Datu plūsmas optimizācija koncentrējas uz neapstrādātu datu efektīvu pārvietošanu un pārveidošanu analītikai, savukārt modeļu plūsmas optimizācija vienkāršo mašīnmācīšanās modeļu apmācību, validāciju un izvietošanu. Abi ir kritiski svarīgi mērogojamām mākslīgā intelekta sistēmām, taču tie ir vērsti uz dažādiem mašīnmācīšanās dzīves cikla posmiem.
Neapstrādātu datu uzņemšanas, pārveidošanas un piegādes uzlabošanas process lejupējās analīzes un mašīnmācīšanās lietošanas gadījumiem.
Pilnīgas mašīnmācīšanās darbplūsmas racionalizēšanas prakse, sākot no funkciju izstrādes līdz apmācībai, novērtēšanai un ieviešanai.
| Funkcija | Datu cauruļvada optimizācija | Modeļa cauruļvada optimizācija |
|---|---|---|
| Galvenais mērķis | Ātri piegādāt tīrus, uzticamus datus | Efektīvi apmāciet un izvietojiet precīzus modeļus |
| ML dzīves cikla posms | Pirmsmodelēšana (datu sagatavošana) | Modelēšana un pēcmodelēšana (apmācība, pasniegšana) |
| Galvenie rādītāji | Latentums, caurlaidspēja, datu jaunums, izmaksas par vaicājumu | Apmācības laiks, secinājumu latentums, modeļa precizitāte, GPU izmantošana |
| Bieži sastopamie rīki | Gaisa plūsma, dzirkstele, DBT, sniegpārsla, AWS līme | MLflow, Kubeflow, TFX, SageMaker, Metaflow |
| Tipiskas vājās vietas | Lēni vaicājumi, shēmas nobīde, datu sagrozījums, tīkla ievade/izvade | Dīkstāvē esoši GPU, lieka funkciju aprēķināšana, lieli modeļa artefakti |
| Optimizācijas metodes | Sadalīšana, kešatmiņa, pakāpeniska ielāde, vaicājumu pārrakstīšana | Sadalītā apmācība, jauktā precizitāte, atzarošana, kvantēšana |
| Bojājumu režīmi | Novecojuši dati, trūkstoši ieraksti, bojātas transformācijas | Apmācības atšķirības, datu noplūde, apkalpošanas neprecizitāte |
| Nepieciešamo prasmju kopums | SQL, Python, izkliedētās sistēmas, datu modelēšana | ML ietvari, statistika, MLOps, konteineru orķestrēšana |
Datu plūsmas optimizācija ir saistīta ar to, kā informācija plūst no operatīvajām sistēmām analītikai gatavos formātos. Mērķis ir nodrošināt, lai pareizie dati nonāktu pareizajā vietā un laikā, nepārsniedzot budžetu. Turpretī modeļu plūsmas optimizācija sākas pēc tam, kad dati ir gatavi, un koncentrējas uz to pārvēršanu funkcionējošā prognozēšanas sistēmā. Tā nosaka, kā tiek veidotas funkcijas, kā tiek izsekoti eksperimenti un kā apmācīti modeļi nonāk ražošanas vidē.
Kad komandas noregulē datu cauruļvadu, tās parasti vēro vaicājumu izpildes laiku, apstrādes aizkavi, krātuves izmaksas un kļūdu līmeni. Modeļu cauruļvada komandas rūpējas par atšķirīgu skaitļu kopumu: apmācības ilgumu katrā laikmetā, patērētajām GPU stundām, validācijas precizitāti un gala lietotājiem sniegto prognožu latentumu. Abas pasaules augstu vērtē izmaksu efektivitāti, taču to izmantotie sviras ir diezgan atšķirīgas.
Datu cauruļvadu telpā dominē orķestrētāji, piemēram, Airflow un Dagster, transformācijas dzinēji, piemēram, dbt un Spark, un noliktavu skaitļošanas platformas no Snowflake vai BigQuery. Modeļu cauruļvadi balstās uz MLOps platformām, piemēram, MLflow un Kubeflow, kā arī apmācības infrastruktūru, kas balstīta uz Kubernetes, Ray vai pārvaldītiem pakalpojumiem, piemēram, Vertex AI. Pastāv pārklāšanās, īpaši ap funkciju krātuvēm, taču ekosistēmas joprojām lielā mērā atšķiras.
Datu cauruļvadi mēdz pārtrūkt shēmas izmaiņu, novēloti pienākošu datu vai slikti uzrakstītu transformāciju dēļ, kas skenē pārāk daudz datu. Modeļu cauruļvadi neizdodas tādu iemeslu dēļ kā apmācības apkalpošanas neprecizitāte, kur ražošanā izmantotās funkcijas atšķiras no apmācības laikā redzamajām, vai tāpēc, ka hiperparametru pārskatīšana patērē resursus, neradot labākus modeļus. Abiem ir nepieciešama uzraudzība, taču signāli izskatās ļoti atšķirīgi.
Datu cauruļvadu darbs parasti notiek datu inženierijas komandu pārziņā, kas sadarbojas ar analītikas un pārvaldības ieinteresētajām personām. Modeļu cauruļvadu īpašumtiesības parasti ietilpst mašīnmācīšanās inženierijas vai MLOps grupu pārziņā, kas strādā kopā ar datu zinātniekiem, kuri nodod apmācītus modeļus. Nobriedušās organizācijās šīs komandas koplieto infrastruktūru, piemēram, funkciju krātuves un novērošanas rīkus, taču ikdienas pienākumi paliek atsevišķi.
