Plast podatkovne infrastrukture obravnava shranjevanje, obdelavo in upravljanje surovih podatkovnih cevovodov, medtem ko se plast za učenje modelov osredotoča na izvajanje algoritmov za učenje modelov strojnega učenja. Oba sta bistvena v sistemih umetne inteligence, vendar imata v življenjskem ciklu razvoja bistveno različni vlogi.
Temeljni sistem, odgovoren za zbiranje, shranjevanje, obdelavo in streženje podatkov nadaljnjim aplikacijam in cevovodom strojnega učenja.
Računalniška plast, kjer se modeli strojnega učenja učijo vzorcev iz pripravljenih podatkov s pomočjo iterativnih optimizacijskih procesov.
| Funkcija | Plast podatkovne infrastrukture | Modelna učna plast |
|---|---|---|
| Primarni namen | Zanesljivo shranjevanje, obdelava in strežba podatkov | Učenje in optimizacija modelov strojnega učenja na podatkih |
| Osnovne tehnologije | Kafka, Iskra, Pretok zraka, Snežinka, S3 | PyTorch, TensorFlow, CUDA, Horovod, Ray |
| Zahteve za izračun | Optimizirana za CPU, visoka prepustnost V/I | Optimizirana za GPU/TPU, visoka pasovna širina pomnilnika |
| Lestvica podatkov | Petabajti surovih in obdelanih podatkov | Gigabajti v terabajte učnih paketov |
| Ključne metrike | Zakasnitev, prepustnost, svežina podatkov | Izguba, natančnost, čas učenja, konvergenca |
| Vpliv neuspeha | Naknadni cevovodi se zatikajo ali proizvajajo zastarele podatke | Učna opravila se znova zaženejo ali ustvarijo slabe modele |
| Tipični uporabniki | Podatkovni inženirji, ekipe za platforme | Inženirji strojnega učenja, raziskovalci |
| Gonilniki stroškov | Prostornina shranjevanja in izhod iz omrežja | Ure grafičnega procesorja in uporaba pospeševalnika |
Plast podatkovne infrastrukture je v zgornjem delu procesne verige in v učni cevovod dovaja čiste in zanesljive nabore podatkov. Brez nje se plast za učenje modela ne bi imela iz česa smiselnega učiti. Nasprotno pa plast za učenje modela porabi te pripravljene podatke in ustvari naučene artefakte, ki se sčasoma uporabijo. Ti tvorijo zaporedno odvisnost in ne konkurenčnih alternativ.
Delovne obremenitve podatkovne infrastrukture običajno dajejo prednost procesorjem z veliko pomnilniško zmogljivostjo in hitrim omrežjem, saj večina operacij vključuje premikanje in preoblikovanje velikih količin podatkov. Po drugi strani pa usposabljanje modelov zahteva specializirane pospeševalnike, kot so grafični procesorji ali procesorji TPU, ki so odlični pri množenju matrik v središču globokega učenja. Profili strojne opreme so tako različni, da jih ponudniki storitev v oblaku pogosto cenijo kot povsem ločene družine primerkov.
Skaliranje sloja podatkovne infrastrukture običajno pomeni dodajanje več vozlišč za shranjevanje, povečanje števila particij ali razdelitev podatkov po regijah. Sloj za učenje modela se skalira drugače, pogosto z razporeditvijo uteži modela po več grafičnih procesorjih ali razdeljevanjem enega samega velikega modela po več pospeševalnikih. Obe rešitvi se soočata z ozkimi grli, vendar se rešitve le redko prekrivajo.
Podatkovne ekipe skrbijo zaradi premika sheme, poznega prispetja podatkov in zapolnjevanja cevovodov. Ekipe strojnega učenja skrbijo zaradi eksplozij gradientov, poškodb kontrolnih točk in ponovljivosti med izvedbami. Vsaka plast ima svoj sklad opazovalnosti, z orodji, kot sta Great Expectations ali Monte Carlo na strani podatkov in Weights & Biases ali MLflow na strani učenja.
Stroški podatkovne infrastrukture so običajno stabilni in predvidljivi, predvsem zaradi količine shranjevanja in neprekinjenega vnosa podatkov. Stroški usposabljanja modelov so nihajoči in odvisni od projekta, saj lahko en sam zagon usposabljanja v kratkem času porabi na tisoče ur grafičnih procesorjev. Organizacije pogosto ugotovijo, da stroški usposabljanja prevladujejo med razvojem modela, medtem ko stroški podatkov prevladujejo v ustaljenem stanju produkcije.
Inženirji, ki delajo na sloju podatkovne infrastrukture, običajno prihajajo iz podatkovnega inženirstva ali porazdeljenih sistemov, s poglobljenim poznavanjem SQL, pretočnih sistemov in mehanizmov za shranjevanje. Tisti, ki delajo na sloju za učenje modelov, imajo običajno izkušnje s področja uporabne matematike ali strojnega učenja, s strokovnim znanjem na področju numerične optimizacije, arhitektur nevronskih mrež in programiranja pospeševalnikov.
