрабатывать данные. Он облегчает управление разработкой моделей машинного обучения на протяжении всего жизненного цикла. Databricks упрощает построение генеративного ИИ и больших языковых моделей. Она предоставляет несколько важнейших функций, таких как совместные блокноты Databricks, поддерживающие такие языки программирования, как Python, R, SQL и Scala.

Databricks также предоставляет Machine Learning Runtime, предварительно сконфигурированный с кластерами, оптимизированными для Machine Learning. Чтобы помочь с развертыванием, платформа обеспечивает обслуживание и мониторинг моделей. Она также помогает управлять конвейером разработки с помощью AutoML и MLFLow.

Заключительные слова

Машинное обучение, несомненно, будет полезно для любого бизнеса. Однако глубокие технические знания, необходимые для создания и обучения моделей машинного обучения, создают барьер для входа в бизнес для большинства компаний. Однако платформы, рассмотренные в этой статье, упрощают процесс и делают разработку машинного обучения более доступной.