डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर लेयर रॉ डेटा पाइपलाइन को स्टोर करने, प्रोसेस करने और मैनेज करने का काम संभालती है, जबकि मॉडल ट्रेनिंग लेयर मशीन लर्निंग मॉडल को ट्रेन करने के लिए एल्गोरिदम चलाने पर फोकस करती है। दोनों AI सिस्टम में ज़रूरी हैं लेकिन डेवलपमेंट लाइफसाइकल में असल में अलग-अलग भूमिका निभाते हैं।
यह बुनियादी सिस्टम डेटा इकट्ठा करने, स्टोर करने, प्रोसेस करने और डाउनस्ट्रीम एप्लिकेशन और ML पाइपलाइन को देने के लिए ज़िम्मेदार है।
कम्प्यूटेशनल लेयर जहां मशीन लर्निंग मॉडल इटरेटिव ऑप्टिमाइज़ेशन प्रोसेस के ज़रिए तैयार डेटा से पैटर्न सीखते हैं।
| विशेषता | डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर परत | मॉडल प्रशिक्षण परत |
|---|---|---|
| प्राथमिक उद्देश्य | डेटा को भरोसेमंद तरीके से स्टोर, प्रोसेस और सर्व करें | डेटा पर ML मॉडल को ट्रेन और ऑप्टिमाइज़ करें |
| कोर टेक्नोलॉजीज | काफ़्का, स्पार्क, एयरफ़्लो, स्नोफ़्लेक, S3 | PyTorch, TensorFlow, CUDA, Horovod, Ray |
| कंप्यूट आवश्यकताएँ | CPU-अनुकूलित, उच्च I/O थ्रूपुट | GPU/TPU-अनुकूलित, उच्च मेमोरी बैंडविड्थ |
| डेटा स्केल | कच्चे और संसाधित डेटा के पेटाबाइट्स | गीगाबाइट से टेराबाइट तक के ट्रेनिंग बैच |
| प्रमुख मेट्रिक्स | लेटेंसी, थ्रूपुट, डेटा फ्रेशनेस | हानि, सटीकता, प्रशिक्षण समय, अभिसरण |
| विफलता का प्रभाव | डाउनस्ट्रीम पाइपलाइनें रुक जाती हैं या पुराना डेटा बनाती हैं | ट्रेनिंग जॉब्स फिर से शुरू होंगी या खराब मॉडल्स बनेंगे |
| विशिष्ट उपयोगकर्ता | डेटा इंजीनियर, प्लेटफ़ॉर्म टीमें | एमएल इंजीनियर, अनुसंधान वैज्ञानिक |
| लागत कारक | स्टोरेज वॉल्यूम और नेटवर्क इग्रेस | GPU घंटे और एक्सेलेरेटर उपयोग |
डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर लेयर ऊपर की तरफ होती है, जो ट्रेनिंग पाइपलाइन में साफ और भरोसेमंद डेटासेट डालती है। इसके बिना, मॉडल ट्रेनिंग लेयर के पास सीखने के लिए कुछ भी काम का नहीं होगा। इसके उलट, मॉडल ट्रेनिंग लेयर उस तैयार डेटा का इस्तेमाल करती है और ट्रेंड आर्टिफैक्ट बनाती है जिन्हें आखिर में डिप्लॉय किया जाता है। वे दूसरे ऑप्शन के बजाय एक के बाद एक डिपेंडेंसी बनाते हैं।
डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर वर्कलोड आमतौर पर ज़्यादा मेमोरी कैपेसिटी और तेज़ नेटवर्किंग वाले CPU को पसंद करते हैं, क्योंकि ज़्यादातर ऑपरेशन में बड़ी मात्रा में डेटा को मूव और ट्रांसफ़ॉर्म करना शामिल होता है। दूसरी ओर, मॉडल ट्रेनिंग के लिए GPU या TPU जैसे खास एक्सेलरेटर की ज़रूरत होती है जो डीप लर्निंग के दिल में मैट्रिक्स मल्टीप्लीकेशन में बहुत अच्छे होते हैं। हार्डवेयर प्रोफ़ाइल इतने अलग होते हैं कि क्लाउड प्रोवाइडर अक्सर उनकी कीमत पूरी तरह से अलग इंस्टेंस फ़ैमिली पर तय करते हैं।
डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर लेयर को स्केल करने का मतलब आम तौर पर ज़्यादा स्टोरेज नोड जोड़ना, पार्टीशन काउंट बढ़ाना, या अलग-अलग इलाकों में डेटा शार्ड करना होता है। मॉडल ट्रेनिंग लेयर अलग-अलग तरीके से स्केल होती है, अक्सर कई GPU में मॉडल वेट बांटकर या एक ही बड़े मॉडल को कई एक्सेलरेटर में शार्ड करके। दोनों में दिक्कतें आती हैं, लेकिन सॉल्यूशन शायद ही कभी ओवरलैप होते हैं।
