استراتژیهای ذخیرهسازی در سیستمهای یادگیری ماشین، خروجیهای مدل از پیش محاسبهشده یا دادههای میانی را برای تسریع پرسوجوهای مکرر ذخیره میکنند، در حالی که محاسبات بر اساس تقاضا، هر بار نتایج تازهای تولید میکنند و سرعت را فدای سادگی و سربار ذخیرهسازی کمتر میکنند.
ذخیرهسازی از پیش محاسبهشدهی خروجیهای مدل، جاسازیها یا تانسورهای میانی برای کاهش محاسبات اضافی.
محاسبهی پیشبینیها، ویژگیها یا جاسازیها در لحظه، هر زمان که درخواستی دریافت شود، بدون نتایج از پیش ذخیرهشده.
| ویژگی | استراتژیهای ذخیرهسازی در سیستمهای یادگیری ماشینی | محاسبات بر اساس تقاضا |
|---|---|---|
| ویژگیهای تأخیر | زیر میلی ثانیه تا میلی ثانیه برای بازدیدهای حافظه پنهان | میلی ثانیه تا ثانیه بسته به پیچیدگی مدل |
| الزامات ذخیرهسازی | بالاتر؛ برای مصنوعات ذخیره شده به حافظه یا دیسک نیاز دارد | حداقل؛ فقط وزنها و کد مدل |
| ساختار هزینه | هزینه پایه بالاتر برای زیرساختها | متغیر؛ با حجم درخواستی مقیاسبندی میشود |
| پیچیدگی | بالاتر؛ نیازمند منطق نامعتبرسازی حافظه پنهان است | معماری پایینتر؛ سادهتر |
| مقیاسپذیری تحت بار | عالی؛ حافظه پنهان، افزایش ناگهانی ترافیک را جذب میکند | ضعیف؛ هر درخواست، محاسبات را مصرف میکند |
| تازگی پیشبینی | خطر نتایج قدیمی بدون TTL مناسب | همیشه از آخرین نسخه مدل استفاده میکند |
| موارد استفاده معمول | توصیه با QPS بالا، رتبهبندی جستجو | پردازش دستهای، APIهای کمترافیک، نمونهسازی اولیه |
حافظه پنهان زمانی میدرخشد که میلیثانیهها اهمیت داشته باشند. یک حافظه پنهان با پشتیبانی Redis که جاسازیهای از پیش محاسبهشده یا خروجیهای مدل را ارائه میدهد، میتواند در کمتر از یک میلیثانیه پاسخ دهد، در حالی که حتی شبکههای عصبی سبک اغلب به 10 تا 100 میلیثانیه نیاز دارند. با این اوصاف، خطاهای حافظه پنهان یک جریمه مضاعف ایجاد میکنند: شما هزینه جستجوی حافظه پنهان به علاوه هزینه کل محاسبه را پرداخت میکنید. محاسبات بر اساس تقاضا، عملکرد قابل پیشبینی، هرچند کندتر، را بدون این توزیع تأخیر دووجهی ارائه میدهد.
معادله هزینه بسته به الگوهای ترافیک تغییر میکند. ذخیرهسازی نیازمند سرمایهگذاری اولیه در نمونههای بهینهسازیشده با حافظه یا سرویسهای ذخیرهسازی مدیریتشده است که بهطور مداوم اجرا میشوند. توابع بدون سرور بر اساس تقاضا در حجم کم ارزانتر به نظر میرسند، اما با ترافیک بالای پایدار میتوانند گران شوند. سازمانهایی مانند نتفلیکس بهطور گسترده در مورد چگونگی کاهش هزینههای سرویسدهی آنها توسط ذخیرهسازی چندلایه در مقایسه با محاسبات خالص، مطالب منتشر کردهاند.
