Az adatinfrastruktúra réteg kezeli a nyers adatfolyamatok tárolását, feldolgozását és kezelését, míg a modellképzési réteg az algoritmusok futtatására összpontosít a gépi tanulási modellek betanításához. Mindkettő elengedhetetlen a mesterséges intelligencia rendszerekben, de alapvetően eltérő szerepet töltenek be a fejlesztési életciklusban.
Az alapvető rendszer, amely felelős az adatok gyűjtéséért, tárolásáért, feldolgozásáért és a downstream alkalmazásokhoz és a gépi tanulási folyamatokhoz való kiszolgálásáért.
A számítási réteg, ahol a gépi tanulási modellek iteratív optimalizálási folyamatokon keresztül tanulnak mintákat az előkészített adatokból.
| Funkció | Adatinfrastruktúra réteg | Modell betanítási réteg |
|---|---|---|
| Elsődleges cél | Megbízhatóan tárolja, dolgozza fel és szolgálja ki az adatokat | ML modellek betanítása és optimalizálása adatokon |
| Alapvető technológiák | Kafka, Szikra, Légáramlás, Hópehely, S3 | PyTorch, TensorFlow, CUDA, Horovod, Ray |
| Számítási követelmények | CPU-ra optimalizált, nagy I/O átviteli sebesség | GPU/TPU-ra optimalizált, nagy memória-sávszélesség |
| Adatskála | Petabájtnyi nyers és feldolgozott adat | Gigabájtból terabájtba tanítási kötegek |
| Főbb mutatók | Késleltetés, átviteli sebesség, adatfrissesség | Veszteség, pontosság, képzési idő, konvergencia |
| Hiba hatása | A downstream csővezetékek elakadnak vagy elavult adatokat generálnak | betanítási feladatok újraindulnak, vagy gyenge modelleket hoznak létre |
| Tipikus felhasználók | Adatmérnökök, platformcsapatok | Gépi tanulás mérnökök, kutatók |
| Költségtényezők | Tárolási mennyiség és hálózati kimenő forgalom | GPU órák és gyorsító kihasználtsága |
Az adatinfrastruktúra réteg (Data Infrastructure Layer) tiszta és megbízható adathalmazokat táplál a betanítási folyamatba. Enélkül a modellbetanítási rétegnek nem lenne értelmes tanulnivalója. Ezzel szemben a modellbetanítási réteg felhasználja ezeket az előkészített adatokat, és betanított elemeket hoz létre, amelyeket végül telepítenek. Ezek szekvenciális függőséget alkotnak, nem pedig versengő alternatívákat.
Az adatinfrastruktúra munkaterhelései jellemzően a nagy memóriakapacitású és gyors hálózatkezelésű CPU-kat részesítik előnyben, mivel a legtöbb művelet nagy mennyiségű adat mozgatásával és átalakításával jár. A modell betanítása ezzel szemben speciális gyorsítókat, például GPU-kat vagy TPU-kat igényel, amelyek a mélytanulás középpontjában álló mátrixszorzásokban jeleskednek. A hardverprofilok annyira eltérőek, hogy a felhőszolgáltatók gyakran teljesen különálló példánycsaládok alapján árazzák be őket.
Az adatinfrastruktúra réteg skálázása általában több tárolócsomópont hozzáadását, a partíciók számának növelését vagy az adatok régiók közötti felosztását jelenti. A modellképzési réteg másképp skálázódik, gyakran a modell súlyozásának több GPU-n keresztüli elosztásával, vagy egyetlen nagy modell több gyorsító között történő felosztásával. Mindkettő szűk keresztmetszetekbe ütközik, de a megoldások ritkán fedik át egymást.
Az adatkezelő csapatok a sémaeltolódás, a későn érkező adatok és a folyamatkitöltések miatt aggódnak. Az ML csapatok a gradiensrobbanások, az ellenőrzőpontok sérülése és a futtatások közötti reprodukálhatóság miatt aggódnak. Minden rétegnek megvan a saját megfigyelhetőségi veremje, olyan eszközökkel, mint a Great Expectations vagy a Monte Carlo az adatoldalon, és a Weights & Biases vagy az MLflow a betanítási oldalon.
Az adatinfrastruktúra költségei általában állandóak és kiszámíthatóak, főként a tárhely mennyiségétől és a folyamatos adatbeviteltől függően. A modell betanítási költségei tüskék és projektfüggőek, mivel egyetlen betanítási futtatás rövid idő alatt több ezer GPU-órát is igénybe vehet. A szervezetek gyakran tapasztalják, hogy a betanítási költségek dominálnak a modellfejlesztés során, míg az adatköltségek az állandósult éles környezetben.
Az adatinfrastruktúra rétegen dolgozó mérnökök jellemzően adatmérnöki vagy elosztott rendszerek terén szerzett tapasztalattal rendelkeznek, mélyreható SQL, streaming rendszerek és tárolómotorok ismeretekkel. A modellképzési rétegen dolgozók általában alkalmazott matematikai vagy gépi tanulási kutatási háttérrel rendelkeznek, valamint szakértelemmel rendelkeznek a numerikus optimalizálás, a neurális hálózati architektúrák és a gyorsítóprogramozás terén.
