Strojové učení umožňuje počítačům získávat vědomosti z dostupných dat, odhalovat skryté struktury a trendy a na základě těchto poznatků činit rozhodnutí nebo poskytovat podporu pro rozhodovací procesy v rámci firem.
Nicméně, jedná se o náročný obor, který je silně závislý na matematice a programování. To ale neznamená, že je nemožné se jej naučit; naopak, je to zcela dosažitelné. Dále je možné vyhnout se technickým složitostem díky platformám, kterým se budeme věnovat v tomto článku.
Tyto platformy nejenom zjednodušují celý proces vytváření modelů, ale také skryjí detailní aspekty spojené s infrastrukturou.
Co vlastně představuje strojové učení?
Strojové učení je specifická oblast, jejímž cílem je vytvářet takové počítače, které jsou schopné se rozhodovat samostatně bez nutnosti explicitního programování. Před existencí strojového učení počítače prováděly pouze úkoly, které byly do nich přesně naprogramovány.
Programátoři museli detailně specifikovat, jakým způsobem mají počítače rozhodovat. I když tento přístup funguje pro některé typy úkolů, existují i takové, které jsou natolik složité, že je nelze explicitně naprogramovat.
Například, vytvořit program pro kategorizaci obrázků je prakticky nemožné vzhledem k nespočtu různých úhlů pohledu, orientací a úrovní osvětlení, které se mohou vyskytnout u jednoho a toho samého obrázku. Strojové učení dává počítačům schopnost vykonávat úkoly bez nutnosti být do detailu naprogramovány.
Proč je výhodné využívat platformy pro strojové učení?
Platformy pro strojové učení nabízejí efektivní cestu k tvorbě modelů. Většina z nich poskytuje nástroje pro tvorbu s minimálním nebo žádným nutným kódováním. Stačí dodat vstupní data a platforma se postará o veškeré zbývající kroky. Často také odpadá nutnost starat se o nákladově efektivní správu infrastruktury a nasazování vlastních modelů.
Pro menší podniky, které vytvářejí menší modely, jsou platformy obvykle cenově výhodnější než vlastní řešení. Vybudování vlastního systému pro strojové učení totiž obnáší investice do drahých grafických procesorů (GPU).
Ovšem, pokud si pronajmete výpočetní zdroje, platíte pouze za skutečně využité kapacity. Samozřejmě, pokud trénujete rozsáhlejší modely nebo trénujete častěji, mohou být výsledné náklady vyšší.
Platformy také značně usnadňují MLOps. Poskytují nástroje pro ukládání logů a metrik pro zajištění reprodukovatelnosti.
Nyní se budeme věnovat konkrétním platformám pro strojové učení.
Baseten
Baseten představuje snadný způsob, jak nasazovat modely strojového učení za použití Truss – open-source standardu pro balení modelů vyvinutých v libovolném populárním frameworku strojového učení.
Po nasazení Baseten zaznamenává a monitoruje stav vašich modelů. Pomáhá vám se správou infrastruktury díky automatickému škálování dle aktuální návštěvnosti.
S Baseten můžete také jemně dolaďovat modely jako FLAN-T5, Llama a Stable Diffusion. Platforma se rovněž integruje s vašimi stávajícími CI/CD pracovními postupy, takže můžete vyvíjet v souladu s vaším procesem.
Dále můžete psát bezserverové funkce v Pythonu, které se integrují s vašimi modely. Fakturace se provádí na základě minut, kdy jsou vaše modely nasazeny, škálovány nebo generují predikce, což vám umožňuje mít lepší přehled o nákladech.
Replicate
Replicate nabízí jednoduchý způsob, jak provozovat modely strojového učení. Zjednodušuje proces vývoje a trénování modelů tím, že poskytuje Python SDK a REST API, které můžete použít pro vytváření predikcí.
Prakticky se jedná o nástroj pro tvorbu s minimálním kódováním. Platforma poskytuje modely pro běžné úlohy strojového učení, jako je vylepšení obrazu, tvorba a úprava videa, generování textu s použitím velkých jazykových modelů, převod obrázků na text a naopak, a zvýšení rozlišení obrázků.
Replicate využívá Cog, nástroj pro nasazení modelů strojového učení do produkčního prostředí, který je následně zabudován do kontejneru Docker. Replicate nabízí produkční běhové prostředí, které se škáluje dle aktuálního zatížení. Toto běhové prostředí zpřístupňuje REST API, ke kterému se můžete připojit a využívat jej. Účtování se provádí na základě doby využívání.
Hugging Face
Hugging Face je komunita a platforma pro umělou inteligenci a datovou vědu, která vám poskytne potřebné nástroje pro tvorbu, trénink a nasazení špičkových modelů strojového učení.
Hlavním lákadlem Hugging Face je v tomto kontextu AutoTrain, metoda pro vytváření modelů strojového učení bez nutnosti programování, pouze nahráním trénovací datové sady.
