नेटफ्लिक्स का इंटरनल ML प्लेटफॉर्म स्ट्रीमिंग पर्सनलाइज़ेशन के लिए बने, बड़े पैमाने पर इंटीग्रेटेड टूलिंग देता है, जबकि इंडिपेंडेंट ML टूल छोटी टीमों को फ्लेक्सिबिलिटी और कंट्रोल देते हैं। इनमें से चुनना स्केल, कस्टमाइज़ेशन की ज़रूरतों और मौजूदा इंफ्रास्ट्रक्चर इन्वेस्टमेंट पर निर्भर करता है।
नेटफ्लिक्स का अपना मशीन लर्निंग इंफ्रास्ट्रक्चर करोड़ों यूज़र्स को सुझाव, कंटेंट ऑप्टिमाइज़ेशन और स्ट्रीमिंग क्वालिटी देता है।
स्टैंडअलोन मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क और प्लेटफॉर्म जैसे MLflow, Kubeflow, और Weights & Biases जिन्हें टीमें अपने इंफ्रास्ट्रक्चर पर डिप्लॉय कर सकती हैं।
| विशेषता | नेटफ्लिक्स एमएल प्लेटफॉर्म | स्वतंत्र एमएल टूलिंग |
|---|---|---|
| परिनियोजन मॉडल | AWS पर पूरी तरह से मैनेज किया गया इंटरनल इंफ्रास्ट्रक्चर | सेल्फ़-होस्टेड या क्लाउड-एग्नोस्टिक डिप्लॉयमेंट |
| प्राथमिक उपयोग मामला | बड़े पैमाने पर पर्सनलाइज़ेशन और कंटेंट ऑप्टिमाइज़ेशन | सामान्य प्रयोजन एमएल प्रयोग और उत्पादन |
| अनुकूलन स्तर | Netflix-स्पेसिफिक वर्कलोड के लिए बहुत ज़्यादा कस्टमाइज़्ड | अलग-अलग इस्तेमाल के लिए फ्लेक्सिबल और कॉन्फ़िगर करने लायक |
| एकीकरण | नेटफ्लिक्स डेटा पाइपलाइन और माइक्रोसर्विस के साथ डीप इंटीग्रेशन | अलग-अलग डेटा सोर्स के साथ API-बेस्ड इंटीग्रेशन |
| अनुमापकता | हर दिन अरबों भविष्यवाणियों के लिए बनाया गया | बुनियादी इंफ्रास्ट्रक्चर के चुनाव के आधार पर स्केल |
| लागत संरचना | इंटरनल कॉस्ट एलोकेशन, कोई लाइसेंसिंग फीस नहीं | ओपन-सोर्स मुफ़्त या सब्सक्रिप्शन-आधारित मूल्य निर्धारण |
| सीखने की अवस्था | बाहरी लोगों के लिए मुश्किल, नेटफ्लिक्स इंजीनियरों के लिए आसान | कम्युनिटी सपोर्ट के साथ डॉक्यूमेंटेशन से भरपूर |
| विक्रेता बंदी | हाई - नेटफ्लिक्स इकोसिस्टम से जुड़ा हुआ | कम - सभी वातावरणों में पोर्टेबल |
| समुदाय का समर्थन | सीमित सार्वजनिक समुदाय, आंतरिक विशेषज्ञता | बड़े ओपन-सोर्स समुदाय और वेंडर सपोर्ट |
नेटफ्लिक्स ने अपना ML प्लेटफॉर्म AWS के ऊपर बनाया, जिसमें EC2 इंस्टेंस, स्टोरेज के लिए S3, और बड़े वर्कलोड को संभालने के लिए कस्टम ऑर्केस्ट्रेशन लेयर्स का इस्तेमाल किया गया। आर्किटेक्चर रियल-टाइम रिकमेंडेशन के लिए थ्रूपुट और लो-लेटेंसी इंफरेंस को प्राथमिकता देता है। Kubeflow जैसे इंडिपेंडेंट टूलिंग एक अलग तरीका अपनाते हैं, जो Kubernetes क्लस्टर पर चलते हैं जो कहीं भी रह सकते हैं—पब्लिक क्लाउड, प्राइवेट डेटा सेंटर, या हाइब्रिड सेटअप। इससे इंडिपेंडेंट टूल ज़्यादा पोर्टेबल हो जाते हैं लेकिन टीमों को अपने इंफ्रास्ट्रक्चर की कॉम्प्लेक्सिटी को खुद मैनेज करना पड़ता है।
