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Livello di infrastruttura dati vs. livello di addestramento del modello
Il livello di infrastruttura dati si occupa dell'archiviazione, dell'elaborazione e della gestione dei flussi di dati grezzi, mentre il livello di addestramento dei modelli si concentra sull'esecuzione di algoritmi per addestrare i modelli di machine learning. Entrambi sono essenziali nei sistemi di intelligenza artificiale, ma svolgono ruoli fondamentalmente diversi nel ciclo di sviluppo.
In evidenza
Il livello di infrastruttura dati si concentra sul trasferimento e sull'affidabilità dei dati, mentre il livello di addestramento del modello si concentra sul calcolo e sull'apprendimento.
Utilizzano hardware fondamentalmente diverso: le pipeline di dati privilegiano le CPU, mentre l'addestramento predilige le GPU o le TPU.
Le dinamiche dei costi differiscono notevolmente: i costi dei dati rimangono costanti, mentre i costi della formazione sono variabili e legati ai singoli progetti.
Ogni livello richiede competenze specifiche, dall'ingegneria dei sistemi distribuiti alla ricerca applicata sull'apprendimento automatico.
Cos'è Livello di infrastruttura dati?
Il sistema fondamentale responsabile della raccolta, dell'archiviazione, dell'elaborazione e della distribuzione dei dati alle applicazioni a valle e alle pipeline di machine learning.
Costruito attorno a tecnologie come data lake, data warehouse e piattaforme di streaming come Apache Kafka e Apache Spark.
Gestisce l'acquisizione di dati sia in batch che in tempo reale su scala petabyte per sistemi aziendali.
In genere utilizza sistemi di archiviazione distribuiti come HDFS, Amazon S3 o Google Cloud Storage per garantire la durabilità dei dati.
Tra le responsabilità principali rientrano la governance dei dati, la gestione degli schemi e la convalida della qualità.
Spesso orchestrato tramite strumenti come Apache Airflow, Prefect o Dagster per la pianificazione dei flussi di lavoro.
Cos'è Livello di addestramento del modello?
Lo strato computazionale in cui i modelli di apprendimento automatico apprendono schemi da dati preparati attraverso processi di ottimizzazione iterativi.
Si affida in larga misura agli acceleratori GPU e TPU di fornitori come NVIDIA, AMD e Google per il calcolo parallelo.
Comunemente utilizza framework come TensorFlow, PyTorch e JAX per definire e addestrare reti neurali.
Richiede una larghezza di banda di memoria considerevole e interconnessioni ad alta velocità come NVLink per la scalabilità su più dispositivi.
Spesso si avvale di strategie di addestramento distribuite, tra cui il parallelismo dei dati e il parallelismo dei modelli tra i cluster.
Piattaforme come AWS SageMaker, Google Vertex AI e Azure ML forniscono ambienti gestiti per questo livello.
Tabella di confronto
Funzionalità
Livello di infrastruttura dati
Livello di addestramento del modello
Scopo primario
Archiviare, elaborare e distribuire i dati in modo affidabile
Addestrare e ottimizzare modelli di apprendimento automatico sui dati
Tecnologie di base
Kafka, Spark, Airflow, Snowflake, S3
PyTorch, TensorFlow, CUDA, Horovod, Ray
Requisiti di calcolo
Elevata velocità di I/O e ottimizzazione per CPU.
Elevata larghezza di banda della memoria ottimizzata per GPU/TPU.
Scala dei dati
Petabyte di dati grezzi ed elaborati
Da gigabyte a terabyte di batch di addestramento
Indicatori chiave
Latenza, velocità di trasmissione, aggiornamento dei dati
Perdita, accuratezza, tempo di addestramento, convergenza
Impatto del guasto
Le condotte a valle si bloccano o producono dati obsoleti
lavori di formazione ripartono o producono modelli scadenti
Utenti tipici
Ingegneri dei dati, team di piattaforma
Ingegneri di apprendimento automatico, ricercatori scientifici
Fattori di costo
Volume di archiviazione e uscita di rete
Ore di utilizzo della GPU e utilizzo dell'acceleratore
Confronto dettagliato
Ruolo nel ciclo di vita dell'apprendimento automatico
Il livello di infrastruttura dati si trova a monte, alimentando la pipeline di addestramento con set di dati puliti e affidabili. Senza di esso, il livello di addestramento del modello non avrebbe nulla di significativo da cui apprendere. Viceversa, il livello di addestramento del modello utilizza questi dati preparati e produce artefatti addestrati che vengono poi distribuiti. Si tratta quindi di una dipendenza sequenziale, non di alternative concorrenti.
Profilo di calcolo e hardware
carichi di lavoro dell'infrastruttura dati in genere privilegiano le CPU con elevata capacità di memoria e reti veloci, poiché la maggior parte delle operazioni prevede lo spostamento e la trasformazione di grandi volumi di dati. L'addestramento dei modelli, d'altro canto, richiede acceleratori specializzati come GPU o TPU, che eccellono nelle moltiplicazioni di matrici, elemento fondamentale del deep learning. I profili hardware sono così diversi che i fornitori di servizi cloud spesso li prezzano su famiglie di istanze completamente separate.
