Machine Learning permite computerelor să învețe din date, să identifice modele și tendințe și să folosească aceste informații pentru a lua decizii sau pentru a ajuta la luarea deciziilor în afaceri.
Cu toate acestea, este un subiect greu care se bazează pe o mulțime de matematică și programare. Acest lucru nu înseamnă că este imposibil de învățat; este foarte posibil. De asemenea, este posibil să evitați complexitățile tehnice folosind platformele pe care le vom acoperi în acest articol.
Aceste platforme nu numai că simplifică procesul de construire a modelului, dar ascund și detaliile legate de infrastructură.
Cuprins
Ce este Machine Learning?
Machine Learning este domeniul de studiu care își propune să creeze computere care pot lua decizii fără a avea nevoie de programare explicită. Înainte de Machine Learning, computerele puteau face doar sarcini programate explicit.
Programatorii au trebuit să stabilească exact cum trebuie luate deciziile de către computere. În timp ce acest lucru funcționează pentru unele funcții, unele sunt prea complicate pentru a fi programate în mod explicit.
De exemplu, scrierea unui program de clasificare a imaginilor este imposibilă, având în vedere câte unghiuri, orientări și lumini diferite sunt posibile pentru aceeași imagine. Machine Learning permite computerelor să efectueze sarcini fără a fi programate.
De ce să folosiți platforme de învățare automată?
Platformele de învățare automată oferă o modalitate simplificată de a construi modele. Majoritatea platformelor oferă constructori low-code și fără cod. Tot ce trebuie să faceți este să furnizați datele pentru învățare, iar platforma se ocupă de restul. De multe ori, de asemenea, nu trebuie să vă faceți griji cu privire la furnizarea infrastructurii în mod rentabil și la implementarea modelelor dvs.
Platformele sunt de obicei rentabile în comparație cu configurațiile DIY pentru întreprinderile mai mici care construiesc modele mai mici rar. Configurarea propriei configurații de învățare automată va necesita achiziționarea de GPU-uri care sunt scumpe.
Cu toate acestea, prin închirierea unei instalații, plătești doar pentru ceea ce folosești atunci când o folosești. Desigur, dacă antrenați modele mai mari și sau antrenați frecvent, rezultatul poate fi diferit.
Platformele simplifică, de asemenea, gestionarea MLOps. Ele vă ajută să păstrați jurnalele și valorile pentru reproductibilitate.
Acum, vom discuta despre platformele de infrastructură de învățare automată.
Baseten
Baseten oferă o modalitate ușoară de a implementa modele de învățare automată folosind Truss – un standard open-source pentru modelele de ambalare construite folosind orice cadru popular de învățare automată.
După implementare, Baseten înregistrează și monitorizează starea de sănătate a modelelor dvs. implementate. Vă ajută să gestionați infrastructura prin scalarea automată a infrastructurii de deservire a modelului în funcție de traficul pe care îl primiți.
Cu Baseten, puteți ajusta și modele precum FLAN-T5, Llama și Stable Diffusion. Platforma se integrează, de asemenea, cu fluxurile de lucru CI/CD existente, astfel încât să puteți construi conform procesului dvs.
De asemenea, puteți scrie funcții Python server fără server care se integrează cu modelele dvs. Facturarea se face în momentul în care modelele dvs. sunt implementate, scalate sau fac predicții. Acest lucru vă ajută să gestionați mai bine costurile.
Replica
Replicare este o modalitate simplă de a rula modele de învățare automată. Replicate simplifică procesul de dezvoltare și antrenare a modelelor, oferind un SDK Python și un API Rest pe care le puteți utiliza pentru a face predicții.
În esență, oferă un constructor low-code. Oferă modele pentru realizarea sarcinilor obișnuite de învățare automată, cum ar fi restaurarea imaginilor, crearea și editarea videoclipurilor, generarea de text folosind modele de limbaj mari, conversia imaginilor în text și invers și creșterea rezoluției imaginilor.
Replicate utilizează Cog, un instrument pentru implementarea modelelor de învățare automată într-un container pregătit pentru producție, care este apoi încorporat într-un container Docker pentru implementare. Replicate oferă un mediu de rulare de producție care se scalează în funcție de utilizare. Acest runtime expune un API REST pe care îl puteți accesa și pe care îl puteți utiliza. Facturarea se face și de către al doilea.
Față îmbrățișată
Hugging Face este o comunitate AI și o platformă de știință a datelor care vă echipează cu instrumentele de care aveți nevoie pentru a construi, antrena și implementa modele de învățare automată de ultimă generație.
Principala atracție a Hugging Face în acest context este AutoTrain, o modalitate fără cod de a construi modele de învățare automată prin simpla încărcare a setului de date de antrenament.
