Η Μηχανική Μάθηση δίνει τη δυνατότητα στους υπολογιστές να μαθαίνουν από δεδομένα, να αναγνωρίζουν μοτίβα και τάσεις και να χρησιμοποιούν αυτές τις πληροφορίες για να λαμβάνουν αποφάσεις ή να βοηθούν στη λήψη αποφάσεων στις επιχειρήσεις.
Ωστόσο, είναι ένα δύσκολο θέμα που βασίζεται σε πολλά Μαθηματικά και προγραμματισμό. Αυτό δεν σημαίνει ότι είναι αδύνατο να μάθεις. είναι πολύ πιθανό. Είναι επίσης δυνατό να αποφευχθούν τεχνικές πολυπλοκότητες χρησιμοποιώντας τις πλατφόρμες που θα καλύψουμε σε αυτό το άρθρο.
Όχι μόνο αυτές οι πλατφόρμες απλοποιούν τη διαδικασία κατασκευής του μοντέλου, αλλά κρύβουν επίσης τις λεπτομέρειες που σχετίζονται με την υποδομή.
Πίνακας περιεχομένων
Τι είναι η Μηχανική Μάθηση;
Η Μηχανική Μάθηση είναι το πεδίο μελέτης που στοχεύει στη δημιουργία υπολογιστών που μπορούν να λαμβάνουν αποφάσεις χωρίς να χρειάζονται ρητό προγραμματισμό. Πριν από τη Μηχανική Εκμάθηση, οι υπολογιστές μπορούσαν να κάνουν μόνο ρητά προγραμματισμένες εργασίες.
Οι προγραμματιστές έπρεπε να προσδιορίσουν ακριβώς πώς πρέπει να λαμβάνονται οι αποφάσεις από τους υπολογιστές. Αν και αυτό λειτουργεί για ορισμένες λειτουργίες, ορισμένες είναι πολύ περίπλοκες για να προγραμματιστούν ρητά.
Για παράδειγμα, η σύνταξη ενός προγράμματος για την ταξινόμηση εικόνων είναι αδύνατη, δεδομένου του πόσες διαφορετικές γωνίες, προσανατολισμοί και φωτισμοί είναι δυνατοί για την ίδια εικόνα. Η Μηχανική Εκμάθηση επιτρέπει στους υπολογιστές να εκτελούν εργασίες χωρίς να είναι προγραμματισμένοι.
Γιατί να χρησιμοποιήσετε πλατφόρμες μηχανικής μάθησης;
Οι πλατφόρμες Machine Learning προσφέρουν έναν απλοποιημένο τρόπο δημιουργίας μοντέλων. Οι περισσότερες πλατφόρμες προσφέρουν προγράμματα δημιουργίας χαμηλού και χωρίς κώδικα. Το μόνο που έχετε να κάνετε είναι να παρέχετε τα δεδομένα για εκμάθηση και η πλατφόρμα χειρίζεται τα υπόλοιπα. Συχνά, επίσης, δεν χρειάζεται να ανησυχείτε για την οικονομική παροχή υποδομής και την ανάπτυξη των μοντέλων σας.
Οι πλατφόρμες είναι συνήθως οικονομικά αποδοτικές σε σύγκριση με τις ρυθμίσεις DIY για μικρότερες επιχειρήσεις που κατασκευάζουν μικρότερα μοντέλα σπάνια. Η ρύθμιση της δικής σας εγκατάστασης μηχανικής εκμάθησης θα απαιτήσει την αγορά GPU που είναι ακριβές.
Ωστόσο, με την ενοικίαση μιας εγκατάστασης, πληρώνετε μόνο για ό,τι χρησιμοποιείτε όταν το χρησιμοποιείτε. Φυσικά, εάν εκπαιδεύετε μεγαλύτερα μοντέλα ή/και προπονείστε συχνά, το αποτέλεσμα μπορεί να είναι διαφορετικό.
