Kənar hesablama ML-i birbaşa yerli cihazlarda nəticə çıxarır, gecikməni və bant genişliyi istifadəsini azaldır, bulud mərkəzli ML təlimi isə nəhəng modellər qurmaq və təkmilləşdirmək üçün güclü uzaq serverlərdən istifadə edir. Hər bir yanaşma maşın öyrənmə həyat dövrünün müxtəlif mərhələlərinə və müxtəlif əməliyyat tələblərinə uyğundur.
Sürətli və aşağı gecikmə ilə nəticə çıxarmaq üçün telefonlar, sensorlar və şlüzlər kimi cihazlarda lokal olaraq maşın öyrənmə modellərini işə salmaq.
Demək olar ki, limitsiz hesablama resursları ilə uzaq məlumat mərkəzlərində maşın öyrənmə modellərinin təlimi və tez-tez yerləşdirilməsi.
| Xüsusiyyət | Kənar Hesablama Maşınları | Bulud Mərkəzli Maşın Təlimi |
|---|---|---|
| Əsas İstifadə Halları | Yerli cihazlarda real vaxt rejimində nəticə çıxarma | Genişmiqyaslı model təlimi və mərkəzləşdirilmiş hostinq |
| Tipik Gecikmə | 1–10 millisaniyə | Şəbəkədən asılı olaraq 50–500 millisaniyə |
| Hesablama Resursları | Məhdudlaşdırılmış (CPU-lar, mikrokontrollerlər, NPU-lar) | Faktiki olaraq limitsiz (GPU/TPU klasterləri) |
| Məlumat Yeri | Cihazda və ya yerli şlüz | Uzaqdan məlumat mərkəzləri |
| Bant genişliyi ehtiyacları | Yerləşdirildikdən sonra minimal | Təlim və məlumatların mənimsənilməsi zamanı yüksək |
| Məxfilik və Uyğunluq | Xam məlumatlar yerli olaraq qaldığı üçün daha güclüdür | Təchizatçı sertifikatlarından və bölgədən asılıdır |
| Xərc Modeli | İlkin avadanlıq, aşağı davamlı ödənişlər | Ödənişli hesablama və saxlama |
| Ölçülənə bilənlik | Cihaz başına məhduddur, donanma ölçüsü ilə ölçülür | Demək olar ki, ani elastik miqyaslama |
| Ümumi Çərçivələr | TensorFlow Lite, ONNX Runtime, PyTorch Mobile | İdarə olunan bulud xidmətlərində TensorFlow, PyTorch, JAX |
Kənar hesablama ML, istər smartfon, istər fabrik robotu, istərsə də yol kənarındakı sensor olsun, cihazın özünə təsir göstərir. Bulud mərkəzli ML təlimi isə, əksinə, sürətləndiricilərin terabaytlarla dolu məlumatların ötürüldüyü uzaq məlumat mərkəzlərində ağır yükü daşıyır. Bu ikisi əslində rəqib deyil, eyni boru kəmərinin tamamlayıcı yarısıdır.
Özünüidarə edən avtomobilin piyadanı tanıması lazım gəldikdə, bulud cavabını yarım saniyə gözləmək sadəcə mümkün deyil. Edge ML cavabları tək rəqəmli millisaniyələrlə təqdim edir, çünki model artıq yerli aparata yüklənib. Bulud nəticəsi də sürətli ola bilər, lakin hər bir sorğu şəbəkə daxilində yayılmalıdır ki, bu da qaçılmaz gediş-gəliş gecikməsinə səbəb olur.
Buludda təməl modelin öyrədilməsi asanlıqla altı və ya yeddi rəqəmli rəqəmlə ifadə edilə bilər, ancaq yalnız iş davam edərkən ödəniş edirsiniz. Kənar yerləşdirmələr xərcləri əvvəlcədən ixtisaslaşmış aparatlara köçürür, sonra isə hər bir nəticə əsasən pulsuz olduğundan davam edən xərcləri aşağı səviyyədə saxlayır. Təşkilatlar tez-tez hər ikisini birləşdirirlər: buludda təlim keçir, sonra hazır modeli minlərlə kənar qovşağa göndərir.
Cihazda xam məlumatların saxlanması tibbi monitorinq və ya ictimai yerlərdə üz tanıma kimi məxfiliyə həssas tətbiqlər üçün böyük bir qazancdır. Edge ML həmçinin şəbəkələri boğa və məlumat ötürülməsi xərclərini şişirtməyə səbəb ola biləcək sonsuz video axınlarının yüklənməsinin qarşısını alır. Bu arada, bulud təlimi yerli olaraq toplanması mümkün olmayan müxtəlif məlumat dəstlərinin birləşdirilməsindən faydalanır.
Kənar cihazlar mühəndisləri modelləri kvantlaşdırma, budama və bilik distilləsi yolu ilə bir neçə yüz meqabayt yaddaşa sığdırmaq üçün kiçiltməyə məcbur edir. Bulud təliminin belə bir tavanı yoxdur, buna görə də yüz milyardlarla parametrə malik ən böyük modellər yalnız məlumat mərkəzlərində yaşayır. Müasir ML yerləşdirmə sənəti tez-tez buludda təlim keçmiş nəhəng bir kənar çipinin həqiqətən işlədə biləcəyi bir şeyə necə sıxışdırılacağını anlamaqdır.