اجرای یک حافظه پنهان، بار عملیاتی واقعی را ایجاد میکند. شما به سیاستهای حذف، رویههای گرم کردن، نظارت بر نرخ موفقیت و شاید مهمتر از همه، استراتژیهای نامعتبرسازی هنگام آموزش مجدد مدلها نیاز دارید. سیستمهای درخواستی این پیچیدگی را با قابلیت استقرار ساده معاوضه میکنند. بسیاری از تیمهایی که با سرویسدهی یادگیری ماشینی شروع میکنند، دقیقاً برای جلوگیری از این چالشهای سیستمهای توزیعشده، حافظه پنهان را انتخاب میکنند و سپس به صورت انتخابی و با توجه به مقیاس مورد نیاز، حافظه پنهان را اضافه میکنند.
حافظههای پنهان قدیمی، مشکلات جزئی در صحت یادگیری ماشین ایجاد میکنند. یک مدل پیشنهادی که بر اساس دادههای دیروز آموزش مجدد داده شده باشد، ممکن است خروجیهای متفاوتی نسبت به مدل قبلی ذخیره شده در حافظه پنهان خود تولید کند. انقضای مبتنی بر TTL کمک میکند، اما یک بدهبستان بین تازگی و تأخیر ایجاد میکند. محاسبات بر اساس تقاضا به طور طبیعی از این امر طفره میرود و همیشه مدل فعلی را فراخوانی میکند. برنامههای مالی و پزشکی با الزامات دقیق صحت، گاهی اوقات این ضمانت را با وجود هزینه عملکرد ترجیح میدهند.
واقعیت تولید به ندرت با الگوهای کتابهای درسی خالص مطابقت دارد. اکثر پلتفرمهای بالغ یادگیری ماشینی از محاسبات بر اساس تقاضا به عنوان جایگزین در مواقعی که لایههای حافظه پنهان از کار میافتند، استفاده میکنند و یک هیبرید شفاف ایجاد میکنند. این رویکرد به تیمها اجازه میدهد تا حالت رایج را بهینه کنند و در عین حال تضمینهای درستی را حفظ کنند. چالش به طراحی کلیدهای حافظه پنهانی تغییر میکند که تمام تغییرات ورودی مربوطه را بدون افزایش شدید نیازهای ذخیرهسازی ثبت میکنند.
ذخیرهسازی فقط برای جداول جستجوی ساده مفید است و نمیتواند خروجیهای پیچیده مدل یادگیری ماشین را مدیریت کند.
ذخیرهسازی مدرن یادگیری ماشین، جاسازیها، خروجیهای توجه و حتی نمودارهای محاسباتی جزئی را ذخیره میکند. سیستمهای استنتاج تبدیلکننده به طور معمول حالتهای توجه کلید-مقدار را برای تسریع تولید خودهمبستگی ذخیره میکنند.
محاسبات بر اساس تقاضا همیشه ارزانتر است زیرا از پرداخت هزینه برای زیرساختهای حافظه پنهان بلااستفاده اجتناب میکنید.
در مقیاس معنادار، محاسبات اضافی اغلب از هزینههای زیرساخت حافظه پنهان فراتر میرود. قیمتگذاری ارائهدهندگان ابر برای هر درخواست برای استنتاج بر اساس تقاضا میتواند در مقایسه با نمونههای حافظه پنهان رزرو شده، به سرعت افزایش یابد.
نامعتبرسازی حافظه پنهان یک مشکل حل شده با سیاستهای استاندارد TTL است.
مدلهای یادگیری ماشین چالشهای نامعتبرسازی منحصر به فردی را ارائه میدهند. نسخههای مدل، طرحوارههای ویژگی و خطوط لوله داده، همگی به طور مستقل تغییر میکنند و تعریف معنای «کهنه» را دشوار میکنند. بسیاری از حوادث تولید به اشکالات ظریف انسجام حافظه پنهان مربوط میشوند.
شما باید منحصراً بین ذخیرهسازی موقت و محاسبات بر اساس تقاضا یکی را انتخاب کنید.