नेटफ्लिक्स प्लेटफॉर्म वीडियो रिकमेंडेशन, आर्टवर्क पर्सनलाइज़ेशन और स्ट्रीमिंग क्वालिटी प्रेडिक्शन जैसे खास कामों में बहुत अच्छा है, क्योंकि हर कम्पोनेंट को इन समस्याओं के हिसाब से डिज़ाइन किया गया था। इंडिपेंडेंट टूल्स ज़्यादा इस्तेमाल के लिए उस आउट-ऑफ-द-बॉक्स ऑप्टिमाइज़ेशन में से कुछ को छोड़ देते हैं। टीम बिल्डिंग फ्रॉड डिटेक्शन, मेडिकल इमेजिंग, या NLP एप्लिकेशन्स को इंडिपेंडेंट टूलिंग ज़्यादा आसानी से इस्तेमाल करने लायक लग सकती है, जबकि नेटफ्लिक्स-स्टाइल की समस्याओं के लिए खास तौर पर बनाए गए सॉल्यूशन फायदेमंद होते हैं।
Netflix-स्केल इंफ्रास्ट्रक्चर चलाने के लिए खास प्लेटफॉर्म इंजीनियरिंग टीम और बड़े कंप्यूट बजट की ज़रूरत होती है—ऐसी लागत जो बड़े पैमाने पर ही समझ में आती है। इंडिपेंडेंट ML टूल्स छोटी टीमों को मामूली हार्डवेयर से शुरू करने और धीरे-धीरे स्केल करने की सुविधा देकर एक्सेस को आसान बनाते हैं। MLflow जैसे ओपन-सोर्स ऑप्शन में शुरू में कोई खर्च नहीं होता, जबकि Weights & Biases जैसी मैनेज्ड सर्विसेज़ एंटरप्राइज़ कमिटमेंट की ज़रूरत के बजाय इस्तेमाल के आधार पर प्राइसिंग टियर देती हैं।
नेटफ्लिक्स का प्लेटफॉर्म सीधे S3 पर बने उनके बड़े डेटा लेक से जुड़ता है और काफ़्का स्ट्रीम के ज़रिए इवेंट्स को प्रोसेस करता है, जिससे डेटा कलेक्शन से लेकर मॉडल सर्विंग तक एक आसान पाइपलाइन बनती है। अलग-अलग डेटा सोर्स से कनेक्ट करने के लिए इंडिपेंडेंट टूल्स को आम तौर पर ज़्यादा मैन्युअल कॉन्फ़िगरेशन की ज़रूरत होती है, हालांकि वे स्टैंडर्ड फ़ॉर्मेट और प्रोटोकॉल को सपोर्ट करते हैं। स्नोफ़्लेक, बिगक्वेरी, या डेटाब्रिक्स का इस्तेमाल करने वाली टीमें अक्सर पाती हैं कि इंडिपेंडेंट टूलिंग उनके मौजूदा डेटा स्टैक के साथ ज़्यादा आसानी से जुड़ जाती है।
नेटफ्लिक्स ML प्लेटफॉर्म को चलाने के लिए ऐसे इंजीनियरों की ज़रूरत होती है जो डिस्ट्रिब्यूटेड सिस्टम, नेटफ्लिक्स-स्पेसिफिक एब्स्ट्रैक्शन और कंपनी के यूनिक डेटा पैटर्न को समझते हों। बड़े डॉक्यूमेंटेशन, ट्यूटोरियल और स्टैक ओवरफ्लो जवाबों की वजह से इंडिपेंडेंट टूलिंग सीखने में आसान होती है। एक मिड-साइज़ कंपनी का डेटा साइंटिस्ट आमतौर पर महीनों के बजाय कुछ दिनों में MLflow या Weights & Biases चला सकता है।
