Funktsioonide talletamise süsteemid pakuvad masinõppe töövoogude jaoks tsentraliseeritud, korduvkasutatavat ja versioonitud funktsioonide haldust, samas kui ad hoc funktsioonide projekteerimine tugineb projekti kohta loodud kohandatud skriptidele. Nende vahel valimine kujundab seda, kuidas meeskonnad mudeleid tootmiskeskkondades skaleerivad, koostööd teevad ja juurutavad.
Tsentraliseeritud platvormid, mis salvestavad, versioonivad ja pakuvad masinõppemudelite kureeritud funktsioone meeskondade ja projektide lõikes.
Andmeteadlaste käsitsi loodud kohandatud, projektipõhised funktsioonid skriptide, märkmike või ühekordsete torujuhtmete abil.
| Funktsioon | Funktsioonide poodide süsteemid | Ad hoc funktsioonide projekteerimine |
|---|---|---|
| Funktsioonide korduvkasutatavus | Kõrge – jagatud meeskondade ja projektide vahel | Madal – tavaliselt projektispetsiifiline |
| Koolituse ja teenimise järjepidevus | Sisseehitatud ühtsete torujuhtmete kaudu | Kasutusjuhend, sageli ebajärjekindel |
| Seadistamise keerukus | Kõrgem algseadistus ja infrastruktuur | Minimaalne – ainult kood ja andmed |
| Skaleeritavus | Mõeldud tootmismahu jaoks | Piiratud meeskonna ja tööriistade mahutavusega |
| Juhtimine ja sugupuu | Versioonimine, juurdepääsu kontroll, auditeerimisjäljed | Tavaliselt dokumenteerimata või mitteametlik |
| Paindlikkus katsetamiseks | Mõõdukas – platvormi poolt piiratud | Väga kõrge – platvormi piiranguid pole |
| Aeg esimese mudelini | Aeglasem seadistuskulude tõttu | Kiirem ühekordsete projektide puhul |
| Hoolduskulud | Madalam pikaajaline mastaap | Kõrgem funktsioonide arvu kasvades |
Funktsioonisalvestussüsteemid toimivad spetsiaalsete infrastruktuurikihtidena, mis paiknevad toorandmete allikate ja masinõppemudelite vahel. Need tegelevad andmete vastuvõtmise, teisendamise, salvestamise ja serveerimisega ühtse torujuhtme kaudu. Ad hoc funktsioonide projekteerimine seevastu toimub kõikjal, kus andmeteadlane töötab, tavaliselt märkmike või eraldiseisvate skriptide sees, mis hangivad andmeid, rakendavad teisendusi ja edastavad mudeleid otse. Arhitektuuriline erinevus tähendab, et funktsioonisalvestused nõuavad eelnevat investeeringut tööriistadesse, samas kui ad hoc lähenemisviisid võivad alata vaid CSV-failist ja Pandas koodist.
Üks masinõppe suurimaid probleeme on treeningu-serverimise moonutus, mille puhul mudel toimib arenduses hästi, kuid tootmiskeskkonnas halveneb, kuna funktsioone arvutatakse erinevalt. Funktsioonisalvestused lahendavad selle probleemi, kasutades sama teisenduskoodi nii partiipõhise treeningandmete kui ka reaalajas järelduste jaoks. Ad hoc inseneritöö puhul kirjutavad meeskonnad sageli ühe loogikakomplekti treeninguks ja teise serveerimiseks, mis toob kaasa peeneid vigu, mida on kurikuulsalt raske siluda. Ainuüksi see järjepidevuse eelis on ajendanud paljusid organisatsioone funktsioonisalvestusi kasutusele võtma.
Kui funktsioonid asuvad ühises poes, saab iga andmeteadlane neid avastada ja taaskasutada, mis hoiab ära üleliigse töö ja soodustab standardiseerimist. Uued meeskonnaliikmed saavad sirvida olemasolevate funktsioonide kataloogi, selle asemel et neid uuesti leiutada. Ad hoc inseneritöö kipub looma eraldatud objekte, kus iga analüütik loob sarnased funktsioonid eraldi, mõnikord veidi erinevate definitsioonidega, mis põhjustavad segadust allavoolu. Aja jooksul raskendab see killustatus sidusa funktsioonistrateegia säilitamist kogu organisatsioonis.
Ad hoc funktsioonide projekteerimine särab varases eksperimenteerimise etapis, kui andmeteadlased peavad uute teisendustega kiiresti tegelema, ilma et peaksid muretsema juurutamise pärast. Uut funktsiooni saab testida minutitega. Funktsioonide salvestamine lisab üldkulu, kuna iga funktsioon tuleb enne tootmises kasutamist registreerida, valideerida ja teenindavasse infrastruktuuri integreerida. Sama üldkulu tasub aga ära, kui mudelid liiguvad tootmiskeskkonda, kuna funktsioon on juba tootmisvalmis ega vaja eraldi inseneritööd.
Funktsioonide poe käitamine hõlmab infrastruktuurikulusid salvestusruumi, arvutusvõimsuse ja orkestreerimise jaoks, lisaks inseneritööd selle haldamiseks. Väikeste meeskondade või üksikute projektide puhul võib see tunduda liiast. Ad hoc inseneritööl on peaaegu olematud infrastruktuurikulud, kuid see kogub varjatud kulusid dubleeritud töö, ebajärjekindluse silumise ja funktsioonide ümberkirjutamise näol tootmiseks. Tasuvuspunkt saabub tavaliselt siis, kui organisatsioonil on tootmises mitu mudelit või mitu andmeteadlast, kes tegelevad kattuvate probleemidega.