معماریهای ترکیبی در تولید، رایج هستند. سیستمهایی مانند فروشگاههای ویژگی پشتیبانیشده توسط Redis با قابلیت جایگزینی بر اساس تقاضا برای ورودیهای حافظه نهان سرد، هر دو رویکرد را به طور شفاف ترکیب میکنند.
توابع درخواستی بدون سرور برای همه سناریوهای ارائه یادگیری ماشینی بلادرنگ مناسب هستند.
تأخیرهای شروع سرد و محدودیتهای چرخه عمر کانتینر، سیستمهای بدون سرور را برای برنامههای حساس به تأخیر مشکلساز میکند. کانتینرهای از پیش گرمشده یا سرورهای استنتاج اختصاصی اغلب برای بارهای کاری یادگیری ماشینی از سیستمهای بدون سرور خالص بهتر عمل میکنند.
زمانی که تأخیر و توان عملیاتی سرویسدهی بر نیازهای شما غلبه دارد، به خصوص برای برنامههای توصیه و جستجوی پرترافیک، استراتژیهای ذخیرهسازی را انتخاب کنید. زمانی که سادگی، سربار زیرساختی کمتر یا تازگی تضمینشده پیشبینی بیشتر از سرعت خام اهمیت دارد، محاسبات بر اساس تقاضا را انتخاب کنید. اکثر سیستمهای تولیدی در نهایت به سمت ترکیبی تکامل مییابند که این اولویتها را متعادل میکند.
این مقایسه به بررسی خدمات وب آمازون و گوگل کلود میپردازد و با تحلیل پیشنهادات خدماتی، مدلهای قیمتگذاری، زیرساخت جهانی، عملکرد، تجربه توسعهدهندگان و موارد استفاده ایدهآل، به سازمانها کمک میکند تا پلتفرم ابری را انتخاب کنند که بهترین تطابق را با نیازهای فنی و تجاری آنها داشته باشد.
محاسبات لبهای یادگیری ماشینی (ML) استنتاج را مستقیماً روی دستگاههای محلی اجرا میکند و تأخیر و استفاده از پهنای باند را کاهش میدهد، در حالی که آموزش یادگیری ماشینی مبتنی بر ابر، از سرورهای قدرتمند از راه دور برای ساخت و اصلاح مدلهای عظیم استفاده میکند. هر رویکرد متناسب با مراحل مختلف چرخه عمر یادگیری ماشینی و تقاضاهای عملیاتی مختلف است.
اشکالزدایی سیستمهای توزیعشده، به بررسی خرابیها در چندین ماشین و سرویس شبکهای میپردازد، در حالی که اشکالزدایی سیستم محلی بر مشکلات درون یک ماشین یا برنامه واحد تمرکز دارد. هر رویکرد، ابزارها، مدلهای ذهنی و استراتژیهای متفاوتی را برای جداسازی و حل مؤثر مشکلات میطلبد.
برنامهریزی زیرساخت بلاکچین بر طراحی شبکههای غیرمتمرکز و توزیعشده با دفترکلهای تغییرناپذیر و سازوکارهای اجماع تمرکز دارد، در حالی که برنامهریزی زیرساخت ابری بر ساخت منابع محاسباتی مقیاسپذیر و بر اساس تقاضا از طریق ارائهدهندگان متمرکز مانند AWS، Azure و Google Cloud متمرکز است.
کارایی شبکه بر سرعت انتقال دادهها بین پردازندههای گرافیکی (GPU)، سرورها و فضای ذخیرهسازی در طول آموزش توزیعشده تمرکز دارد، در حالی که کارایی محاسباتی، میزان اثربخشی منابع سختافزاری مانند پردازندههای گرافیکی (GPU) و پردازندههای محاسباتی چند لایه (TPU) را در انجام عملیات ریاضی واقعی اندازهگیری میکند. هر دو برای مقیاسبندی حجم کار هوش مصنوعی مدرن حیاتی هستند، اما اساساً به گلوگاههای متفاوتی در زیرساختهای یادگیری ماشین میپردازند.
