Maskinlæring gir datamaskiner evnen til å lære fra data, identifisere strukturer og tendenser, og bruke denne forståelsen for å fatte beslutninger eller støtte beslutningsprosesser i næringslivet.
Det er likevel et komplisert felt som krever betydelig kunnskap innen matematikk og programmering. Dette betyr ikke at det er umulig å lære; det er absolutt oppnåelig. Det er også mulig å omgå de tekniske vanskelighetene ved å bruke plattformene vi skal se nærmere på i denne artikkelen.
Disse plattformene gjør ikke bare prosessen med å utvikle modeller enklere, men de skjuler også de underliggende tekniske detaljene knyttet til infrastrukturen.
Hva er maskinlæring?
Maskinlæring er et forskningsområde som fokuserer på å utvikle datamaskiner som kan ta avgjørelser uten behov for eksplisitt programmering. Tidligere kunne datamaskiner kun utføre oppgaver som var direkte programmert.
Programmerere måtte detaljert beskrive hvordan datamaskiner skulle ta beslutninger. Mens dette fungerer for visse funksjoner, er noen oppgaver for kompliserte til å bli programmert eksplisitt.
For eksempel er det umulig å skrive et program for å klassifisere bilder, gitt de utallige vinkler, orienteringer og lysforhold som er mulige for et enkelt bilde. Maskinlæring gjør det mulig for datamaskiner å utføre oppgaver uten å være avhengig av spesifikk programmering.
Hvorfor bruke maskinlæringsplattformer?
Maskinlæringsplattformer tilbyr en mer strømlinjeformet tilnærming til å bygge modeller. De fleste plattformer tilbyr lavkode- eller kodefri byggeverktøy. Alt du trenger å gjøre er å levere data for læring, og plattformen håndterer resten. Du trenger ofte heller ikke å tenke på kostnadseffektiv infrastruktur og distribusjon av modellene dine.
Plattformer er vanligvis mer økonomiske sammenlignet med egne løsninger for mindre bedrifter som sjeldent bygger mindre modeller. Å sette opp et eget maskinlæringsmiljø krever kjøp av dyre GPU-er.
Men ved å leie et oppsett betaler du bare for det du faktisk bruker. Selvsagt kan dette se annerledes ut hvis du trener større modeller eller trener dem ofte.
Plattformer forenkler også administrasjonen av MLOps. De hjelper deg med å holde styr på loggfiler og beregninger for reproduserbarhet.
Nå skal vi se nærmere på infrastrukturplattformer for maskinlæring.
Baseten
Baseten tilbyr en enkel måte å implementere maskinlæringsmodeller ved hjelp av Truss – en åpen kildekode-standard for pakking av modeller utviklet ved hjelp av et hvilket som helst populært maskinlæringsrammeverk.
Etter utplassering overvåker Baseten helsen til de implementerte modellene. Det hjelper deg med å administrere infrastrukturen ved å automatisk skalere modellserveringsinfrastrukturen basert på trafikkvolumet du mottar.
Med Baseten kan du også finjustere modeller som FLAN-T5, Llama og Stable Diffusion. Plattformen integreres også med dine eksisterende CI/CD-arbeidsflyter, slik at du kan utvikle i tråd med dine rutiner.
Du kan også skrive serverløse Python-funksjoner som integreres med modellene dine. Fakturering skjer per minutt modellene dine er distribuert, skalert eller brukt til prediksjoner. Dette hjelper deg med å håndtere kostnadene mer effektivt.
Replicate
Replicate er en brukervennlig plattform for å kjøre maskinlæringsmodeller. Replicate forenkler utviklings- og treningsprosessen ved å tilby en Python SDK og et Rest API som du kan bruke til å lage prediksjoner.
Det tilbyr i hovedsak en lavkode-bygger. Det gir modeller for vanlige maskinlæringsoppgaver som bildegjenoppretting, oppretting og redigering av videoer, generering av tekst ved hjelp av store språkmodeller, konvertering av bilder til tekst og omvendt, og øking av bildeoppløsning.
Replicate bruker Cog, et verktøy for å distribuere maskinlæringsmodeller i en produksjonsklar beholder som deretter bygges inn i en Docker-beholder for utrulling. Replicate tilbyr et produksjonsmiljø som skalerer etter behov. Denne kjøretiden gir et REST API som du kan få tilgang til og bruke. Fakturering skjer også per sekund.
Hugging Face
Hugging Face er et AI-fellesskap og en datavitenskapsplattform som gir deg verktøyene du trenger for å utvikle, trene og implementere avanserte maskinlæringsmodeller.
Hovedattraksjonen med Hugging Face i denne sammenhengen er AutoTrain, en kodefri måte å bygge maskinlæringsmodeller ved å laste opp treningsdatasettet.