Kihagyhatod az erős adatréteg építését, ha elegendő GPU-d van.
Még a legerősebb betanítási beállítás is gyenge modelleket hoz létre, ha zajos, elavult vagy rosszul címkézett adatokat kap. A legtöbb éles gépi tanulási hiba inkább adatproblémákra, mint számítási hiányosságokra vezethető vissza. A szilárd adatalap az, amiért a GPU-idő valóban megtérül.
A modell betanítása csak egy szkript futtatása egy nagy gépen.
Az éles környezetben történő betanítás elosztott vezénylést, ellenőrzőpont-kezelést, hiperparaméter-kezelést, kísérletkövetést és hibajavítást foglal magában. Ha egyszerű szkriptként kezeljük, az elveszett haladáshoz, reprodukálhatatlan eredményekhez és pazarolt számítási költségvetéshez vezet.
Az adatinfrastruktúra és a modell betanítása egymástól függetlenül optimalizálható.
A két réteg szorosan összekapcsolódik. Az adatséma, a címkézés vagy az eloszlás változásai közvetlenül befolyásolják a modell teljesítményét. Azok a csapatok, amelyek elszigetelten optimalizálják őket, gyakran azt tapasztalják, hogy modelljeik észrevétlenül romlanak, amikor az upstream adatok eltolódnak.
Több adat mindig javítja a modell pontosságát.
minőség sokkal fontosabb, mint a mennyiség. Több millió rosszul címkézett vagy irreleváns rekord hozzáadása valójában ronthatja a modell teljesítményét. A gondosan válogatott, jól kezelt adathalmazok szinte mindig jobban teljesítenek, mint a nyers, szűretlenek, méretüktől függetlenül.
A felhőalapú menedzselt szolgáltatások kiküszöbölik a házon belüli szakértelem szükségességét mindkét rétegben.
A menedzselt platformok jól kezelik a rutinműveleteket, de a csapatoknak továbbra is mélyrehatóan ismerniük kell mindkét réteget a teljesítmény finomhangolásához, a költségek szabályozásához és a hibák elhárításához. Az absztrakció csökkenti a fáradságot, de nem helyettesíti az alapvető tudást.
Válassza az Adatinfrastruktúra Réteget, ha a megbízható adatmozgatás, irányítás és a nagy léptékű elemzések kiszolgálása a legfontosabb. Válassza a Modell Betanítási Réteget, ha a gépi tanulási modellek építésére, kísérletezésére és optimalizálására összpontosít. A gyakorlatban az érett MI-rendszereknek mindkét rétegnek harmonikusan kell működnie, az erős adatinfrastruktúrának pedig gyorsabb és reprodukálhatóbb modellbetanítást kell lehetővé tennie.
Az adaptív infrastruktúra dinamikusan alkalmazkodik a változó munkaterhelésekhez automatizálás és valós idejű skálázás révén, míg a statikus infrastruktúra-tervezés fix, előre konfigurált erőforrásokra támaszkodik. A köztük való választás a munkaterhelés változékonyságától, a költségvetés kiszámíthatóságától és a felhőkörnyezeten belüli működési érettségtől függ.
Az adatátviteli szűk keresztmetszetek lelassítják a gépi tanulási folyamatokat azáltal, hogy korlátozzák az információk sebességét a tároló, a memória és a számítási erőforrások között, míg a modellszámítási szűk keresztmetszetek akkor keletkeznek, amikor a GPU vagy a CPU feldolgozási teljesítménye válik korlátozó tényezővé. A különbség megértése segít a csapatoknak optimalizálni az infrastrukturális kiadásokat és a képzési hatékonyságot.
felhasználói azonosító szerinti adatfelosztás egyedi felhasználói azonosítók alapján osztja el a rekordokat az előre látható hozzáférési minták érdekében, míg a földrajzi hely szerinti felosztás régiók szerint osztja fel az adatokat a késleltetés minimalizálása és az adatszuverenitási törvények betartása érdekében. Mindkét stratégia megoldja a méretezési kihívásokat, de alapvetően eltérő prioritásokhoz optimalizál.
Az adatfolyam-optimalizálás a nyers adatok hatékony mozgatására és elemzési célú átalakítására összpontosít, míg a modellfolyamat-optimalizálás a gépi tanulási modellek betanítását, validálását és telepítését egyszerűsíti. Mindkettő kritikus fontosságú a skálázható MI-rendszerek számára, de a gépi tanulási életciklus különböző szakaszait célozzák meg.
Az AI-vezérelt rendszerek több modellt, eszközt és adatfolyamatot koordinálnak egy egységes keretrendszeren keresztül, míg az önálló modellek használata egyetlen AI-modell közvetlen meghívását jelenti minden feladathoz. A szervezetek jellemzően a komplexitás, a méretarány és a többlépéses automatizálás szükségessége alapján választanak e megközelítések közül.