Datu cauruļvadu izmaksu samazināšana bieži vien nozīmē dārgu vaicājumu pārrakstīšanu, failu saspiešanu kolonnu formātos, piemēram, Parquet, vai darbu plānošanu ārpus pīķa stundām. Modeļu cauruļvadu gadījumā ietaupījumus nodrošina tādas metodes kā lokāla apmācība, modeļu destilācija un lielu modeļu mazāku kvantētu versiju apkalpošana. Abas metodes gūst labumu no automātiskās mērogošanas, taču mērogojamie pamatā esošie resursi ir diezgan atšķirīgi.
Optimizējot vienu cauruļvadu, automātiski uzlabojas arī otra darbība.
Zibenīgi ātrs datu cauruļvads nesaīsina modeļa apmācības laiku, un labi noregulēts modeļa cauruļvads nevar labot trūkstošus vai novecojušus datus. Katram slānim ir nepieciešams savs mērķtiecīgs darbs, pat ja tie koplieto infrastruktūru.
Datu cauruļvadi ir svarīgi tikai analītikai, nevis mašīnmācībai.
Mūsdienu mašīnmācīšanās sistēmas ir ļoti atkarīgas no funkciju kanāliem, kas būtībā ir datu kanāli ar stingrākām validācijas un versiju noteikšanas prasībām. To apstrāde kā atsevišķas pasaules bieži vien rada apmācības un apkalpošanas neprecizitāti.
Modeļa cauruļvada optimizācija ir tikai ātrāka GPU izvēle.
Aparatūra palīdz, taču lielākos ieguvumus sniedz programmatūras līmeņa izmaiņas, piemēram, jauktas precizitātes apmācība, labāki datu ielādētāji, izkliedētas stratēģijas un modeļu arhitektūru atzarošana.
Kad cauruļvads veiksmīgi darbojas, tas paliek optimizēts.
Datu apjomi pieaug, shēmas attīstās un modeļu arhitektūras mainās. Cauruļvadiem nepieciešama nepārtraukta profilēšana un regulēšana, pretējā gadījumā tie laika gaitā nemanāmi kļūst dārgi un lēni.
Jums ir nepieciešams tikai viens orķestrēšanas rīks abiem cauruļvadiem.
Lai gan tādi rīki kā Airflow un Kubeflow tehniski var ieplānot abus, lielākā daļa komandu katrai domēnai izmanto specializētus orķestrētājus, jo kļūmju apstrāde, atkārtotas mēģināšanas loģika un resursu prasības ievērojami atšķiras.
Izvēlieties datu cauruļvada optimizāciju, ja jūsu vājā vieta ir uzticamu datu ātra un lēta nonākšana analītiķu un lejupējo sistēmu rokās. Investējiet modeļu cauruļvada optimizācijā, ja apmācības cikli ir lēni, izvietošana ir nestabila vai secinājumu izmaksas samazina peļņas normu. Praksē nobriedušām mākslīgā intelekta organizācijām ir nepieciešami abi, jo ātrs modeļu cauruļvads, kas izveidots virs lēna vai neuzticama datu cauruļvada, joprojām nedarbosies pietiekami labi.
Adaptīvā infrastruktūra dinamiski pielāgojas mainīgajām darba slodzēm, izmantojot automatizāciju un mērogošanu reāllaikā, savukārt statiskās infrastruktūras dizains balstās uz fiksētiem, iepriekš konfigurētiem resursiem. Izvēle starp tiem ir atkarīga no darba slodzes mainīguma, budžeta paredzamības un darbības brieduma jūsu mākoņvidē.
Augstas caurlaidspējas apkalpošanas sistēmas apstrādā milzīgu pieprasījumu apjomu ar milisekundes līmeņa latentumu, nodrošinot ieteikumu dzinēju un reklāmu platformu darbību. API ar mazu datplūsmu apkalpo mazākas lietotāju bāzes, kur vienkāršība, izmaksu efektivitāte un uzturēšanas vieglums ir svarīgāki par neapstrādātu mērogu.
Augstas caurlaidspējas ieteikumu apkalpošana koncentrējas uz miljonu vienumu ranžēšanu katrā pieprasījumā plašā mērogā, savukārt zemas latentuma API sistēmas piešķir prioritāti ātram, paredzamam atbildes laikam vispārējas nozīmes vaicājumiem. Abas pieprasa veiktspēju zem 100 ms, bet risina fundamentāli atšķirīgas inženiertehniskās problēmas mūsdienu mākoņinfrastruktūrā.
Šis salīdzinājums izvērtē Amazon Web Services un Google Cloud, analizējot to pakalpojumu piedāvājumus, cenu modeļus, globālo infrastruktūru, veiktspēju, izstrādātāju pieredzi un optimālos lietošanas gadījumus, palīdzot organizācijām izvēlēties mākoņplatformu, kas vislabāk atbilst to tehniskajām un biznesa prasībām.
Baitu nobīdes kontrolpunkti un bezstāvokļa atkopšana ir principiāli atšķirīgas pieejas kļūdu tolerancei izkliedētās sistēmās, kur pirmā saglabā precīzas straumes pozīcijas precīzai atsākšanas iespējai, bet otrā atjauno stāvokli no nulles, izmantojot nemainīgus datu avotus, aizstājot krātuves pieskaitāmās izmaksas rekonstrukcijas vienkāršības labad.
