Funkciju inženierijas cauruļvadi piedāvā automatizētas, reproducējamas darbplūsmas neapstrādātu datu pārveidošanai par modelim gatavām funkcijām, savukārt ad hoc funkciju izveide balstās uz manuālām, vienreizējām transformācijām. Cauruļvadi labāk mērogojami ražošanas vidēm, savukārt ad hoc metodes ir piemērotas ātriem eksperimentiem un nelielām datu kopām.
Automatizētas, strukturētas darbplūsmas, kas pārveido neapstrādātus datus par modelim gatavām funkcijām, izmantojot reproducējamus, secīgus apstrādes soļus.
Manuālas, vienreizējas funkciju transformācijas, kas izveidotas tieši piezīmju grāmatiņās vai skriptos bez standartizētām darbplūsmām vai automatizācijas.
| Funkcija | Funkciju inženierijas cauruļvadi | Ad hoc funkciju izveide |
|---|---|---|
| Darbplūsmas struktūra | Secīga, automatizēta, uz DAG balstīta cauruļvada izveide | Manuālas, piezīmju grāmatiņā balstītas transformācijas |
| Reproducējamība | Augsts — konsekventi piemērota tā pati loģika | Zems — atšķiras atkarībā no eksperimenta un izstrādātāja |
| Mērogojamība | Izstrādāts lieliem datu kopumiem un ražošanas mērogam | Ierobežots ar maziem un vidējiem datu kopumiem |
| Iestatīšanas laiks | Lielāks sākotnējais ieguldījums | Minimāla iestatīšana, tūlītēja sākšana |
| Apmācības un kalpošanas konsekvence | Ieviests, atkārtoti izmantojot cauruļvadu | Neatbilstības risks starp apmācību un dienēšanu |
| Versiju kontrole | Iebūvēta funkcija un cauruļvada versiju veidošana | Paļaujas uz manuālu koda apstiprināšanu |
| Labākais lietošanas gadījums | Ražošanas mašīnmācīšanās sistēmas un komandas sadarbība | Pētījumi, prototipu izstrāde un vienreizējas analīzes |
| Bieži sastopamie rīki | scikit-learn, Airflow, TFX, Kubeflow, Feast | pandas, NumPy, Jupyter piezīmju grāmatiņas |
Funkciju inženierijas cauruļvadi izceļas, runājot par atkārtojamību. Tā kā katra transformācija ir definēta kā atsevišķs solis darbplūsmā, tā pati loģika darbojas identiski neatkarīgi no tā, vai apstrādājat apmācības datus vai sniedzat lietotājiem prognozes. Turpretī ad hoc izveide bieži vien rada nelielas atšķirības starp to, kas tika darīts modeļa izstrādes laikā, un to, kas notiek ražošanā. Kolonna, kas pārdēvēta piezīmju grāmatiņā, bet ne apkalpošanas skriptā, var nemanāmi samazināt modeļa veiktspēju, nevienam to nepamanot.
Ja nepieciešams ātri pārbaudīt hipotēzi, ad hoc funkciju izveide ir grūti pārspējama. Varat uzrakstīt dažas pandas koda rindiņas, vizualizēt rezultātu un atkārtot dažu minūšu laikā. Cauruļvadi rada papildu slodzi — ir jādefinē soļi, jākonfigurē atkarības un dažreiz jāizveido orķestrēšanas infrastruktūra. Izpētes datu analīzei vai agrīnās stadijas pētījumiem šīs papildu slodzes var nevajadzīgi palēnināt darbu. Daudzi praktiķi izmanto hibrīda pieeju: brīvi eksperimentēt un pēc tam ieviest uzvarošās funkcijas cauruļvadā.
Cauruļvadi ir izstrādāti, lai apstrādātu ražošanas mašīnmācīšanās realitātes: lielus datu kopumus, plānotu pārapmācību un izkliedētu skaitļošanu. Tādi rīki kā Apache Airflow un Kubeflow var organizēt funkciju izstrādi vairākos klasteros, savukārt funkciju krātuves apkalpo iepriekš aprēķinātas funkcijas ar zemu latentumu. Ad hoc skripti parasti nespēj darboties lielā mērogā — piezīmju grāmatiņa, kas strādā ar 100 000 rindām, var avarēt vai aizņemt stundas ar 100 miljoniem rindu. Jebkurai sistēmai, kurai regulāri jāpārkvalificējas vai jāsniedz reāllaika prognozes, cauruļvadi būtībā ir nepieciešami.
Komandas gūst milzīgu labumu no cauruļvadiem, jo tie izveido kopīgu, dokumentētu vārdu krājumu funkcijām. Jauns komandas dalībnieks var izlasīt cauruļvada definīciju un precīzi saprast, kā katra funkcija tiek aprēķināta. Ar ad hoc izveidi šīs zināšanas bieži vien atrodas tikai kāda piezīmju grāmatiņā vai atmiņā. Kad sākotnējais veidotājs pamet vai aizmirst loģiku, viņa darba reproducēšana kļūst par arheoloģiju. Cauruļvadi arī vienkāršo koda pārskatīšanu un testēšanu, jo transformācijas ir modulāras un testējamas.
