A funkciótároló rendszerek központosított, újrafelhasználható és verziókövető funkciókezelést kínálnak a gépi tanulási munkafolyamatokhoz, míg az eseti funkciótervezés projektenként létrehozott egyéni szkriptekre támaszkodik. A kettő közötti választás meghatározza, hogy a csapatok hogyan méretezik, működnek együtt és hogyan telepítik a modelleket éles környezetekben.
Központosított platformok, amelyek tárolják, verziózzák és kiszolgálják a gépi tanulási modellek kurátori funkcióit csapatok és projektek között.
Egyedi, projektspecifikus funkciók manuális létrehozása adatkutatók által szkriptek, jegyzetfüzetek vagy egyszeri folyamatok segítségével.
| Funkció | Jellemzőbolt-rendszerek | Ad hoc jellemzőtervezés |
|---|---|---|
| Funkció újrafelhasználhatósága | Magas - megoszlik a csapatok és projektek között | Alacsony – jellemzően projektspecifikus |
| Képzés-szolgáltatás következetesség | Beépített egységes csővezetékeken keresztül | Kézikönyv, gyakran következetlen |
| Beállítás bonyolultsága | Magasabb szintű kezdeti beállítás és infrastruktúra | Minimális - csak kód és adat |
| Skálázhatóság | Gyártási méretekre tervezve | A csapat és a szerszámkapacitás korlátozza |
| Irányítás és származás | Verziókezelés, hozzáférés-vezérlés, auditnaplók | Általában dokumentálatlan vagy informális |
| Rugalmasság a kísérletezéshez | Mérsékelt – platform által korlátozott | Nagyon magas - nincsenek platformkorlátok |
| Első modellig eltelt idő | Lassabb a beállítási többletterhelés miatt | Gyorsabb az egyszeri projektekhez |
| Karbantartási költségek | Hosszú távon alacsonyabb, nagy léptékű | A funkciók számának növekedésével magasabb |
A funkciótároló rendszerek dedikált infrastruktúra rétegként működnek, amelyek a nyers adatforrások és a gépi tanulási modellek között helyezkednek el. Egységes folyamaton keresztül kezelik a betöltést, az átalakítást, a tárolást és a kiszolgálást. Ezzel szemben az ad hoc funkciómérnökség ott zajlik, ahol az adattudós dolgozik, általában jegyzetfüzetekben vagy önálló szkriptekben, amelyek közvetlenül lekérik az adatokat, alkalmazzák az átalakításokat és táplálják a modelleket. Az architektúrabeli különbség azt jelenti, hogy a funkciótárolók előzetes befektetést igényelnek az eszközökbe, míg az ad hoc megközelítések nem kezdődhetnek mással, mint egy CSV-fájllal és némi Panda-kóddal.
gépi tanulás egyik legnagyobb problémája a betanítás-kiszolgálás torzítása, ahol egy modell jól teljesít fejlesztés közben, de leromlik éles környezetben, mivel a jellemzőket eltérően számítják ki. A funkciótárolók ezt úgy oldják meg, hogy ugyanazt az átalakítási kódot használják mind a kötegelt betanítási adatokhoz, mind a valós idejű következtetéshez. Az ad hoc mérnöki munka során a csapatok gyakran külön logikakészletet írnak a betanításhoz, és egy másikat a kiszolgáláshoz, ami apró hibákat okoz, amelyeket köztudottan nehéz hibakeresni. Ez a konzisztencia-előny önmagában is számos szervezetet arra késztetett, hogy jellemzőtárolókat alkalmazzon.
Amikor a funkciók egy megosztott tárolóban találhatók, bármely adattudós felfedezheti és újra felhasználhatja őket, ami megakadályozza a redundáns munkát és ösztönzi a szabványosítást. Az új csapattagok böngészhetnek a meglévő funkciók katalógusában ahelyett, hogy újra feltalálnák őket. Az ad hoc tervezés általában silókat hoz létre, ahol minden elemző elszigetelten építi újra a hasonló funkciókat, néha kissé eltérő definíciókkal, ami zavart okoz a későbbiekben. Idővel ez a széttöredezettség megnehezíti a koherens funkcióstratégia fenntartását egy szervezeten belül.
Az ad hoc funkciótervezés a korai kísérletezés során ragyog, amikor az adatkutatóknak gyorsan kell iterálniuk az új transzformációkat anélkül, hogy a telepítéssel kellene foglalkozniuk. Egy új funkció percek alatt tesztelhető. A funkciótárolók többletterhelést jelentenek, mivel minden funkciót regisztrálni, validálni és integrálni kell a kiszolgáló infrastruktúrába, mielőtt éles környezetben használható lenne. Ugyanez a többletterhelés azonban megtérül, amikor a modellek éles környezetbe kerülnek, mivel a funkció már éles üzemre kész, és nem igényel külön mérnöki erőfeszítést.
Egy funkciótár működtetése infrastrukturális költségekkel jár a tárolás, a számítás és a vezénylés terén, valamint a karbantartás mérnöki erőfeszítéseivel. Kis csapatok vagy egyedi projektek esetében ez túlzásnak tűnhet. Az eseti mérnöki munka szinte nulla infrastrukturális költséggel jár, de rejtett költségeket halmoz fel a duplikált munka, az inkonzisztenciák hibakeresése és a funkciók éles környezetben való átírása miatt. A megtérülési pont jellemzően akkor éri el a helyzetet, amikor egy szervezetnek több modellje van éles környezetben, vagy több adattudós dolgozik átfedő problémákon.