AutoTrain va încerca automat diferite modele pentru a-l găsi pe cel care funcționează cel mai bine pentru datele dvs. de antrenament. Apoi puteți implementa modelul instruit în Hugging Face Hub, un serviciu de modelare.
Cu AutoTrain, puteți construi modele pentru clasificarea imaginilor, clasificarea textului, clasificarea tokenului, răspunsul la întrebări, traducerea, rezumarea, regresia textului, clasificarea datelor tabelare și regresia datelor tabelare. Odată implementate, modelele dvs. vor fi disponibile prin HTTP.
Google AutoML
Google AutoML oferă o modalitate simplă de a construi modele de învățare automată cu efort și expertiză minime. Include Vertex AI – o platformă unificată pentru construirea, implementarea și scalarea modelelor dvs. AI.
Cu Google AutoML, puteți stoca seturi de date și puteți accesa instrumentele de învățare automată utilizate de echipele Google. De asemenea, vă permite să gestionați date structurate, fie AutoML Tabular, să detectați obiecte din imagini și să clasificați imagini folosind AutoML Image.
De asemenea, puteți face același lucru pentru fișierele video folosind AutoML Video. În plus, puteți efectua o analiză a sentimentelor pe text folosind AutoML Text și puteți traduce între peste 50 de perechi de limbi folosind AutoML Translation. Modelele implementate sunt accesibile utilizând API-urile REST și RPC.
Azure OpenAI
Serviciul Azure OpenAI vă oferă acces la diferite modele create de OpenAI. Aceste modele includ GPT-3 și GPT-4, care sunt modele care înțeleg limbajul și codul natural și ca rezultat produc limbaj și cod natural. GPT-3.5 alimentează ChatGPT.
În plus, serviciul oferă, de asemenea, acces la DALL-E, generator de text în limbaj natural. Există și Codex, un model care înțelege și generează cod din limbajul natural.
În cele din urmă, există modele de încorporare care se ocupă de un set de date specializat numit încorporare. Aceste modele pot fi accesate prin Azure OpenAI folosind un API REST, Python SDK sau Azure OpenAI Studio bazat pe web.
Platforma Azure oferă securitatea cloudului Azure, cum ar fi rețele private, disponibilitate regională și filtrarea responsabilă a conținutului AI.
AWS Sagemaker
Sagemaker este un serviciu AWS gestionat oferit ca parte a suitei de servicii AWS. Vă oferă instrumentele necesare pentru a construi, antrena și implementa modele de învățare automată.
În esență, Sagemaker vă ajută să automatizați procesul obositor de construire a unei conducte de dezvoltare a modelelor AI/ML la nivel de producție. Oferă un cadru pentru a construi, găzdui, antrena și implementa modele AI la scară în AWS Public Cloud. Sagemaker oferă algoritmi încorporați pentru a efectua sarcini precum regresia liniară și clasificarea imaginilor.
În plus, acceptă notebook-uri Jupyter, pe care le puteți folosi pentru a crea modele personalizate. Sagemaker vine și cu un monitor de model continuu care încearcă să găsească automat setul de parametri și hiperparametri care produce cele mai bune rezultate pentru algoritmul dvs.
SageMaker vă ajută, de asemenea, să vă implementați cu ușurință modelele în diferite zone de disponibilitate ca puncte terminale HTTP. AWS Cloudwatch poate fi folosit pentru a monitoriza performanța modelelor dvs. în timp.
Databricks
Databricks este un lac de date care permite pregătirea și procesarea datelor. Facilitează gestionarea dezvoltării modelului de învățare automată pe tot parcursul ciclului său de viață.
Databricks facilitează construirea de modele de IA generativă și de limbaje mari. Oferă câteva funcții cruciale, cum ar fi notebook-uri Databricks colaborative care acceptă limbaje de programare precum Python, R, SQL și Scala.
Databricks oferă, de asemenea, un timp de execuție Machine Learning care este preconfigurat cu clustere optimizate pentru Machine Learning. Pentru a ajuta la implementare, platforma oferă servirea și monitorizarea modelelor. De asemenea, vă ajută să gestionați conducta de dezvoltare folosind AutoML și MLFlow.
Cuvinte finale
Învățarea automată va fi fără îndoială utilă oricărei afaceri. Cu toate acestea, cunoștințele tehnice profunde necesare pentru a construi și antrena modele de învățare automată creează o barieră la intrare pentru majoritatea întreprinderilor.
Cu toate acestea, platformele abordate în acest articol simplifică procesul și fac dezvoltarea învățării automate mai accesibilă.
Apoi, consultați articolul detaliat despre DataBricks vs. Snowflake.