Andmeinfrastruktuuri kiht tegeleb toorandmete torujuhtmete salvestamise, töötlemise ja haldamisega, samas kui mudelitreeningu kiht keskendub algoritmide käitamisele masinõppe mudelite treenimiseks. Mõlemad on tehisintellekti süsteemides olulised, kuid täidavad arendustsüklis põhimõtteliselt erinevaid rolle.
Põhisüsteem, mis vastutab andmete kogumise, salvestamise, töötlemise ja edastamise eest allavoolu rakendustele ja masinõppe torujuhtmetele.
Arvutuskiht, kus masinõppe mudelid õpivad ettevalmistatud andmetest mustreid iteratiivsete optimeerimisprotsesside abil.
| Funktsioon | Andmeinfrastruktuuri kiht | Mudeli treeningkiht |
|---|---|---|
| Peamine eesmärk | Andmete usaldusväärne salvestamine, töötlemine ja edastamine | ML-mudelite treenimine ja optimeerimine andmete põhjal |
| Põhitehnoloogiad | Kafka, säde, õhuvool, lumehelves, S3 | PyTorch, TensorFlow, CUDA, Horovod, Ray |
| Arvutusnõuded | Protsessori jaoks optimeeritud, kõrge sisend-/väljundläbilaskevõime | GPU/TPU-optimeeritud, suur mälu ribalaius |
| Andmete skaala | Petabaiti toor- ja töödeldud andmeid | Gigabaitidest terabaitidesse treeningpartiisid |
| Peamised mõõdikud | Latentsus, läbilaskevõime, andmete värskus | Kaotus, täpsus, treeningaeg, lähenemine |
| Ebaõnnestumise mõju | Allavoolu torujuhtmed takerduvad või toodavad aegunud andmeid | Koolitustööd taaskäivituvad või toodavad kehvasid mudeleid |
| Tüüpilised kasutajad | Andmeinsenerid, platvormimeeskonnad | ML-insenerid, teadlased |
| Kulutegurid | Salvestusmaht ja võrgu väljumiskiirus | GPU töötundide ja kiirendi kasutus |
Andmeinfrastruktuuri kiht paikneb ülesvoolu, edastades puhtaid ja usaldusväärseid andmekogumeid treeningtorusse. Ilma selleta poleks mudeli treeningkihil midagi olulist, millest õppida. Seevastu mudeli treeningkiht kasutab neid ettevalmistatud andmeid ja loob treenitud esemeid, mis lõpuks juurutatakse. Need moodustavad järjestikuse sõltuvuse, mitte konkureerivad alternatiivid.
Andmeinfrastruktuuri töökoormused eelistavad tavaliselt suure mälumahu ja kiire võrguühendusega protsessoreid, kuna enamik toiminguid hõlmab suurte andmemahtude teisaldamist ja teisendamist. Mudelikoolitus seevastu nõuab spetsiaalseid kiirendeid, näiteks graafikaprotsessoreid või TPÜ-sid, mis paistavad silma süvaõppe keskmes olevate maatriksite korrutamistega. Riistvaraprofiilid on nii erinevad, et pilveteenuse pakkujad hindavad neid sageli täiesti eraldi instantsiperede alusel.
Andmeinfrastruktuuri kihi skaleerimine tähendab tavaliselt uute salvestussõlmede lisamist, partitsioonide arvu suurendamist või andmete jagamist piirkondade vahel. Mudeli treeningkiht skaleerub erinevalt, sageli jaotades mudeli kaalud paljude GPU-de vahel või jagades ühe suure mudeli mitme kiirendi vahel. Mõlemal on kitsaskohti, kuid lahendused kattuvad harva.
Andmemeeskonnad muretsevad skeemi triivi, hilinenud andmete saabumise ja torujuhtme tagasitäite pärast. Masinaõppemeeskonnad muretsevad gradientplahvatuste, kontrollpunktide rikkumise ja korratavuse pärast eri tsüklite vahel. Igal kihil on oma jälgitavuse pinu, kus andmepoolel on tööriistad nagu Great Expectations või Monte Carlo ning treeningpoolel Weights & Biases või MLflow.
Andmeinfrastruktuuri kulud on tavaliselt püsivad ja prognoositavad, peamiselt salvestusmahu ja pideva andmemahu järgi. Mudelikoolituse kulud on kõikuvad ja projektist sõltuvad, kuna üks treening võib lühikese aja jooksul tarbida tuhandeid GPU tunde. Organisatsioonid leiavad sageli, et mudeli arendamise ajal domineerivad koolituskulud, samas kui püsiseisundis tootmises domineerivad andmekulud.
Andmeinfrastruktuuri kihis töötavad insenerid on tavaliselt andmetehnika või hajussüsteemide taustaga ning neil on sügavad teadmised SQL-ist, voogedastussüsteemidest ja salvestusmootoritest. Mudelikoolituskihis töötavatel on tavaliselt rakendusmatemaatika või masinõppe uurimistaust ning neil on kogemusi numbrilise optimeerimise, närvivõrkude arhitektuuride ja kiirendiprogrammeerimise alal.
