Tootmiskeskkonna masinõppe infrastruktuur keskendub treenitud mudelite juurutamisele, skaleerimisele ja hooldamisele reaalajas keskkondades, tagades usaldusväärsuse ja jälgimise, samas kui uurimiskeskkonna masinõppe torujuhtmed seavad mudeli väljatöötamise ajal esikohale katsetamise, kiire iteratsiooni ja reprodutseeritavuse. Mõlemad teenivad masinõppe elutsükli erinevaid etappe ning nõuavad erinevaid tööriistu, prioriteete ja meeskonna töövooge.
Süsteemid ja tööriistad, mis on loodud masinõppemudelite usaldusväärseks juurutamiseks, serveerimiseks ja jälgimiseks reaalsetes rakendustes.
Masinaõppe uurijate poolt enne juurutamist kasutatavad töövood ja tööriistad andmete uurimiseks, prototüüpmudelite loomiseks ja hüpoteeside valideerimiseks.
| Funktsioon | Tootmisõppe masinõppe infrastruktuur | Uurige masinõppe torujuhtmeid |
|---|---|---|
| Peamine eesmärk | Usaldusväärne mudel, mis teenindab laiaulatuslikult | Uudse mudeli avastamine ja valideerimine |
| Tüüpilised kasutajad | ML-insenerid, SRE-d, platvormimeeskonnad | Teadlased, doktorandid, rakendusteadurid |
| Peamised mõõdikud | Latentsus, tööaeg, läbilaskevõime, päringu hind | Täpsus, F1, võrdlusnäitajad, treeningkaotuse kõverad |
| Arvutuskeskkond | Protsessori/graafikaprotsessori järeldusklastrid, servaseadmed, serverita lõpp-punktid | GPU treeningklastrid, TPU-d, akadeemilised HPC-süsteemid |
| Iteratsiooni kiirus | Nädalad kuni kuud mudeli uuenduste vahel | Tunde kuni päevi katsete vahel |
| Reprodutseeritavuse lähenemisviis | Kinnitatud mudeli artefaktid, muutumatud mudeliversioonid, varirakendused | Seemnetega käivitamised, jälgitavad hüperparameetrid, versioonitud andmekogumid |
| Levinud tööriistad | Kubernetes, Docker, TensorFlow' serveerimine, Triton, Seldon, BentoML | Jupyter, PyTorch, JAX, kaalud ja eelarvamused, MLflow, kallistav nägu |
| Rikete taluvus | Väga madal; seisakuaeg mõjutab otseselt kasutajaid ja tulu | Kõrge; ebaõnnestunud katseid oodatakse ja need visatakse ära |
| Andmemaht | Järeldamistaotluste voog, sageli miljoneid päevas | Suured kureeritud treeningandmekogumid, sageli terabaitidest petabaitidesse |
Tootmiskeskkonna masinõppe infrastruktuur asub masinõppe elutsükli juurutamise otsas, võttes juba valideeritud mudeleid ja tehes need kättesaadavaks reaalsetele kasutajatele API-de, partiitööde või manussüsteemide kaudu. Uurimiskeskkonna masinõppe torujuhtmed asuvad vastasotsas, kus eesmärk on avastada, treenida ja valideerida uusi mudeleid enne, kui need tootmiskeskkonda jõuavad. Need kaks on pigem teineteist täiendavad kui konkureerivad ning enamik küpsemaid organisatsioone tegutseb mõlemaga paralleelselt, kusjuures teadus- ja insenerimeeskondade vahel toimub andmevahetus.
Tootmissüsteemid toetuvad lahingutes testitud infrastruktuurikomponentidele nagu Kubernetes orkestreerimiseks, Docker pakendamiseks ja spetsiaalsetele teenindusraamistikele nagu NVIDIA Triton või TensorFlow Serving. Uurimiskeskkonnad seevastu eelistavad interaktiivseid tööriistu nagu Jupyteri märkmikud, kerged ajastajad ja eksperimentide jälgijad, mis hõlbustavad kümnete ideede proovimist ühe pärastlõuna jooksul. Arhitektuuriline erinevus peegeldab põhipinget: tootmine vajab prognoositavust ja eraldatust, samas kui uurimistöö vajab paindlikkust ja kiirust.
Kui mudel on avaldatud, nihkub vestlus täpsusest operatiivsetele probleemidele, nagu p99 latentsus, veaeelarved ja sujuvad tagasipööramised. Mudel, mis saab võrdlustestis 0,5% parema tulemuse, kuid millele vastamiseks kulub kaks korda kauem aega, võidakse tootmiskasutusest tagasi lükata. Uurimistorustikud ei muretse nende piirangute pärast eriti sageli, sest eesmärk on edendada tipptasemel tehnoloogiat, mitte teenindada liiklust. Seetõttu läheb uurimiskood tootmiskoormuse all sageli katki ja vajab enne juurutamist olulist ümbertegemist.