Edge ML internet bağlantısı kəsildikdə belə işləməyə davam edir və bu da onu ucqar neft qurğuları, dənizdəki gəmilər və ya kənd təsərrüfatları üçün ideal hala gətirir. Bulud mərkəzli sistemlər şəbəkənin mövcudluğundan və provayderlərin işləmə vaxtından asılıdır, baxmayaraq ki, onlar daha asan fəlakətdən sonra bərpa və model yeniləmələri təklif edirlər. Bir çox istehsal sistemi artıq edge-dən əsas işləmə müddəti, buluddan isə ehtiyat və ya yenidən hazırlıq boru kəməri kimi istifadə edir.
Edge ML, təlimin cihazda da baş verdiyi deməkdir.
Demək olar ki, bütün kənar ML buludda təlim və yalnız hazır modeli yerli olaraq yerləşdirməyi əhatə edir. Cihazda təlim mövcuddur, lakin nadir hallarda olur və kiçik modellər və ya dəqiq tənzimləmə tapşırıqları ilə məhdudlaşır.
Bulud ML həmişə kənar ML-dən daha dəqiqdir.
Dəqiqlik modelin harada işlədiyindən deyil, arxitekturasından və təlim məlumatlarından asılıdır. Yaxşı optimallaşdırılmış kənar model, əhatə dairəsi daha kiçik olsa da, spesifik tapşırığı üçün bulud dəqiqliyi ilə uyğunlaşa bilər.
Kənar hesablama buluda olan ehtiyacı tamamilə aradan qaldırır.
Edge və bulud birlikdə ən yaxşı şəkildə işləyir. Bulud təlim, monitorinq və model yeniləmələrini, edge isə real vaxt rejimində nəticə çıxarmağı idarə edir. Tamamilə yalnız edge-ə keçmək adətən güclü yenidən hazırlıq boru kəmərlərindən imtina etmək deməkdir.
Bulud təlimi həmişə kənar aparatlardan daha ucuzdur.
Miqyasda yüksək həcmli nəticə üçün, edge, bulud API çağırışlarına ödəniş etməkdən daha çox sorğu başına daha ucuz ola bilər. Qeyri-bərabərlik nöqtəsi, modelin nə qədər tez-tez işləməsindən və nə qədər məlumat emal etməsindən asılıdır.
Kənar cihazlar müasir süni intellekt modellərini işlədə bilmir.
Kvantlaşdırma və ixtisaslaşmış NPU-lar sayəsində ən son smartfonlar kimi cihazlar milyard parametrli dil modellərini yerli olaraq işlədə bilər. Silikon çatdıqca performans hər il yaxşılaşır.
Real vaxt rejimində cavablara, oflayn etibarlılığa və ya məhdud aparat təminatında ciddi məlumatların məxfiliyinə ehtiyacınız olduqda kənar hesablama ML-ni seçin. Böyük modellər qurarkən, elastik hesablamaya ehtiyac duyduğunuzda və ya fiziki infrastrukturu idarə etmədən əməkdaşlıq alətləri axtararkən bulud mərkəzli ML təlimindən istifadə edin. Ən ciddi ML tətbiqləri hər ikisindən istifadə etməklə nəticələnir: buludda təlim, kənarda nəticə çıxarmaq.
Adaptiv infrastruktur avtomatlaşdırma və real vaxt miqyaslandırması vasitəsilə dəyişən iş yüklərinə dinamik şəkildə uyğunlaşır, statik infrastruktur dizaynı isə sabit, əvvəlcədən konfiqurasiya edilmiş resurslara əsaslanır. Aralarında seçim iş yükünün dəyişkənliyindən, büdcənin proqnozlaşdırıla bilməsindən və bulud mühitinizdəki əməliyyat yetkinliyindən asılıdır.
Bu müqayisə Amazon Web Services və Google Cloud-un xidmət təkliflərini, qiymət modellərini, qlobal infrastrukturunu, performansını, tərtibatçı təcrübəsini və ideal istifadə hallarını analiz edərək təşkilatlara texniki və biznes tələblərinə ən uyğun bulud platformasını seçməyə kömək edir.
Bayt ofset yoxlama məntəqəsi və statussuz bərpa paylanmış sistemlərdə xətaya dözümlülüyə əsaslı şəkildə fərqli yanaşmaları təmsil edir, birincisi dəqiq davametmə qabiliyyəti üçün dəqiq axın mövqelərini qoruyarkən, ikincisi dəyişməz məlumat mənbələrindən istifadə edərək vəziyyəti sıfırdan bərpa edir və yenidənqurmanın sadəliyi üçün yaddaş yükünü dəyişdirir.
Blokçeyn infrastrukturunun planlaşdırılması dəyişməz reyestrlər və konsensus mexanizmləri ilə mərkəzləşdirilməmiş, paylanmış şəbəkələrin dizaynına yönəlmişdir, bulud infrastrukturunun planlaşdırılması isə AWS, Azure və Google Cloud kimi mərkəzləşdirilmiş provayderlər vasitəsilə genişlənə bilən, tələb üzrə hesablama resurslarının qurulmasına yönəlmişdir.
Genişmiqyaslı yayım generasiyası sosial platformalarda milyardlarla istifadəçi üçün real vaxt rejimində məzmun axınlarını təmin edir, kiçikmiqyaslı tövsiyə sistemləri isə daha sərt resurs məhdudiyyətləri ilə niş auditoriyaları üçün fərdiləşdirilmiş təkliflər təqdim edir. Hər ikisi müasir məlumat ekosistemində fərqli məqsədlərə xidmət edir.