AutoTrain prøver automatisk forskjellige modeller for å finne den som fungerer best med dine treningsdata. Du kan deretter implementere den trente modellen til Hugging Face Hub, en modellserveringstjeneste.
Med AutoTrain kan du utvikle modeller for bildeklassifisering, tekstklassifisering, tokenklassifisering, spørsmål og svar, oversettelse, oppsummering, tekstregresjon, tabelldataklassifisering og tabelldataregresjon. Når de er implementert, vil modellene dine være tilgjengelige via HTTP.
Google AutoML
Google AutoML gir en enkel måte å bygge maskinlæringsmodeller på med minimal innsats og ekspertise. Det inkluderer Vertex AI – en helhetlig plattform for å utvikle, implementere og skalere dine AI-modeller.
Med Google AutoML kan du lagre datasett og få tilgang til de samme maskinlæringsverktøyene som brukes av team hos Google. Den lar deg også administrere strukturerte data, enten det er AutoML Tabular, oppdage objekter i bilder og klassifisere bilder ved hjelp av AutoML Image.
Du kan også gjøre det samme for videofiler med AutoML Video. I tillegg kan du utføre sentimentanalyse på tekst med AutoML Text og oversette mellom mer enn 50 språkpar med AutoML Translation. Implementerte modeller er tilgjengelige via REST og RPC APIer.
Azure OpenAI
Azure OpenAI Service gir deg tilgang til en rekke modeller utviklet av OpenAI. Disse inkluderer GPT-3 og GPT-4, som er modeller som forstår naturlig språk og kode, og som genererer naturlig språk og kode som resultat. GPT-3.5 er grunnlaget for ChatGPT.
I tillegg gir tjenesten også tilgang til DALL-E, en tekst-til-bilde-generator med naturlig språk. Det er også Codex, en modell som forstår og genererer kode fra naturlig språk.
Til slutt er det innbyggingsmodeller som arbeider med et spesielt datasett kalt innebygginger. Disse modellene kan nås via Azure OpenAI ved hjelp av et REST API, Python SDK eller det nettbaserte Azure OpenAI Studio.
Azure-plattformen gir sikkerheten til Azure-skyen, inkludert privat nettverk, regional tilgjengelighet og ansvarlig AI-innholdsfiltrering.
AWS Sagemaker
Sagemaker er en administrert AWS-tjeneste som tilbys som en del av AWS-serien av tjenester. Den gir deg verktøy for å utvikle, trene og implementere maskinlæringsmodeller.
Sagemaker hjelper deg med å automatisere den arbeidskrevende prosessen med å bygge en utviklingspipeline for AI/ML-modeller av produksjonskvalitet. Det gir et rammeverk for å utvikle, være vert for, trene og implementere AI-modeller i stor skala i AWS Public Cloud. Sagemaker tilbyr innebygde algoritmer for oppgaver som lineær regresjon og bildeklassifisering.
I tillegg støtter den Jupyter Notebooks, som du kan bruke til å lage tilpassede modeller. Sagemaker leveres også med en kontinuerlig modellmonitor som prøver å automatisk finne de parameterne og hyperparameterne som gir best resultat for din algoritme.
SageMaker hjelper deg også med å enkelt implementere modellene dine på tvers av forskjellige tilgjengelighetssoner som HTTP-endepunkter. AWS Cloudwatch kan brukes til å overvåke modellers ytelse over tid.
Databricks
Databricks er et datainnsjøhus som muliggjør forberedelse og bearbeiding av data. Det forenkler administrasjonen av maskinlæringsmodellutvikling gjennom hele livssyklusen.
Databricks gjør det enklere å bygge generativ AI og store språkmodeller. Det tilbyr flere viktige funksjoner, som for eksempel samarbeidende Databricks-notatbøker som støtter programmeringsspråk som Python, R, SQL og Scala.
Databricks tilbyr også en Machine Learning Runtime som er forhåndskonfigurert med maskinlæringsoptimaliserte klynger. For å hjelpe med implementering tilbyr plattformen modellservering og overvåking. Det hjelper deg også med å administrere utviklingspipeline ved hjelp av AutoML og MLFLow.
Avsluttende kommentarer
Maskinlæring vil utvilsomt være nyttig for enhver virksomhet. Den omfattende tekniske kunnskapen som kreves for å bygge og trene maskinlæringsmodeller, kan imidlertid skape en terskel for de fleste virksomheter.
Plattformene som er omtalt i denne artikkelen, forenkler imidlertid prosessen og gjør utvikling av maskinlæring mer tilgjengelig.
Du kan deretter sjekke ut den detaljerte artikkelen om DataBricks vs. Snowflake.