Machine Learning gjør det mulig for datamaskiner å lære av data, identifisere mønstre og trender og bruke denne innsikten til å ta beslutninger eller hjelpe beslutningstaking i bedrifter.
Imidlertid er det et vanskelig fag som er avhengig av mye matematikk og programmering. Dette er ikke å si at det er umulig å lære; det er veldig mulig. Det er også mulig å unngå tekniske kompleksiteter ved å bruke plattformene vi vil dekke i denne artikkelen.
Ikke bare forenkler disse plattformene prosessen med å bygge modellen, men de skjuler også detaljene knyttet til infrastruktur.
Innholdsfortegnelse
Hva er maskinlæring?
Machine Learning er studieretningen som har som mål å lage datamaskiner som kan ta beslutninger uten å trenge eksplisitt programmering. Før maskinlæring kunne datamaskiner bare utføre eksplisitt programmerte oppgaver.
Programmerere måtte legge ut nøyaktig hvordan beslutninger skal tas av datamaskiner. Selv om dette fungerer for noen funksjoner, er noen for kompliserte til å programmere eksplisitt.
For eksempel er det umulig å skrive et program for å klassifisere bilder, gitt hvor mange forskjellige vinkler, orienteringer og lyssettinger som er mulig for det samme bildet. Maskinlæring gjør det mulig for datamaskiner å utføre oppgaver uten å være programmert.
Hvorfor bruke maskinlæringsplattformer?
Maskinlæringsplattformer tilbyr en forenklet måte å bygge modeller på. De fleste plattformer tilbyr byggere med lav kode og ingen kode. Alt du trenger å gjøre er å levere data for læring, og plattformen håndterer resten. Ofte trenger du heller ikke bekymre deg for å klargjøre infrastruktur kostnadseffektivt og distribuere modellene dine.
Plattformer er vanligvis kostnadseffektive sammenlignet med DIY-oppsett for mindre bedrifter som bygger mindre modeller sjelden. Å sette opp ditt eget maskinlæringsoppsett vil kreve å kjøpe GPUer som er dyre.
Men ved å leie et oppsett betaler du kun for det du bruker når du bruker det. Selvsagt, hvis du trener større modeller og eller trener ofte, kan resultatet av dette bli annerledes.
Plattformer forenkler også administrasjon av MLOps. De hjelper deg med å holde logger og beregninger for reproduserbarhet.
Nå skal vi diskutere infrastrukturplattformer for maskinlæring.
Baseten
Baseten gir en enkel måte å distribuere maskinlæringsmodeller ved hjelp av Truss – en åpen kildekodestandard for pakkemodeller bygget ved hjelp av et hvilket som helst populært maskinlæringsrammeverk.
Etter utplassering logger og overvåker Baseten helsen til de utplasserte modellene dine. Den hjelper deg med å administrere infrastrukturen ved å autoskalere modellserveringsinfrastrukturen din basert på trafikken du får.
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 bygge i henhold til prosessen din.
Du kan også skrive serverløse Python-funksjoner som integreres med modellene dine. Fakturering gjøres etter minuttet modellene dine blir distribuert, skalert eller forutsigelser. Dette hjelper deg med å administrere kostnadene bedre.
Gjenskape
Repliker er en enkel måte å kjøre maskinlæringsmodeller på. Replicate forenkler prosessen med å utvikle og trene modeller ved å tilby en Python SDK og Rest API som du kan bruke til å lage spådommer.
Det gir i hovedsak en lavkodebygger. Det gir modeller for å utføre vanlige maskinlæringsoppgaver som bildegjenoppretting, lage og redigere videoer, generere tekst ved hjelp av store språkmodeller, konvertere bilder til tekst og omvendt, og øke oppløsningen til bilder.
Replicate bruker Cog, et verktøy for å distribuere maskinlæringsmodeller i en produksjonsklar beholder som deretter bygges inn i en Docker-beholder for distribusjon. Replicate gir et produksjonsmiljø som skaleres etter bruk. Denne kjøretiden viser et REST API som du kan få tilgang til og bruke. Fakturering gjøres også av den andre.
Klemende ansikt
Hugging Face er et AI-fellesskap og en datavitenskapelig plattform som utstyrer deg med verktøyene du trenger for å bygge, trene og distribuere toppmoderne maskinlæringsmodeller.
Hovedattraksjonen til Hugging Face i denne sammenhengen er AutoTrain, en kodefri måte å bygge Machine Learning-modeller ved ganske enkelt å laste opp opplæringsdatasettet.