Modelli di scalabilità
Scalare il livello dell'infrastruttura dati di solito significa aggiungere più nodi di archiviazione, aumentare il numero di partizioni o suddividere i dati tra regioni. Il livello di addestramento del modello si scala in modo diverso, spesso distribuendo i pesi del modello su molte GPU o suddividendo un singolo modello di grandi dimensioni su più acceleratori. Entrambi i livelli presentano colli di bottiglia, ma le soluzioni raramente coincidono.
Preoccupazioni operative
team di dati si preoccupano della deriva dello schema, dei dati che arrivano in ritardo e del riempimento delle pipeline. I team di machine learning si preoccupano dell'esplosione dei gradienti, della corruzione dei checkpoint e della riproducibilità tra le esecuzioni. Ogni livello ha il suo stack di osservabilità, con strumenti come Great Expectations o Monte Carlo sul lato dati e Weights & Biases o MLflow sul lato addestramento.
Struttura dei costi
I costi dell'infrastruttura dati tendono ad essere stabili e prevedibili, determinati principalmente dal volume di archiviazione e dall'acquisizione continua dei dati. I costi di addestramento dei modelli sono invece variabili e dipendono dal progetto, poiché una singola sessione di addestramento può consumare migliaia di ore di GPU in un breve lasso di tempo. Spesso le organizzazioni riscontrano che i costi di addestramento sono predominanti durante lo sviluppo del modello, mentre i costi dei dati prevalgono nella fase di produzione a regime.
Competenze richieste
Gli ingegneri che lavorano sul livello di infrastruttura dati provengono in genere da un background di ingegneria dei dati o sistemi distribuiti, con una profonda conoscenza di SQL, sistemi di streaming e motori di archiviazione. Coloro che lavorano sul livello di addestramento dei modelli hanno solitamente un background di matematica applicata o ricerca nel machine learning, con competenze in ottimizzazione numerica, architetture di reti neurali e programmazione di acceleratori.
Pro e Contro
Livello di infrastruttura dati
Vantaggi
+Consegna dati affidabile
+Scala orizzontalmente
+Strumenti di governance efficaci
+Riutilizzabile in diversi progetti
Consentiti
−Costi di stoccaggio elevati
−Debug di pipeline complesse
−Sfide dell'evoluzione dello schema
−Cicli di iterazione più lenti
Livello di addestramento del modello
Vantaggi
+Sperimentazione rapida
+Controllo diretto del modello
+Sostiene la ricerca all'avanguardia
+Riproducibile con punti di controllo
Consentiti
−Utilizzo oneroso della GPU
−Lunghi periodi di allenamento
−Errori difficili da diagnosticare
−Sensibile alla qualità dei dati
Idee sbagliate comuni
Mito
Se si dispone di un numero sufficiente di GPU, è possibile evitare di creare un robusto livello dati.
Realtà
Anche la configurazione di training più potente produce modelli scadenti se alimentata con dati rumorosi, obsoleti o etichettati in modo errato. La maggior parte dei fallimenti del machine learning in produzione è riconducibile a problemi di dati piuttosto che a carenze di potenza di calcolo. Una solida base di dati è ciò che permette di sfruttare appieno il tempo di elaborazione della GPU.
Mito
L'addestramento del modello consiste semplicemente nell'eseguire uno script su una macchina potente.
Realtà
La formazione in ambiente di produzione prevede l'orchestrazione distribuita, il checkpointing, la gestione degli iperparametri, il monitoraggio degli esperimenti e il ripristino in caso di errore. Trattarla come un semplice script porta a perdere i progressi, ottenere risultati non riproducibili e sprecare risorse di calcolo.
Mito
L'infrastruttura dati e l'addestramento del modello possono essere ottimizzati in modo indipendente.
Realtà
I due livelli sono strettamente interconnessi. Le modifiche allo schema dei dati, all'etichettatura o alla distribuzione influiscono direttamente sulle prestazioni del modello. I team che li ottimizzano separatamente spesso riscontrano un degrado silenzioso dei loro modelli quando i dati a monte subiscono delle variazioni.
Mito
Una maggiore quantità di dati migliora sempre la precisione del modello.
Realtà
La qualità conta molto più della quantità. L'aggiunta di milioni di record etichettati in modo errato o irrilevanti può effettivamente compromettere le prestazioni del modello. I set di dati curati e ben gestiti offrono quasi sempre prestazioni migliori rispetto a quelli grezzi e non filtrati, indipendentemente dalle dimensioni.
Mito
I servizi gestiti in cloud eliminano la necessità di competenze interne in entrambi i livelli.
Realtà
Le piattaforme gestite gestiscono bene le operazioni di routine, ma i team hanno comunque bisogno di una conoscenza approfondita di entrambi i livelli per ottimizzare le prestazioni, controllare i costi ed eseguire il debug dei guasti. L'astrazione riduce il lavoro manuale, ma non sostituisce le conoscenze fondamentali.
Domande frequenti
Qual è la principale differenza tra il livello di infrastruttura dati e il livello di addestramento del modello?
