Оптимизацията на канала за данни се фокусира върху ефективното преместване и трансформиране на суровите данни за анализи, докато оптимизацията на канала за модели рационализира обучението, валидирането и внедряването на модели за машинно обучение. И двете са от решаващо значение за мащабируемите системи с изкуствен интелект, но са насочени към различни етапи от жизнения цикъл на машинното обучение.
Процесът на подобряване на начина, по който суровите данни се приемат, трансформират и доставят за случаи на употреба в анализи надолу по веригата и машинно обучение.
Практиката за рационализиране на работния процес на машинно обучение от край до край, от разработването на функции, през обучението, оценката и внедряването.
| Функция | Оптимизация на канала за данни | Оптимизация на моделния конвейер |
|---|---|---|
| Основна цел | Предоставяйте бързо чисти и надеждни данни | Обучете и внедрете точни модели ефективно |
| Етап от жизнения цикъл на машинното обучение | Предварително моделиране (подготовка на данни) | Моделиране и пост-моделиране (обучение, обслужване) |
| Ключови показатели | Латентност, пропускателна способност, актуалност на данните, цена на заявка | Време за обучение, латентност на извода, точност на модела, използване на графичния процесор |
| Общи инструменти | Въздушен поток, Spark, DBT, Снежинка, AWS Glue | MLflow, Kubeflow, TFX, SageMaker, Metaflow |
| Типични пречки | Бавни заявки, отклонение на схемата, изкривяване на данните, мрежов входно-изходен сигнал | Неактивни графични процесори, изчисления на излишни характеристики, големи артефакти на модела |
| Техники за оптимизация | Разделяне, кеширане, инкрементални зареждания, пренаписване на заявки | Разпределено обучение, смесена прецизност, подрязване, квантуване |
| Режими на отказ | Остарели данни, липсващи записи, повредени трансформации | Разминаване в обучението, изтичане на данни, неравномерно обслужване |
| Необходим набор от умения | SQL, Python, разпределени системи, моделиране на данни | ML рамки, статистика, MLOps, оркестрация на контейнери |
Оптимизацията на канала за данни се занимава с това как информацията преминава от операционните системи към формати, готови за анализ. Целта е да се гарантира, че правилните данни попадат на правилното място в точното време, без да се нарушават бюджетите. Оптимизацията на канала за модели, за разлика от нея, започва след като данните са готови и се фокусира върху превръщането им в работеща система за прогнозиране. Тя управлява как се изграждат функции, как се проследяват експериментите и как обучените модели достигат до продукция.
Когато екипите настройват конвейер за данни, те обикновено следят времето за изпълнение на заявките, забавянето при приемане, разходите за съхранение и процентите на грешки. Екипите, работещи с конвейери за модели, се интересуват от различен набор от числа: продължителност на обучението на епоха, консумирани часове на графичния процесор, точност на валидирането и латентност на прогнозите, предоставяни на крайните потребители. И двата свята ценят ефективността на разходите, но лостовете, които използват, са доста различни.
Пространството на каналите за данни е доминирано от оркестратори като Airflow и Dagster, трансформационни двигатели като dbt и Spark и изчисления, базирани на складови бази данни, от Snowflake или BigQuery. Каналиите за модели се основават на MLOps платформи като MLflow и Kubeflow, плюс инфраструктура за обучение, изградена върху Kubernetes, Ray или управлявани услуги като Vertex AI. Съществува припокриване, особено около хранилищата на функции, но екосистемите остават до голяма степен различни.
Конвейерите за данни са склонни да се прекъсват поради промени в схемата нагоре по веригата, късно пристигащи данни или лошо написани трансформации, които сканират твърде много данни. Конвейерите за модели се провалят поради причини като „обслужване на обучението“, при които функциите, използвани в продукцията, се различават от тези, наблюдавани по време на обучението, или защото хиперпараметричните обходи консумират ресурси, без да създават по-добри модели. И двете изискват наблюдение, но сигналите изглеждат много различно.
Работата по конвейера за данни обикновено се осъществява от екипи за инженерство на данни, които си партнират със заинтересовани страни в областта на анализите и управлението. Собствеността на конвейера за модели обикновено попада под ръководството на групи за машинно обучение или MLOps, работещи заедно със специалисти по данни, които предават обучени модели. В развитите организации тези екипи споделят инфраструктура като хранилища за функции и инструменти за наблюдение, но ежедневните отговорности остават отделни.