डेटा टीमें स्कीमा ड्रिफ्ट, देर से आने वाले डेटा और पाइपलाइन बैकफ़िल के बारे में चिंता करती हैं। ML टीमें ग्रेडिएंट एक्सप्लोजन, चेकपॉइंट करप्शन और रन के दौरान रिप्रोड्यूसिबिलिटी के बारे में चिंता करती हैं। हर लेयर का अपना ऑब्ज़र्वेबिलिटी स्टैक होता है, जिसमें डेटा साइड पर ग्रेट एक्सपेक्टेशंस या मोंटे कार्लो जैसे टूल और ट्रेनिंग साइड पर वेट्स एंड बायसेस या MLफ्लो जैसे टूल होते हैं।
डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर की लागत आमतौर पर स्थिर और अनुमानित होती है, जो ज़्यादातर स्टोरेज वॉल्यूम और लगातार इस्तेमाल से तय होती है। मॉडल ट्रेनिंग की लागत बहुत ज़्यादा होती है और प्रोजेक्ट पर निर्भर करती है, क्योंकि एक सिंगल ट्रेनिंग रन में कम समय में हज़ारों GPU घंटे लग सकते हैं। ऑर्गनाइज़ेशन अक्सर पाते हैं कि मॉडल डेवलपमेंट के दौरान ट्रेनिंग की लागत ज़्यादा होती है, जबकि स्थिर प्रोडक्शन में डेटा की लागत ज़्यादा होती है।
डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर लेयर पर काम करने वाले इंजीनियर आमतौर पर डेटा इंजीनियरिंग या डिस्ट्रिब्यूटेड सिस्टम बैकग्राउंड से आते हैं, जिन्हें SQL, स्ट्रीमिंग सिस्टम और स्टोरेज इंजन की गहरी जानकारी होती है। मॉडल ट्रेनिंग लेयर पर काम करने वालों के पास आमतौर पर अप्लाइड मैथ या ML रिसर्च बैकग्राउंड होता है, और उन्हें न्यूमेरिकल ऑप्टिमाइज़ेशन, न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर और एक्सेलेरेटर प्रोग्रामिंग में एक्सपर्टीज़ होती है।
अगर आपके पास काफ़ी GPU हैं, तो आप एक मज़बूत डेटा लेयर बनाने से बच सकते हैं।
सबसे पावरफुल ट्रेनिंग सेटअप भी खराब मॉडल बनाता है जब उसे नॉइज़ी, पुराना या गलत लेबल वाला डेटा दिया जाता है। ज़्यादातर प्रोडक्शन ML फेलियर कंप्यूट की कमी के बजाय डेटा की दिक्कतों की वजह से होते हैं। एक मज़बूत डेटा बेस ही GPU टाइम को असल में फ़ायदेमंद बनाता है।
मॉडल ट्रेनिंग बस एक बड़ी मशीन पर स्क्रिप्ट चलाना है।
प्रोडक्शन ट्रेनिंग में डिस्ट्रिब्यूटेड ऑर्केस्ट्रेशन, चेकपॉइंटिंग, हाइपरपैरामीटर मैनेजमेंट, एक्सपेरिमेंट ट्रैकिंग और फेलियर रिकवरी शामिल है। इसे एक सिंपल स्क्रिप्ट की तरह मानने से प्रोग्रेस खो जाती है, नतीजे दोबारा नहीं बन पाते और कंप्यूट बजट बर्बाद हो जाता है।
डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर और मॉडल ट्रेनिंग को अलग-अलग ऑप्टिमाइज़ किया जा सकता है।
दोनों लेयर्स एक-दूसरे से बहुत करीब से जुड़ी हुई हैं। डेटा स्कीमा, लेबलिंग या डिस्ट्रीब्यूशन में बदलाव सीधे मॉडल परफॉर्मेंस पर असर डालते हैं। जो टीमें उन्हें अकेले ऑप्टिमाइज़ करती हैं, वे अक्सर पाती हैं कि जब अपस्ट्रीम डेटा बदलता है तो उनके मॉडल चुपचाप खराब हो जाते हैं।
ज़्यादा डेटा हमेशा मॉडल की सटीकता को बेहतर बनाता है।
क्वांटिटी से ज़्यादा क्वालिटी मायने रखती है। लाखों गलत लेबल वाले या बेकार रिकॉर्ड जोड़ने से असल में मॉडल की परफॉर्मेंस पर असर पड़ सकता है। क्यूरेटेड, अच्छी तरह से मैनेज किए गए डेटासेट, साइज़ की परवाह किए बिना, लगभग हमेशा रॉ, अनफ़िल्टर्ड डेटासेट से बेहतर परफ़ॉर्म करते हैं।