Il livello di infrastruttura dati è responsabile dell'acquisizione, dell'archiviazione, dell'elaborazione e della distribuzione affidabile dei dati all'interno di un'organizzazione. Il livello di addestramento dei modelli prende questi dati preparati e li utilizza per addestrare modelli di machine learning attraverso un'ottimizzazione iterativa. Il primo si occupa dello spostamento e della gestione dei dati, mentre il secondo si occupa dell'apprendimento di modelli da tali dati.
Può esistere uno strato senza l'altro?
In teoria, si potrebbe avere un'infrastruttura dati senza addestramento dei modelli, utilizzabile solo per analisi e reportistica. Si potrebbero anche addestrare i modelli su un singolo laptop senza un livello dati formale. Ma nei sistemi di IA in produzione, entrambi sono necessari. Il livello dati alimenta il livello di addestramento e quest'ultimo produce modelli che dipendono da dati coerenti e di alta qualità.
Quale livello costa di più in un tipico progetto di machine learning?
Dipende dalla fase. Durante la fase attiva di sviluppo del modello, i costi di training sono generalmente predominanti perché le ore di GPU sono costose e le elaborazioni possono durare giorni o settimane. Nella fase di produzione a regime, i costi dell'infrastruttura dati sono spesso predominanti perché l'archiviazione e l'acquisizione continua dei dati sono attive 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Le organizzazioni più mature tengono traccia di entrambi i parametri separatamente per evitare sorprese.
Qual è l'hardware più adatto per ogni strato?
L'infrastruttura dati trae vantaggio da CPU con elevata memoria, SSD veloci e una rete robusta per il trasferimento di grandi set di dati. L'addestramento dei modelli beneficia di GPU o TPU che accelerano le operazioni sulle matrici, insieme a memorie ad alta larghezza di banda e interconnessioni veloci come NVLink per configurazioni multi-GPU. Combinare le due tecnologie sullo stesso hardware porta solitamente a un utilizzo inefficiente delle risorse.
Come comunicano in pratica i due livelli?
In genere, il livello dati scrive set di dati curati in un feature store o data lake, e il livello di addestramento legge da lì all'avvio del job o durante lo streaming. I feature store come Feast o Tecton fungono da ponte, fornendo definizioni di feature coerenti sia per l'addestramento che per l'inferenza. Ciò evita la distorsione tra training e inferenza, che è una causa comune di errori nei modelli in produzione.
Quale livello è più difficile da sottoporre a debug?
Entrambi possono essere problematici, ma per ragioni diverse. I bug a livello di dati spesso si manifestano come problemi silenziosi di qualità dei dati che emergono solo dopo il degrado dei modelli. I bug a livello di addestramento tendono ad essere più visibili, come crash o divergenze, ma riprodurli in ambienti distribuiti può essere complicato. Molti team investono molto nell'osservabilità per entrambi.
I team di piccole dimensioni necessitano di entrambi i livelli?
Sì, anche se spesso vengono accorpati in un unico team o addirittura in una sola persona. I team di piccole dimensioni potrebbero utilizzare servizi gestiti come Snowflake per i dati e Vertex AI per l'addestramento, al fine di ridurre il carico operativo. La separazione concettuale rimane comunque importante, anche quando lo stesso ingegnere si occupa di entrambe le responsabilità.
In che modo MLOps si relaziona a questi due livelli?
MLOps si posiziona al di sopra di entrambi i livelli e garantisce un passaggio fluido tra di essi. Comprende la gestione delle versioni dei dati, l'orchestrazione delle pipeline, il tracciamento degli esperimenti, la gestione del registro dei modelli e l'automazione del deployment. Senza le pratiche MLOps, i due livelli spesso si discostano, causando problemi di riproducibilità e fallimenti in produzione.
Quali sono gli strumenti comuni utilizzati in ogni livello?
Il livello dati utilizza comunemente Apache Spark, Kafka, Airflow, dbt, Snowflake e BigQuery. Il livello di addestramento utilizza comunemente PyTorch, TensorFlow, JAX, Ray, Horovod e Weights & Biases. I provider cloud offrono suite integrate che coprono entrambi gli ambiti, come AWS SageMaker, Google Vertex AI e Azure Machine Learning.
Come si decide dove investire per primi?
Se i tuoi modelli non offrono prestazioni ottimali, inizia con un'analisi del livello dati, poiché la maggior parte dei problemi di accuratezza ha origine lì. Se i tuoi modelli sono accurati ma lenti da addestrare o costosi da eseguire, investi nel livello di addestramento tramite hardware migliore, strategie distribuite o architetture più efficienti. Un approccio equilibrato di solito si rivela il più efficace nel tempo.
Verdetto
Scegli il livello di infrastruttura dati quando la tua priorità è un trasferimento dati affidabile, la governance e la fornitura di analisi su larga scala. Scegli il livello di addestramento dei modelli quando il tuo obiettivo è costruire, sperimentare e ottimizzare modelli di machine learning. In pratica, i sistemi di IA maturi necessitano che entrambi i livelli lavorino in armonia, con una solida infrastruttura dati che consenta un addestramento dei modelli più rapido e riproducibile.