नेटफ्लिक्स का ML प्लेटफॉर्म किसी के भी इस्तेमाल के लिए उपलब्ध है।
नेटफ्लिक्स का इंटरनल ML प्लेटफॉर्म प्रोप्राइटरी है और बाहरी ऑर्गनाइज़ेशन इसे एक्सेस नहीं कर सकते। हालांकि, उनके पास मेटाफ्लो जैसे ओपन-सोर्स कंपोनेंट हैं जो पब्लिक को वैसी ही वर्कफ़्लो मैनेजमेंट कैपेबिलिटी देते हैं।
इंडिपेंडेंट ML टूल्स एंटरप्राइज़-स्केल वर्कलोड को हैंडल नहीं कर सकते।
Kubeflow और MLflow जैसे टूल्स Spotify, Uber, और Shopify जैसी कंपनियों में ML ऑपरेशन को पावर देते हैं। लिमिटेशन खुद टूल्स नहीं हैं, बल्कि वह इंफ्रास्ट्रक्चर है जिस पर टीमें उन्हें चलाना चुनती हैं।
ML प्लेटफॉर्म से फ़ायदा उठाने के लिए आपको Netflix-लेवल डेटा की ज़रूरत होगी।
ज़्यादातर ML प्लेटफ़ॉर्म बहुत छोटे स्केल पर वैल्यू देते हैं। 100,000 यूज़र्स और क्लीन डेटा पाइपलाइन वाली कंपनी सही ML टूलिंग से पेटाबाइट्स ट्रेनिंग डेटा की ज़रूरत के बिना भी अच्छा रिटर्न पा सकती है।
ओपन-सोर्स ML टूल्स में एंटरप्राइज़ सपोर्ट की कमी होती है।
कई इंडिपेंडेंट टूल अपनी फाउंडिंग कंपनियों के ज़रिए कमर्शियल सपोर्ट देते हैं। MLflow के पीछे Databricks है, Kubeflow में Google Cloud इंटीग्रेशन है, और Weights & Biases जैसे टूल डेडिकेटेड एंटरप्राइज़ सपोर्ट टियर देते हैं।
शुरू से ML इंफ्रास्ट्रक्चर बनाना हमेशा प्लेटफॉर्म इस्तेमाल करने से सस्ता होता है।
खुद से बनाए गए सिस्टम की छिपी हुई लागतों में इंजीनियरिंग का समय, मेंटेनेंस का ओवरहेड और मौके की लागत शामिल हैं। कई टीमों के लिए, पहले से मौजूद टूल का इस्तेमाल करना—सब्सक्रिप्शन फीस के साथ भी—कस्टम सॉल्यूशन बनाने और मेंटेन करने से कम खर्चीला होता है।
नेटफ्लिक्स का ML प्लेटफॉर्म खास पर्सनलाइज़ेशन ज़रूरतों के साथ बहुत बड़े लेवल पर काम करने वाले ऑर्गनाइज़ेशन के लिए गोल्ड स्टैंडर्ड है, लेकिन इसका टाइटली कपल्ड डिज़ाइन इसे बाहरी टीमों के लिए प्रैक्टिकल नहीं बनाता है। ज़्यादातर ऑर्गनाइज़ेशन के लिए इंडिपेंडेंट ML टूलिंग फायदेमंद है क्योंकि यह नेटफ्लिक्स-लेवल के इंजीनियरिंग इन्वेस्टमेंट के बिना फ्लेक्सिबिलिटी, पोर्टेबिलिटी और कम्युनिटी सपोर्ट देता है। इंडिपेंडेंट टूल चुनें, जब तक कि आप करोड़ों यूज़र्स वाली स्ट्रीमिंग सर्विस नहीं बना रहे हों और आपके पास कस्टम इंफ्रास्ट्रक्चर बनाए रखने के लिए रिसोर्स न हों।
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।