Намаляването на разходите за конвейери за данни често означава пренаписване на скъпи заявки, компресиране на файлове в колонни формати като Parquet или планиране на задачи в извънпикови часове. За конвейерите за модели спестяванията идват от техники като обучение на отделни екземпляри, дестилация на модели и обслужване на по-малки квантовани версии на големи модели. И двете се възползват от автоматичното мащабиране, но основните ресурси, които се мащабират, са доста различни.
Оптимизирането на единия конвейер автоматично подобрява другия.
Светкавично бързият канал за данни не съкращава времето за обучение на модела, а добре настроеният канал за модели не може да поправи липсващи или остарели данни. Всеки слой изисква своя собствена целенасочена работа, въпреки че споделят инфраструктура.
Каналните канали за данни са важни само за анализите, а не за машинното обучение.
Съвременните ML системи зависят силно от feature pipelines, които по същество са pipelines от данни с по-строги изисквания за валидиране и версии. Третирането им като отделни светове често води до неравномерно обучение.
Оптимизацията на моделния конвейер се свежда до избора на по-бърз графичен процесор.
Хардуерът помага, но повечето ползи идват от промени на софтуерно ниво, като например обучение със смесена прецизност, по-добри зареждащи устройства за данни, разпределени стратегии и архитектури на модели за подрязване.
След като един тръбопровод работи успешно, той остава оптимизиран.
Обемите на данните нарастват, схемите се развиват, а архитектурите на моделите се променят. Процесите на обработка се нуждаят от непрекъснато профилиране и настройване, в противен случай те тихомълком стават скъпи и бавни с течение на времето.
Нужен ви е само един инструмент за оркестрация и за двата конвейера.
Въпреки че инструменти като Airflow и Kubeflow технически могат да планират и двете, повечето екипи използват специализирани оркестратори за всеки домейн, тъй като обработката на грешки, логиката за повторен опит и изискванията за ресурси се различават значително.
Изберете оптимизация на канала за данни, когато вашият проблем е бързото и евтино да доставите надеждни данни до анализаторите и низходящите системи. Инвестирайте в оптимизация на канала за модели, когато циклите на обучение са бавни, внедряванията са крехки или разходите за изводи намаляват маржовете. На практика, зрелите организации с изкуствен интелект се нуждаят и от двете, тъй като бърз канал за модели, изграден върху бавен или ненадежден канал за данни, все пак ще се представи по-слабо.
Този сравнителен анализ разглежда Amazon Web Services и Google Cloud, като анализира техните предлагани услуги, ценови модели, глобална инфраструктура, производителност, опит за разработчици и идеални случаи на употреба, помагайки на организациите да изберат облачната платформа, която най-добре отговаря на техническите и бизнес изискванията им.
Този сравнителен анализ обяснява разликите между Docker контейнери и виртуални машини, като разглежда тяхната архитектура, използване на ресурси, производителност, изолация, мащабируемост и често срещани случаи на употреба, помагайки на екипите да решат кой подход на виртуализация най-добре отговаря на съвременните нужди за разработка и инфраструктура.
Периферните изчисления в превозните средства обработват данни локално в колата за незабавни отговори, докато облачната обработка изпраща информация до отдалечени центрове за данни за по-задълбочен анализ. Всеки подход предлага различни компромиси по отношение на латентност, надеждност и изчислителна мощност за съвременните автомобилни системи.
Този сравнителен анализ оценява Google Cloud и Microsoft Azure, като сравнява техните облачни услуги, подходи към ценообразуването, глобална инфраструктура, приемане от предприятията, опит за разработчици и силни страни в областта на данните, изкуствения интелект и хибридните среди, за да помогне на организациите да изберат най-подходящата облачна платформа.
Kafka и Flink формират разпределена екосистема за обработка на потоци за данни в реално време, докато обработката в паметта ускорява анализите, като съхранява данните изцяло в RAM паметта – всеки от които обслужва коренно различни архитектурни нужди за скорост, мащаб и устойчивост.