AutoTrain automaticky testuje různé modely, aby nalezl ten, který se nejlépe hodí pro vaše trénovací data. Následně můžete natrénovaný model nasadit do Hugging Face Hub, služby pro správu modelů.
S AutoTrain můžete vytvářet modely pro klasifikaci obrázků, klasifikaci textu, klasifikaci tokenů, zodpovídání otázek, překlad, sumarizaci, textovou regresi, tabulkovou klasifikaci dat a tabulkovou regresi dat. Po nasazení budou vaše modely dostupné prostřednictvím HTTP.
Google AutoML
Google AutoML umožňuje snadnou tvorbu modelů strojového učení s minimálním úsilím a specializovanými znalostmi. Zahrnuje Vertex AI – jednotnou platformu pro vytváření, nasazování a škálování vašich modelů umělé inteligence.
S Google AutoML můžete ukládat datové sady a využívat nástroje pro strojové učení, které používají týmy v rámci společnosti Google. Platforma také umožňuje spravovat strukturovaná data pomocí AutoML Tabular, detekovat objekty v obrázcích a klasifikovat obrázky pomocí AutoML Image.
Stejné funkce můžete využít pro video soubory pomocí AutoML Video. Kromě toho můžete provádět analýzu sentimentu u textu s pomocí AutoML Text a překládat mezi více než 50 jazykovými páry pomocí AutoML Translation. Nasazené modely jsou přístupné pomocí REST a RPC API.
Azure OpenAI
Služba Azure OpenAI poskytuje přístup k různým modelům vytvořeným společností OpenAI. Mezi tyto modely patří GPT-3 a GPT-4, které rozumí přirozenému jazyku i kódu a na základě toho generují jak přirozený jazyk, tak i kód. GPT-3.5 je základem pro ChatGPT.
Služba také nabízí přístup k DALL-E, generátoru obrázků z textového zadání v přirozeném jazyce. Dále je k dispozici Codex, model, který rozumí a generuje kód z přirozeného jazyka.
A konečně, jsou zde modely pro vkládání, které pracují se specifickou datovou sadou zvanou vkládání. K těmto modelům lze přistupovat prostřednictvím Azure OpenAI pomocí REST API, Python SDK nebo webového Azure OpenAI Studia.
Platforma Azure zajišťuje zabezpečení v cloudu Azure, jako jsou soukromá síť, regionální dostupnost a filtrování obsahu v souladu s odpovědným přístupem k AI.
AWS Sagemaker
Sagemaker je spravovaná služba AWS nabízená v rámci balíku služeb AWS. Poskytuje nástroje pro vytváření, trénování a nasazení modelů strojového učení.
Sagemaker vám v podstatě pomáhá automatizovat náročný proces vytváření produkčního kanálu pro vývoj modelů umělé inteligence/strojového učení. Poskytuje rámec pro vytváření, hostování, trénování a nasazování modelů umělé inteligence ve velkém v rámci AWS Public Cloud. Sagemaker nabízí vestavěné algoritmy pro provádění úloh, jako je lineární regrese a klasifikace obrázků.
Kromě toho podporuje notebooky Jupyter, které můžete použít pro vytváření vlastních modelů. Sagemaker také zahrnuje průběžný monitor modelu, který se snaží automaticky najít ideální sadu parametrů a hyperparametrů pro váš algoritmus.
SageMaker vám také usnadňuje nasazení vašich modelů v různých zónách dostupnosti jako HTTP koncové body. AWS Cloudwatch lze použít pro sledování výkonu vašich modelů v průběhu času.
Databricks
Databricks je datové jezero, které umožňuje přípravu a zpracování dat. Zjednodušuje správu vývoje modelu strojového učení po celou dobu jeho životního cyklu.
Databricks usnadňuje vytváření generativní AI a velkých jazykových modelů. Nabízí několik zásadních funkcí, jako jsou kolaborativní notebooky Databricks, které podporují programovací jazyky jako Python, R, SQL a Scala.
Databricks také nabízí prostředí Machine Learning Runtime, které je předkonfigurováno s klastry optimalizovanými pro strojové učení. Pro pomoc s nasazením platforma poskytuje hostování a monitorování modelů. Dále vám pomáhá spravovat vývojové kanály pomocí AutoML a MFLow.
Závěrem
Není pochyb o tom, že strojové učení má potenciál být přínosem pro každou firmu. Nicméně hluboké technické znalosti potřebné k tvorbě a trénování modelů strojového učení představují pro většinu podniků překážku vstupu do tohoto oboru.
Platformy, které jsme zmínili v tomto článku, však tento proces zjednodušují a zpřístupňují vývoj strojového učení širšímu okruhu uživatelů.
Dále se podívejte na podrobný článek o srovnání DataBricks a Snowflake.