Οι πλατφόρμες απλοποιούν επίσης τη διαχείριση των MLOps. Σας βοηθούν να διατηρείτε αρχεία καταγραφής και μετρήσεις για αναπαραγωγιμότητα.
Τώρα, θα συζητήσουμε τις πλατφόρμες υποδομής Machine Learning.
Baseten
Το Baseten παρέχει έναν εύκολο τρόπο ανάπτυξης μοντέλων Μηχανικής Εκμάθησης χρησιμοποιώντας το Truss – ένα πρότυπο ανοιχτού κώδικα για μοντέλα συσκευασίας που έχουν κατασκευαστεί χρησιμοποιώντας οποιοδήποτε δημοφιλές πλαίσιο μηχανικής εκμάθησης.
Μετά την ανάπτυξη, το Baseten καταγράφει και παρακολουθεί την υγεία των αναπτυγμένων μοντέλων σας. Σας βοηθά να διαχειριστείτε την υποδομή, προσαρμόζοντας αυτόματα την υποδομή εξυπηρέτησης του μοντέλου σας με βάση την κίνηση που λαμβάνετε.
Με το Baseten, μπορείτε επίσης να βελτιστοποιήσετε μοντέλα όπως τα FLAN-T5, Llama και Stable Diffusion. Η πλατφόρμα ενσωματώνεται επίσης με τις υπάρχουσες ροές εργασίας CI/CD σας, ώστε να μπορείτε να δημιουργήσετε σύμφωνα με τη διαδικασία σας.
Μπορείτε επίσης να γράψετε συναρτήσεις Python χωρίς διακομιστή που ενσωματώνονται με τα μοντέλα σας. Η χρέωση πραγματοποιείται τη στιγμή που τα μοντέλα σας αναπτύσσονται, κλιμακώνονται ή κάνουν προβλέψεις. Αυτό σας βοηθά να διαχειριστείτε καλύτερα το κόστος.
Αντιγραφή
Το Replicate είναι ένας απλός τρόπος εκτέλεσης μοντέλων Machine Learning. Το Replicate απλοποιεί τη διαδικασία ανάπτυξης και εκπαίδευσης μοντέλων παρέχοντας ένα Python SDK και Rest API που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για να κάνετε προβλέψεις.
Παρέχει ουσιαστικά ένα πρόγραμμα δημιουργίας χαμηλού κώδικα. Παρέχει μοντέλα για την εκτέλεση κοινών εργασιών μηχανικής μάθησης, όπως αποκατάσταση εικόνων, δημιουργία και επεξεργασία βίντεο, δημιουργία κειμένου χρησιμοποιώντας μοντέλα μεγάλων γλωσσών, μετατροπή εικόνων σε κείμενο και αντίστροφα, και αύξηση της ανάλυσης των εικόνων.
Το Replicate χρησιμοποιεί το Cog, ένα εργαλείο για την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης σε ένα κοντέινερ έτοιμο για παραγωγή που στη συνέχεια ενσωματώνεται σε ένα κοντέινερ Docker για ανάπτυξη. Το Replicate παρέχει ένα περιβάλλον χρόνου εκτέλεσης παραγωγής που κλιμακώνεται ανάλογα με τη χρήση. Αυτός ο χρόνος εκτέλεσης εκθέτει ένα REST API στο οποίο μπορείτε να έχετε πρόσβαση και να το χρησιμοποιήσετε. Η τιμολόγηση γίνεται και από το δεύτερο.
Αγκαλιασμένο πρόσωπο
Το Hugging Face είναι μια κοινότητα τεχνητής νοημοσύνης και μια πλατφόρμα επιστήμης δεδομένων που σας εξοπλίζει με τα εργαλεία που χρειάζεστε για να δημιουργήσετε, να εκπαιδεύσετε και να αναπτύξετε υπερσύγχρονα μοντέλα μηχανικής μάθησης.