Uuringu reprodutseeritavus sõltub katse iga detaili jäädvustamisest, alates juhuslikest lähteväärtustest ja teekide versioonidest kuni andmestiku räsiväärtuste ja hüperparameetrite skaneerimiseni. Spetsiaalselt selleks loodi sellised tööriistad nagu MLflow, DVC ja Weights & Biases. Tootmise reprodutseeritavus on hoopis teine valdkond: see keskendub täpse mudeli artefakti, selle sõltuvuste ja tunnuste ahela kinnitamisele nii, et sama sisend annaks alati sama väljundi, isegi kuid hiljem. Mõlemad reprodutseeritavuse vormid on olulised, kuid need lahendavad erinevaid probleeme.
Uurimisrühmad tegutsevad tavaliselt avalda-või-kaota kultuuris, kus uudsed arhitektuurid ja võrdlusaluste võit on edu valuuta. Tootmiskeskkonnas töötavad masinõppe meeskonnad pigem nagu traditsioonilised tarkvaraarendajad, kellel on valvekordade rotatsioonid, koodiülevaated ja järelhindamised. Nende kahe ühendamine nõuab teadlikku koostööd: teadlased, kes mõistavad juurutamise piiranguid, ja masinõppe insenerid, kes hindavad mudeliarenduse eksperimentaalset olemust. Ilma selle sillata ei lahku mudelid kunagi sülearvutist või ebaõnnestuvad tootmises suurejooneliselt.
Sülearvutis töötav mudel töötab minimaalsete muudatustega ka tootmises.
Uurimiskoodi optimeeritakse harva latentsuse, mälumahu või samaaegsete päringute jaoks. Tootmiskeskkonnas juurutamine nõuab tavaliselt järeldusteede ümberkirjutamist, partiidena töötlemise lisamist ja selliste äärmusjuhtumite käsitlemist, mis treeningu ajal kunagi ei ilmnenud. Paljud meeskonnad alahindavad seda lünka ja lõpetavad uurimisfaasi järel kuude pikkuse inseneritööga.
Tootmismasinate õppimise infrastruktuur on lihtsalt uurimiskood, mis töötab paremal riistvaral.
Tootmissüsteemid nõuavad täiesti erinevaid aspekte: koormuse tasakaalustamine, automaatne skaleerimine, jälgitavus, turvalisus ja tagasipööramismehhanismid. Teenindav pakk erineb põhimõtteliselt treeningpakist, isegi sama raamistiku kasutamisel. Tootmiskeskkonna käsitlemine „lihtsalt suurema uurimistööna“ viib süsteemide hapruseni.
Teadusuuringute torujuhtmed ei vaja infrastruktuuriinvesteeringuid.
Uurimisrühmad vajavad produktiivsuse tagamiseks märkimisväärset arvutusvõimsust, salvestusruumi ja tööriistu. Jagatud GPU-klastrid, katsete jälgimise platvormid ja andmestike versioonimissüsteemid on kõik infrastruktuur. Uurimistööriistadesse ebapiisav investeerimine aeglustab kogu masinõppe elutsüklit, kuna mudelite jõudmine tootmiskeskkonda võtab kauem aega.
Reprodutseeritavus on oluline ainult uurimistöös.
Tootmismudelid vajavad samuti reprodutseeritavust, kuid erinevatel põhjustel. Kui mudel hakkab tootmises kummaliselt käituma, peavad insenerid selle silumiseks täpse järeldustee taasesitama. Ilma kinnitatud artefaktide ja funktsioonikanaliteta muutub tootmiskeskkonna masinõppe silumine peaaegu võimatuks.
MLOps tööriistad toimivad võrdselt hästi nii uurimis- kui ka tootmiskeskkonnas.
Enamik MLOps platvorme on ühe või teise poole kaldu. Tööriistad nagu MLflow ja Weights & Biases on suurepärased uurimistöö jälgimisel, kuid neil puuduvad tootmistasemel teenindusfunktsioonid. Platvormid nagu SageMaker või Vertex AI saavad tootmistööga hästi hakkama, kuid võivad uurimusliku uurimistöö puhul tunduda jäigad. Vale tööriista valimine tekitab seda kasutavale meeskonnale hõõrdumist.
Valige tootmiskeskkonna masinõppe infrastruktuur, kui teie prioriteediks on mudelite usaldusväärne pakkumine reaalsetele kasutajatele prognoositava latentsusaja, jälgimise ja kulude kontrolli all hoidmisega. Valige uurimiskeskkonna masinõppe torujuhtmed, kui teie eesmärk on uurida uusi arhitektuure, valideerida hüpoteese ja saada avaldatavaid tulemusi. Enamik organisatsioone vajab mõlemat, kusjuures uuringud annavad valideeritud mudelid aja jooksul tootmiskeskkonda.
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.
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.
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.