A funkciótárolók csupán adatbázisok a funkciókhoz.
Egy jellemzőtároló sokkal több, mint tárolás. Magában foglalja az átalakítási folyamatokat, az online és offline kiszolgálást, a jellemzők felderítését, a leszármazás nyomon követését és a hozzáférés-vezérlést. Ha egyszerű adatbázisként kezeljük, az értékének nagy részét elveszítjük, különösen a betanítás és a következtetés közötti konzisztencia garanciáit.
Az eseti funkciótervezés egyáltalán nem skálázható.
Sok sikeres vállalat évekig eseti adatfolyamokon működött, mielőtt bevezette volna a funkciótárolókat. A megközelítés viszonylag jól skálázható kis csapatok és néhány modell esetében. Ami viszont akadozik, az az együttműködés, az irányítás és a következetesség, amint a modellek és az adatkutatók száma jelentősen megnő.
Egyetlen megközelítést kell választanod örökre.
A legtöbb érett gépi tanulási szervezet mindkettőt használja. Az adattudósok eseti alapon vizsgálják az új ötleteket jegyzetfüzetekben, majd a validált funkciókat egy funkciótárba helyezik éles használatra. A gyakorlatban a legjobb, ha kiegészítő, nem pedig egymással versengő megközelítésként kezelik őket.
A jellemzőtárolók automatikusan javítják a modell pontosságát.
A funkciótárak javítják a működési minőséget, nem feltétlenül a modell teljesítményét. Csökkentik a hibákat, felgyorsítják a telepítést és megakadályozzák az inkonzisztenciákat, de az alapul szolgáló funkciók továbbra is átgondolt tervezést igényelnek. Egy rossz funkció egy tárban továbbra is rossz funkció.
A nyílt forráskódú funkcióboltok azonnal használhatóak.
Az olyan eszközök, mint a Feast és a Hopsworks, szilárd alapokat biztosítanak, de az éles telepítés továbbra is jelentős mérnöki munkát igényel a monitorozás, a skálázás, a biztonság és a meglévő adatinfrastruktúrával való integráció terén. A kész állapot projektenként nagymértékben változik.
funkciótároló rendszerek jobb választást jelentenek azoknak a szervezeteknek, amelyek több modellt futtatnak éles környezetben, vagy csapatok között skálázzák gépi tanulási műveleteiket, ahol a konzisztencia és az újrafelhasználhatóság a legfontosabb. Az eseti funkciótervezés továbbra is értékes marad az egyéni adatkutatók, kutatási projektek és korai kísérletezések számára, ahol a sebesség és a rugalmasság felülmúlja a központosított infrastruktúra előnyeit. Sok érett csapat valójában mindkettőt használja, eseti munkára támaszkodva a feltáráshoz, és funkciótárolókra mindenhez, ami eléri az éles környezetet.
késleltetésre fókuszált kiszolgálás és a tiszta pontosságoptimalizálás két egymással versengő filozófiát képvisel a mesterséges intelligencia telepítésében. A késleltetésre összpontosító kiszolgálás a sebességet és a felhasználói élményt helyezi előtérbe, míg a tiszta pontosságoptimalizálás a lehető legmagasabb modellteljesítményt célozza meg, függetlenül a következtetési időtől. A kettő közötti választás meghatározza, hogyan viselkednek a mesterséges intelligencia rendszerek éles környezetben.
Az A/B tesztelés a modellkiszolgáló rendszerben a versengő modellverziók közötti forgalmat irányítja át a valós teljesítmény mérése érdekében, míg az egyetlen modell telepítése egyetlen modellt küld minden felhasználónak. A csapatok a kockázattűrés, a forgalom mennyisége és a teljes bevezetés előtti statisztikai validáció szükségessége alapján választanak közöttük.
Az A/B tesztelés a tartalomkiadásokban magában foglalja a variációk különböző közönségszegmensek számára történő bevezetését és a teljesítmény mérését, míg az egyszeri tartalomkiadások egyetlen verziót juttatnak el egyszerre mindenkihez. Minden megközelítés más célokat szolgál, az A/B tesztelés az adatvezérelt optimalizálást, míg az egyszeri kiadások a sebességet és az egyszerűséget helyezik előtérbe.
Ez a részletes összehasonlítás az adaptív intelligenciamotorok architektúrális különbségeit, működési korlátait és valós teljesítményét vizsgálja a fix viselkedésű automatizálási rendszerekkel szemben. Megvizsgáljuk, hogy az új környezeti adatokból folyamatosan tanuló rendszerek hogyan viszonyulnak a merev, kiszámítható, szabályokon alapuló keretrendszerekhez.
Az adaptív lekérések dinamikusan igazítják a rendszer által lekérdezett információk módját és típusát, míg a statikus lekérési folyamatok rögzített szabályokat követnek, a kontextustól függetlenül. Mindkettő modern mesterséges intelligencia alkalmazásokat működtet, de rugalmasságukban, költségükben és pontosságukban élesen különböznek. A választás a köztük lévő feladatok összetettségétől és a költségvetéstől függ.