Το κύριο αξιοθέατο του Hugging Face σε αυτό το πλαίσιο είναι το AutoTrain, ένας τρόπος δημιουργίας μοντέλων Μηχανικής Εκμάθησης χωρίς κώδικα, απλά ανεβάζοντας το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης.
Το AutoTrain θα δοκιμάσει αυτόματα διαφορετικά μοντέλα για να βρει αυτό που λειτουργεί καλύτερα για τα δεδομένα προπόνησής σας. Στη συνέχεια, μπορείτε να αναπτύξετε το εκπαιδευμένο μοντέλο στο Hugging Face Hub, μια υπηρεσία εξυπηρέτησης μοντέλων.
Με το AutoTrain, μπορείτε να δημιουργήσετε μοντέλα για ταξινόμηση εικόνων, ταξινόμηση κειμένου, ταξινόμηση διακριτικών, απάντηση ερωτήσεων, μετάφραση, σύνοψη, παλινδρόμηση κειμένου, ταξινόμηση δεδομένων σε πίνακα και παλινδρόμηση δεδομένων πίνακα. Μόλις αναπτυχθούν, τα μοντέλα σας θα είναι διαθέσιμα μέσω HTTP.
Google AutoML
Το Google AutoML παρέχει έναν εύκολο τρόπο δημιουργίας μοντέλων Machine Learning με ελάχιστη προσπάθεια και εξειδίκευση. Περιλαμβάνει το Vertex AI – μια ενοποιημένη πλατφόρμα για τη δημιουργία, την ανάπτυξη και την κλιμάκωση των μοντέλων AI σας.
Με το Google AutoML, μπορείτε να αποθηκεύσετε σύνολα δεδομένων και να αποκτήσετε πρόσβαση στα εργαλεία μηχανικής εκμάθησης που χρησιμοποιούνται από ομάδες της Google. Σας δίνει επίσης τη δυνατότητα να διαχειρίζεστε δομημένα δεδομένα, είτε AutoML Tabular, να εντοπίζετε αντικείμενα σε εικόνες και να ταξινομείτε εικόνες χρησιμοποιώντας την εικόνα AutoML.
Μπορείτε επίσης να κάνετε το ίδιο για αρχεία βίντεο χρησιμοποιώντας το AutoML Video. Επιπλέον, μπορείτε να εκτελέσετε ανάλυση συναισθήματος σε κείμενο χρησιμοποιώντας το AutoML Text και να μεταφράσετε ανάμεσα σε περισσότερα από 50 ζεύγη γλωσσών χρησιμοποιώντας τη μετάφραση AutoML. Τα αναπτυγμένα μοντέλα είναι προσβάσιμα χρησιμοποιώντας REST και RPC API.
Azure OpenAI
Η υπηρεσία Azure OpenAI σάς παρέχει πρόσβαση σε διαφορετικά μοντέλα που δημιουργούνται από το OpenAI. Αυτά τα μοντέλα περιλαμβάνουν τα GPT-3 και GPT-4, τα οποία είναι μοντέλα που κατανοούν τη φυσική γλώσσα και κώδικα και ως αποτέλεσμα παράγουν φυσική γλώσσα και κώδικα. Το GPT-3.5 εξουσιοδοτεί το ChatGPT.
Επιπλέον, η υπηρεσία παρέχει επίσης πρόσβαση στο DALL-E, τη δημιουργία κειμένου σε φυσική γλώσσα σε εικόνα. Υπάρχει επίσης το Codex, ένα μοντέλο που κατανοεί και δημιουργεί κώδικα από φυσική γλώσσα.
Τέλος, υπάρχουν μοντέλα ενσωμάτωσης που ασχολούνται με ένα εξειδικευμένο σύνολο δεδομένων που ονομάζεται ενσωμάτωση. Αυτά τα μοντέλα είναι προσβάσιμα μέσω του Azure OpenAI χρησιμοποιώντας REST API, Python SDK ή Azure OpenAI Studio που βασίζεται στο Web.