AutoTrain vil automatisk prøve forskjellige modeller for å finne den som fungerer best for treningsdataene dine. Du kan deretter distribuere den trente modellen til Hugging Face Hub, en modellserveringstjeneste.
Med AutoTrain kan du bygge modeller for bildeklassifisering, tekstklassifisering, tokenklassifisering, spørsmålssvar, oversettelse, oppsummering, tekstregresjon, tabelldataklassifisering og tabelldataregresjon. Når de er distribuert, vil modellene dine være tilgjengelige via HTTP.
Google AutoML
Google AutoML gir en enkel måte å bygge maskinlæringsmodeller på med minimal innsats og ekspertise. Den inkluderer Vertex AI – en enhetlig plattform for å bygge, distribuere og skalere AI-modellene dine.
Med Google AutoML kan du lagre datasett og få tilgang til maskinlæringsverktøyene som brukes av team hos Google. Den lar deg også administrere strukturerte data, enten AutoML Tabular, oppdage objekter i bilder og klassifisere bilder ved hjelp av AutoML Image.
Du kan også gjøre det samme for videofiler ved hjelp av AutoML Video. I tillegg kan du utføre sentimentanalyse på tekst ved hjelp av AutoML Text og oversette mellom mer enn 50 språkpar ved hjelp av AutoML Translation. Distribuerte modeller er tilgjengelige ved hjelp av REST og RPC APIer.
Azure OpenAI
Azure OpenAI Service gir deg tilgang til forskjellige modeller laget av OpenAI. Disse modellene inkluderer GPT-3 og GPT-4, som er modeller som forstår naturlig språk og kode og produserer naturlig språk og kode som et resultat. GPT-3.5 driver ChatGPT.
I tillegg gir tjenesten også tilgang til DALL-E, naturlig språktekst til bildegenerator. Det er også Codex, en modell som forstår og genererer kode fra naturlig språk.
Til slutt er det innbyggingsmodeller som omhandler et spesialisert datasett kalt innebygging. Disse modellene kan nås via Azure OpenAI ved å bruke en REST API, Python SDK eller nettbasert Azure OpenAI Studio.
Azure-plattformen gir sikkerheten til Azure-skyen, for eksempel privat nettverk, regional tilgjengelighet og ansvarlig AI-innholdsfiltrering.
AWS Sagemaker
Sagemaker er en administrert AWS-tjeneste som tilbys som en del av AWS-serien med tjenester. Den utstyrer deg med verktøyene for å bygge, trene og distribuere Machine Learning-modeller.
Sagemaker hjelper deg i hovedsak å automatisere den kjedelige prosessen med å bygge en utviklingspipeline for produksjonsgrad AI/ML-modeller. Det gir et rammeverk for å bygge, være vert for, trene og distribuere AI-modeller i stor skala i AWS Public Cloud. Sagemaker tilbyr innebygde algoritmer for å utføre oppgaver som lineær regresjon og bildeklassifisering.
I tillegg støtter den Jupyter Notebooks, som du kan bruke til å lage tilpassede modeller. Sagemaker kommer også med en kontinuerlig modellmonitor som prøver å automatisk finne det settet med parametere og hyperparametre som gir de beste resultatene for algoritmen din.
SageMaker hjelper deg også enkelt å distribuere modellene dine på tvers av forskjellige tilgjengelighetssoner som HTTP-endepunkter. AWS Cloudwatch kan brukes til å overvåke modellenes ytelse over tid.
Databricks
Databricks er et datainnsjøhus som muliggjør utarbeidelse og behandling av data. Det gjør det enklere å administrere maskinlæringsmodellutvikling gjennom hele livssyklusen.
Databricks gjør det enklere å bygge generative AI og store språkmodeller. Den gir flere viktige funksjoner, 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 Machine Learning-optimaliserte klynger. For å hjelpe med utrulling tilbyr plattformen modellservering og overvåking. Det hjelper deg også med å administrere utviklingspipeline ved hjelp av AutoML og MLFLow.
Siste ord
Maskinlæring kommer uten tvil til å være nyttig for enhver bedrift. Den dype tekniske kunnskapen som kreves for å bygge og trene maskinlæringsmodeller, skaper imidlertid en adgangsbarriere for de fleste virksomheter.
Plattformene som dekkes i denne artikkelen forenkler imidlertid prosessen og gjør utvikling av maskinlæring mer tilgjengelig.
Deretter kan du sjekke ut den detaljerte artikkelen om DataBricks vs. Snowflake.