Funktsioonide poed on lihtsalt funktsioonide andmebaasid.
Funktsioonide salvestusruum on palju enamat kui lihtsalt salvestusruum. See hõlmab teisendusprotsesse, võrgus ja võrguühenduseta serveerimist, tunnuste avastamist, liini jälgimist ja juurdepääsu kontrolli. Selle käsitlemine lihtsa andmebaasina kaotab suurema osa selle väärtusest, eriti järjepidevuse garantiid treenimise ja järelduste vahel.
Ad hoc funktsioonide projekteerimine ei ole üldse skaleeritav.
Paljud edukad ettevõtted kasutasid aastaid enne funktsioonipoodide kasutuselevõttu ad hoc andmekanaleid. See lähenemisviis skaleerub väikeste meeskondade ja käputäie mudelite puhul üsna hästi. Kui mudelite ja andmeteadlaste arv märkimisväärselt kasvab, siis hakkavad probleemid tekkima koostöö, juhtimine ja järjepidevus.
Sa pead valima ühe lähenemisviisi igaveseks.
Enamik küpseid masinõppe organisatsioone kasutab mõlemat. Andmeteadlased uurivad uusi ideid ad hoc märkmikes ja seejärel edastavad valideeritud funktsioonid funktsioonihoidlasse tootmiseks. Praktikas toimib kõige paremini nende käsitlemine üksteist täiendavate, mitte konkureerivate lähenemisviisidena.
Tunnuste salvestamine parandab automaatselt mudeli täpsust.
Funktsioonide hoidlad parandavad töö kvaliteeti, mitte tingimata mudeli jõudlust. Need vähendavad vigu, kiirendavad juurutamist ja ennetavad ebajärjekindlust, kuid aluseks olevad funktsioonid vajavad siiski läbimõeldud disaini. Halb funktsioon hoidlas on ikkagi halb funktsioon.
Avatud lähtekoodiga funktsioonipoed on koheselt tootmisvalmis.
Tööriistad nagu Feast ja Hopsworks pakuvad kindla aluse, kuid tootmiskeskkonna juurutamine nõuab siiski märkimisväärset inseneritööd jälgimise, skaleerimise, turvalisuse ja olemasoleva andmeinfrastruktuuriga integreerimise osas. Valmisolek on projektide lõikes väga erinev.
Funktsioonisalvestussüsteemid on parem valik organisatsioonidele, mis käitavad tootmises mitut mudelit või skaleerivad oma masinõppe toiminguid meeskondade vahel, kus järjepidevus ja korduvkasutatavus on kõige olulisemad. Ad hoc funktsioonide projekteerimine on endiselt väärtuslik üksikute andmeteadlaste, uurimisprojektide ja varajase katsetuse jaoks, kus kiirus ja paindlikkus kaaluvad üles tsentraliseeritud infrastruktuuri eelised. Paljud küpsed meeskonnad kasutavad tegelikult mõlemat, tuginedes uurimiseks ad hoc tööle ja funktsioonisalvestustele kõige jaoks, mis jõuab tootmiskeskkonda.
Mudeliteenuse A/B-testimine suunab liiklust konkureerivate mudeliversioonide vahel, et mõõta reaalset toimivust, samas kui ühe mudeli juurutamine saadab kõigile kasutajatele ühe mudeli. Meeskonnad valivad nende vahel riskitaluvuse, liiklusmahu ja statistilise valideerimise vajaduse alusel enne täielikku juurutamist.
Sisuväljaannete A/B-testimine hõlmab variatsioonide levitamist erinevatele sihtrühmadele ja tulemuslikkuse mõõtmist, samas kui ühekordsed sisuväljaanded suunavad ühe versiooni korraga kõigile. Igal lähenemisviisil on erinevad eesmärgid, kusjuures A/B-testimine eelistab andmepõhist optimeerimist ja ühekordsed väljaanded seavad esikohale kiiruse ja lihtsuse.
See detailne võrdlus uurib adaptiivsete intelligentsete mootorite arhitektuurilisi erinevusi, operatsioonilisi piiranguid ja reaalset jõudlust võrreldes fikseeritud käitumisega automatiseerimissüsteemidega. Vaatleme, kuidas süsteemid, mis pidevalt õpivad uutest keskkonnaandmetest, sobivad kokku jäikade ja ennustatavate reeglipõhiste raamistikega.
Adaptiivne otsing kohandab dünaamiliselt, kuidas ja millist teavet süsteem päringu põhjal hangib, samas kui staatilised otsingukanalid järgivad fikseeritud reegleid olenemata kontekstist. Mõlemad toetavad tänapäevaseid tehisintellekti rakendusi, kuid erinevad oluliselt paindlikkuse, maksumuse ja täpsuse poolest. Nende vahel valimine sõltub töökoormuse keerukusest ja eelarvest.
Agentide koolitamine keskkondades hõlmab õppimist reaalajas simuleeritud või füüsilise keskkonnaga suhtlemise kaudu, samas kui võrguühenduseta andmestiku koolitamine tugineb eelnevalt kogutud andmetele ilma täiendava keskkonnale juurdepääsuta. Mõlemad lähenemisviisid treenivad masinõppe mudeleid, kuid erinevad põhimõtteliselt selle poolest, kuidas agendid kogemusi koguvad ja jõudlust parandavad.