Η πλατφόρμα Azure παρέχει την ασφάλεια του cloud Azure, όπως ιδιωτική δικτύωση, περιφερειακή διαθεσιμότητα και υπεύθυνο φιλτράρισμα περιεχομένου AI.
AWS Sagemaker
Το Sagemaker είναι μια διαχειριζόμενη υπηρεσία AWS που προσφέρεται ως μέρος της σουίτας υπηρεσιών AWS. Σας εξοπλίζει με τα εργαλεία για να δημιουργήσετε, να εκπαιδεύσετε και να αναπτύξετε μοντέλα Machine Learning.
Ουσιαστικά, το Sagemaker σάς βοηθά να αυτοματοποιήσετε την κουραστική διαδικασία κατασκευής ενός αγωγού ανάπτυξης μοντέλων AI/ML ποιότητας παραγωγής. Παρέχει ένα πλαίσιο για τη δημιουργία, τη φιλοξενία, την εκπαίδευση και την ανάπτυξη μοντέλων AI σε κλίμακα στο AWS Public Cloud. Το Sagemaker παρέχει ενσωματωμένους αλγόριθμους για την εκτέλεση εργασιών όπως γραμμική παλινδρόμηση και ταξινόμηση εικόνων.
Επιπλέον, υποστηρίζει σημειωματάρια Jupyter, τα οποία μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για να δημιουργήσετε προσαρμοσμένα μοντέλα. Το Sagemaker διαθέτει επίσης μια οθόνη συνεχούς μοντέλου που προσπαθεί να βρει αυτόματα το σύνολο παραμέτρων και υπερπαραμέτρων που παράγει τα καλύτερα αποτελέσματα για τον αλγόριθμό σας.
Το SageMaker σάς βοηθά επίσης να αναπτύξετε εύκολα τα μοντέλα σας σε διαφορετικές ζώνες διαθεσιμότητας ως τελικά σημεία HTTP. Το AWS Cloudwatch μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την παρακολούθηση της απόδοσης των μοντέλων σας με την πάροδο του χρόνου.
Τούβλα δεδομένων
Το Databricks είναι ένα data lakehouse που επιτρέπει την προετοιμασία και την επεξεργασία δεδομένων. Διευκολύνει τη διαχείριση της ανάπτυξης μοντέλων μηχανικής μάθησης καθ’ όλη τη διάρκεια του κύκλου ζωής του.
Τα τούβλα δεδομένων διευκολύνουν τη δημιουργία μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης και μεγάλων γλωσσών. Παρέχει πολλά κρίσιμα χαρακτηριστικά, όπως συλλογικά σημειωματάρια Databricks που υποστηρίζουν γλώσσες προγραμματισμού όπως Python, R, SQL και Scala.
Το Databricks παρέχει επίσης έναν χρόνο εκτέλεσης μηχανικής εκμάθησης που είναι προρυθμισμένος με βελτιστοποιημένα συμπλέγματα μηχανικής μάθησης. Για να βοηθήσει στην ανάπτυξη, η πλατφόρμα παρέχει εξυπηρέτηση και παρακολούθηση μοντέλων. Σας βοηθά επίσης να διαχειριστείτε τη γραμμή ανάπτυξης χρησιμοποιώντας AutoML και MLFLow.
Τελικές Λέξεις
Η Μηχανική Εκμάθηση αναμφίβολα θα είναι χρήσιμη για κάθε επιχείρηση. Ωστόσο, η βαθιά τεχνική τεχνογνωσία που απαιτείται για την κατασκευή και την εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής μάθησης δημιουργεί εμπόδιο εισόδου για τις περισσότερες επιχειρήσεις.
Ωστόσο, οι πλατφόρμες που καλύπτονται σε αυτό το άρθρο απλοποιούν τη διαδικασία και κάνουν την ανάπτυξη μηχανικής μάθησης πιο προσιτή.
Στη συνέχεια, ρίξτε μια ματιά στο λεπτομερές άρθρο σχετικά με το DataBricks εναντίον Snowflake.