Bojāta cauruļvada atkļūdošana parasti ir vienkāršāka nekā ad hoc koda atšķetināšana, jo katram solim ir skaidras ieejas un izejas. Ja funkciju sadalījums mainās, var izolēt, kura transformācija to izraisīja. Ad hoc funkciju izveide mēdz uzkrāt tehnisko parādu — ātri labojumi slāņojas viens uz otra, līdz neviens pilnībā nesaprot funkciju loģiku. Tomēr slikti izstrādāti cauruļvadi var kļūt tikpat necaurspīdīgi, īpaši, ja tie pāraug plašos DAG bez dokumentācijas.
Cauruļvadi ir noderīgi tikai lieliem uzņēmumiem ar īpašām MLop komandām.
Pat individuāli datu zinātnieki gūst labumu no cauruļvadiem, ja viņiem ražošanas vidē ir vairāk nekā viens modelis. Tādiem rīkiem kā scikit-learn Pipeline klasei nepieciešama minimāla iestatīšana, un tie nodrošina tūlītējas atkārtojamības priekšrocības neatkarīgi no komandas lieluma.
Ad hoc funkciju izveide ir neprofesionāla vai slinka.
Ad hoc izveide ir leģitīma un bieži vien nepieciešama mašīnmācīšanās darbplūsmas sastāvdaļa. Lielākā daļa veiksmīgo cauruļvadu sākas kā ad hoc eksperimenti, kas pierādījuši savu vērtību pirms to formalizēšanas. Galvenais ir zināt, kad pāriet no ad hoc uz strukturētām darbplūsmām.
Kad esat uzbūvējis cauruļvadu, jums tas vairs nekad nebūs jāpieskaras.
Cauruļvadiem nepieciešama pastāvīga apkope, jo mainās datu izplatīšana, tiek pievienotas jaunas funkcijas un mainās biznesa prasības. Cauruļvads ir dzīva sistēma, nevis vienreizējs artefakts.
Funkciju inženiertehniskie cauruļvadi automātiski novērš datu noplūdi.
Cauruļvadi samazina noplūdes risku, nodrošinot konsekventas transformācijas, taču tie to nenovērš. Jums joprojām ir rūpīgi jānodala apmācības, validācijas un testēšanas dati un jānodrošina, ka mērķa kodēšanas vai mērogošanas statistika tiek aprēķināta tikai apmācības datiem.
Ad hoc metodes ražošanā vispār nevar izmantot.
Daudzas maza mēroga ražošanas sistēmas darbojas ar ad hoc funkciju loģiku, kas ietverta vienkāršos skriptos. Šī atšķirība ir svarīgāka mērogā un starp komandām, nevis viena modeļa gadījumā, kas apkalpo nelielu datplūsmu.
Izvēlieties funkciju inženierijas cauruļvadus, veidojot mašīnmācīšanās (ML) sistēmas ražošanas vidē, strādājot ar komandām vai apstrādājot datus lielā mērogā, kur svarīga ir reproducējamība un konsekvence. Izmantojiet ad hoc funkciju izveidi agrīnu eksperimentu, vienreizēju analīžu vai mācību laikā — ātrums un elastība atsver struktūras trūkumu. Labākie praktiķi izmanto abus: ad hoc metodes atklāšanai, cauruļvadus izvietošanai.
A/B testēšana modeļu apkalpošanā novirza trafiku starp konkurējošām modeļu versijām, lai novērtētu reālo veiktspēju, savukārt viena modeļa ieviešana visiem lietotājiem nosūta vienu modeli. Komandas izvēlas starp tiem, pamatojoties uz riska toleranci, trafika apjomu un statistiskās validācijas nepieciešamību pirms pilnīgas ieviešanas.
A/B testēšana satura izlaidumos ietver variāciju ieviešanu dažādiem auditorijas segmentiem un veiktspējas mērīšanu, savukārt vienreizēji satura izlaidumi vienlaikus nodrošina vienu versiju visiem lietotājiem. Katra pieeja atbilst dažādiem mērķiem, A/B testēšanai dodot priekšroku uz datiem balstītai optimizācijai, bet vienreizējiem izlaidumiem prioritāte ir ātrums un vienkāršība.
Adaptīvā izguve dinamiski pielāgo, kā un kādu informāciju sistēma izgūst, pamatojoties uz vaicājumu, savukārt statiskās izguves cauruļvadi ievēro fiksētus noteikumus neatkarīgi no konteksta. Abas nodrošina modernas mākslīgā intelekta lietojumprogrammas, taču tās ievērojami atšķiras pēc elastības, izmaksām un precizitātes. Izvēle starp tām ir atkarīga no darba slodzes sarežģītības un budžeta.
Šajā detalizētajā salīdzinājumā tiek pētītas adaptīvo intelekta dzinēju arhitektūras atšķirības, darbības ierobežojumi un reālā veiktspēja salīdzinājumā ar fiksētas uzvedības automatizācijas sistēmām. Mēs aplūkojam, kā sistēmas, kas nepārtraukti mācās no jauniem vides datiem, atbilst stingrām, paredzamām, uz noteikumiem balstītām sistēmām.
Aģentu apmācība vidēs ietver mācīšanos, izmantojot reāllaika mijiedarbību ar simulētu vai fizisku vidi, savukārt bezsaistes datu kopu apmācība balstās uz iepriekš apkopotiem datiem bez papildu piekļuves videi. Abas pieejas apmāca mašīnmācīšanās modeļus, taču būtiski atšķiras tas, kā aģenti apkopo pieredzi un uzlabo veiktspēju.