Kui teil on piisavalt GPU-sid, võite tugeva andmekihi loomise vahele jätta.
Isegi kõige võimsam treeningsüsteem toodab halbu mudeleid, kui sellele sisestatakse mürarikkaid, aegunud või valesti märgistatud andmeid. Enamik masinõppe tõrkeid tootmiskeskkonnas tulenevad pigem andmeprobleemidest kui arvutusvõimsuse puudusest. Tugev andmebaas on see, mis paneb GPU-aja end tegelikult ära tasuma.
Mudelikoolitus on lihtsalt skripti käitamine suurel masinal.
Tootmiskoolitus hõlmab hajutatud orkestreerimist, kontrollpunktide täitmist, hüperparameetrite haldamist, katsete jälgimist ja tõrgetest taastumist. Selle käsitlemine lihtsa skriptina toob kaasa kaotatud edusammud, reprodutseerimatud tulemused ja raisatud arvutusvõimsuse eelarved.
Andmeinfrastruktuuri ja mudeli treenimist saab optimeerida eraldi.
Need kaks kihti on tihedalt seotud. Andmeskeemi, sildistamise või jaotuse muudatused mõjutavad otseselt mudeli jõudlust. Meeskonnad, kes optimeerivad neid eraldi, avastavad sageli, et nende mudelid halvenevad märkamatult, kui ülesvoolu andmed nihkuvad.
Rohkem andmeid parandab alati mudeli täpsust.
Kvaliteet on palju olulisem kui kvantiteet. Miljonite valesti märgistatud või ebaoluliste kirjete lisamine võib tegelikult mudeli toimivust kahjustada. Kureeritud ja hästi hallatud andmekogumid on peaaegu alati paremad kui töötlemata ja filtreerimata andmekogumid, olenemata suurusest.
Pilvepõhised haldusteenused välistavad vajaduse ettevõttesisese ekspertiisi järele kummalgi tasandil.
Hallatud platvormid saavad rutiinsete toimingutega hästi hakkama, kuid meeskonnad vajavad jõudluse optimeerimiseks, kulude kontrollimiseks ja tõrgete silumiseks siiski sügavat arusaamist mõlemast kihist. Abstraktsioon vähendab vaeva, kuid ei asenda põhiteadmisi.
Valige andmeinfrastruktuuri kiht, kui teie prioriteet on usaldusväärne andmete liikumine, haldamine ja analüütika ulatuslik pakkumine. Valige mudelikoolituse kiht, kui teie fookuses on masinõppemudelite loomine, katsetamine ja optimeerimine. Praktikas vajavad küpsed tehisintellekti süsteemid mõlema kihi harmoonilist toimimist ning tugevat andmeinfrastruktuuri, mis võimaldab kiiremat ja reprodutseeritavamat mudelikoolitust.
Adaptiivne infrastruktuur kohandub dünaamiliselt muutuvate töökoormustega automatiseerimise ja reaalajas skaleerimise abil, samas kui staatiline infrastruktuuri disain tugineb fikseeritud, eelkonfigureeritud ressurssidele. Nende vahel valik sõltub töökoormuse varieeruvusest, eelarve prognoositavusest ja teie pilvekeskkonna tegevusküpsusest.
Andmeedastuse kitsaskohad aeglustavad masinõppe protsesse, piirates teabe liikumiskiirust salvestus-, mälu- ja arvutusressursside vahel, samas kui mudelarvutuse kitsaskohad tekivad siis, kui piiravaks teguriks saab graafikaprotsessori või protsessori töötlemisvõimsus. Erinevuse mõistmine aitab meeskondadel optimeerida taristukulusid ja koolituse tõhusust.
Kasutaja ID alusel andmete killustamine jaotab kirjed unikaalsete kasutajaidentifikaatorite alusel prognoositavate juurdepääsumustrite jaoks, samas kui geograafilise asukoha killustamine jaotab andmed piirkondade kaupa, et minimeerida latentsust ja järgida andmete suveräänsuse seadusi. Mõlemad strateegiad lahendavad mastaabiprobleeme, kuid optimeerivad põhimõtteliselt erinevate prioriteetide jaoks.
Andmekanali optimeerimine keskendub toorandmete tõhusale liigutamisele ja teisendamisele analüüsi jaoks, samas kui mudelikanali optimeerimine lihtsustab masinõppemudelite koolitamist, valideerimist ja juurutamist. Mõlemad on skaleeritavate tehisintellekti süsteemide jaoks kriitilise tähtsusega, kuid on suunatud masinõppe elutsükli erinevatele etappidele.
See võrdlus analüüsib Amazon Web Servicesi ja Google Cloudi, võrreldes nende teenuste pakkumisi, hinnamudeleid, ülemaailmset infrastruktuuri, jõudlust, arendajakogemust ning ideaalseid kasutustingimusi, aidates organisatsioonidel valida pilvplatvormi, mis parimalt vastab nende tehnilistele ja ärilistele vajadustele.