क्लाउड मैनेज्ड सर्विसेज़ किसी भी लेयर में इन-हाउस एक्सपर्टीज़ की ज़रूरत को खत्म कर देती हैं।
मैनेज्ड प्लेटफॉर्म रूटीन ऑपरेशन को अच्छे से हैंडल करते हैं, लेकिन टीमों को परफॉर्मेंस को बेहतर बनाने, कॉस्ट को कंट्रोल करने और फेलियर को डीबग करने के लिए दोनों लेयर की गहरी समझ की ज़रूरत होती है। एब्स्ट्रैक्शन मेहनत को कम करता है लेकिन बेसिक नॉलेज की जगह नहीं लेता है।
जब आपकी प्राथमिकता भरोसेमंद डेटा मूवमेंट, गवर्नेंस और बड़े पैमाने पर एनालिटिक्स देना हो, तो डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर लेयर चुनें। जब आपका फोकस मशीन लर्निंग मॉडल बनाने, उनके साथ एक्सपेरिमेंट करने और उन्हें ऑप्टिमाइज़ करने पर हो, तो मॉडल ट्रेनिंग लेयर चुनें। असल में, मैच्योर AI सिस्टम को दोनों लेयर्स को तालमेल से काम करने की ज़रूरत होती है, जिसमें मज़बूत डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर हो जिससे मॉडल ट्रेनिंग तेज़ और ज़्यादा रिप्रोड्यूसिबल हो सके।
AI ऑर्केस्ट्रेशन सिस्टम एक यूनिफाइड फ्रेमवर्क के ज़रिए कई मॉडल, टूल और डेटा पाइपलाइन को कोऑर्डिनेट करते हैं, जबकि स्टैंडअलोन मॉडल इस्तेमाल में हर काम के लिए सीधे एक ही AI मॉडल को कॉल करना शामिल है। ऑर्गनाइज़ेशन आमतौर पर कॉम्प्लेक्सिटी, स्केल और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन की ज़रूरत के आधार पर इन तरीकों में से चुनते हैं।
ML इंफ्रास्ट्रक्चर ऑप्टिमाइज़ेशन उन सिस्टम, हार्डवेयर और पाइपलाइन को बेहतर बनाने पर फोकस करता है जो मॉडल को ट्रेन और सर्व करते हैं, जबकि मॉडल आर्किटेक्चर इनोवेशन नए न्यूरल नेटवर्क स्ट्रक्चर डिज़ाइन करने पर फोकस करता है जो सीखने की एफिशिएंसी और कैपेबिलिटी को बेहतर बनाते हैं। दोनों ही मॉडर्न AI डेवलपमेंट के ज़रूरी पिलर हैं, लेकिन वे प्रोग्रेस को बिल्कुल अलग एंगल से देखते हैं।
मशीन लर्निंग वर्कलोड के लिए बनाए गए सर्विस मेश, बारीक ट्रैफिक मैनेजमेंट के साथ डायनामिक, हाई-वॉल्यूम इंफरेंस ट्रैफिक को हैंडल करते हैं, जबकि ट्रेडिशनल API गेटवे स्टैंडर्ड माइक्रोसर्विस के लिए रिक्वेस्ट रूटिंग, ऑथेंटिकेशन और रेट लिमिटिंग पर फोकस करते हैं। इनमें से चुनना इस बात पर निर्भर करता है कि आपकी मुख्य चिंता ML-स्पेसिफिक ऑब्जर्वेबिलिटी और मॉडल वर्जनिंग है या जनरल-पर्पस API ऑर्केस्ट्रेशन।
ML सिस्टम में कैशिंग स्ट्रेटेजी बार-बार की जाने वाली क्वेरी को तेज़ करने के लिए पहले से कम्प्यूट किए गए मॉडल आउटपुट या इंटरमीडिएट डेटा को स्टोर करती हैं, जबकि ऑन-डिमांड कम्प्यूटेशन हर बार नए नतीजे देता है, जिससे स्पीड के बदले आसानी और कम स्टोरेज ओवरहेड मिलता है।
नेटवर्क एफिशिएंसी इस बात पर फोकस करती है कि डिस्ट्रिब्यूटेड ट्रेनिंग के दौरान GPU, सर्वर और स्टोरेज के बीच डेटा कितनी तेज़ी से मूव होता है, जबकि कंप्यूट एफिशिएंसी यह मापती है कि GPU और TPU जैसे हार्डवेयर रिसोर्स असल मैथमेटिकल ऑपरेशन कितने असरदार तरीके से करते हैं। दोनों मॉडर्न AI वर्कलोड को स्केल करने के लिए ज़रूरी हैं, लेकिन वे मशीन लर्निंग इंफ्रास्ट्रक्चर में असल में अलग-अलग रुकावटों को ठीक करते हैं।