Če imate dovolj grafičnih procesorjev, lahko preskočite gradnjo močne podatkovne plasti.
Tudi najzmogljivejša učna nastavitev ustvari slabe modele, če se ji dovajajo šumni, zastareli ali napačno označeni podatki. Večina napak strojnega učenja v produkciji izvira iz težav s podatki in ne iz pomanjkanja računalništva. Trdna podatkovna podlaga je tisto, zaradi česar se čas grafičnega procesorja dejansko izplača.
Usposabljanje modela je le izvajanje skripta na velikem stroju.
Usposabljanje za produkcijo vključuje porazdeljeno orkestracijo, kontrolne točke, upravljanje hiperparametrov, sledenje eksperimentom in okrevanje po napakah. Če ga obravnavamo kot preprost skript, to vodi do izgube napredka, nereproduciranih rezultatov in zapravljenih računskih proračunov.
Podatkovno infrastrukturo in učenje modelov je mogoče optimizirati neodvisno.
Obe plasti sta tesno povezani. Spremembe v podatkovni shemi, označevanju ali distribuciji neposredno vplivajo na delovanje modela. Ekipe, ki jih optimizirajo ločeno, pogosto ugotovijo, da se njihovi modeli tiho poslabšajo, ko se podatki v zgornjem delu podatkovne verige premaknejo.
Več podatkov vedno izboljša natančnost modela.
Kakovost je veliko pomembnejša od količine. Dodajanje milijonov napačno označenih ali nepomembnih zapisov lahko dejansko škoduje delovanju modela. Urejeni, dobro upravljani nabori podatkov skoraj vedno prekašajo surove, nefiltrirane, ne glede na velikost.
Storitve, ki jih upravljamo v oblaku, odpravljajo potrebo po internem strokovnem znanju na obeh ravneh.
Upravljane platforme dobro obvladujejo rutinske operacije, vendar ekipe še vedno potrebujejo poglobljeno razumevanje obeh plasti, da bi lahko optimizirale delovanje, nadzorovale stroške in odpravljale napake. Abstrakcija zmanjšuje trud, vendar ne nadomešča temeljnega znanja.
Izberite plast podatkovne infrastrukture, če je vaša prioriteta zanesljivo premikanje podatkov, upravljanje in zagotavljanje analitike v velikem obsegu. Izberite plast usposabljanja modelov, če se osredotočate na gradnjo, eksperimentiranje in optimizacijo modelov strojnega učenja. V praksi zreli sistemi umetne inteligence potrebujejo obe plasti, ki delujeta usklajeno, z močno podatkovno infrastrukturo, ki omogoča hitrejše in bolj ponovljivo učenje modelov.
Ta primerjava med službama Amazon Web Services in Google Cloud analizira njune ponudbe storitev, cenovne modele, globalno infrastrukturo, zmogljivost, izkušnje razvijalcev ter idealne primere uporabe, kar organizacijam pomaga izbrati oblačno platformo, ki najbolje ustreza njihovim tehničnim in poslovnim zahtevam.
Čakalne vrste mrtvih sporočil in ponovni poskusi v pomnilniku predstavljajo dva bistveno različna pristopa k obravnavanju napak pri obdelavi sporočil v porazdeljenih sistemih, pri čemer čakalne vrste mrtvih sporočil zagotavljajo trajno izolacijo problematičnih sporočil, medtem ko ponovni poskusi v pomnilniku ponujajo lahkotno obnovitev z nizko zakasnitvijo brez dodatnih stroškov vztrajnosti.
Deduplikacija na ravni zahtev obdela vsako dohodno zahtevo posebej, da v realnem času odstrani podvojene podatke, medtem ko deduplikacija na ravni paketov združuje več zahtev in po kopičenju odstrani redundance. Oba pristopa zmanjšata redundanco podatkov, vendar se bistveno razlikujeta po zakasnitvi, porabi virov in idealnih primerih uporabe.
Deljenje podatkov po uporabniškem ID-ju distribuira zapise na podlagi edinstvenih uporabniških identifikatorjev za predvidljive vzorce dostopa, medtem ko deljenje podatkov po geografski lokaciji razdeli podatke po regijah, da se zmanjša zakasnitev in zagotovi skladnost z zakoni o suverenosti podatkov. Obe strategiji rešujeta izzive obsega, vendar optimizirata za bistveno različne prioritete.
Dinamično usmerjanje prometa prilagaja poti zahtev v realnem času glede na stanje strežnika, zakasnitev in obremenitev, medtem ko fiksno usmerjanje zahtev pošlje vsako zahtevo na vnaprej določen cilj ne glede na spreminjajoče se pogoje. Oba pristopa se močno razlikujeta po odpornosti, skalabilnosti in operativni kompleksnosti za sodobne sisteme v oblaku.
