Strojové učení umožňuje počítačům učit se z dat, identifikovat vzorce a trendy a využívat tyto poznatky k rozhodování nebo pomoci při rozhodování v podnicích.
Je to však těžký předmět, který se spoléhá na spoustu matematiky a programování. To neznamená, že je nemožné se naučit; je to velmi možné. Je také možné vyhnout se technickým složitostem pomocí platforem, kterými se budeme zabývat v tomto článku.
Tyto platformy nejen zjednodušují proces budování modelu, ale také skrývají detaily související s infrastrukturou.
Table of Contents
Co je strojové učení?
Strojové učení je obor, jehož cílem je vytvořit počítače, které se mohou rozhodovat bez nutnosti explicitního programování. Před strojovým učením mohly počítače provádět pouze explicitně naprogramované úkoly.
Programátoři museli přesně stanovit, jak mají počítače rozhodovat. I když to u některých funkcí funguje, některé jsou příliš složité na to, aby je bylo možné explicitně naprogramovat.
Například napsat program pro klasifikaci obrázků je nemožné vzhledem k tomu, kolik různých úhlů, orientací a osvětlení je možných pro stejný obrázek. Strojové učení umožňuje počítačům provádět úkoly, aniž by byly naprogramovány.
Proč používat platformy strojového učení?
Platformy strojového učení nabízejí zjednodušený způsob vytváření modelů. Většina platforem nabízí tvůrce s nízkým a žádným kódem. Stačí dodat data pro učení a platforma se postará o zbytek. Často se také nemusíte starat o nákladově efektivní poskytování infrastruktury a nasazení svých modelů.
Platformy jsou obvykle nákladově efektivní ve srovnání s vlastními nastaveními pro menší podniky, které méně často staví menší modely. Nastavení vlastního nastavení strojového učení bude vyžadovat nákup drahých GPU.
Pronájmem zařízení však platíte pouze za to, co používáte, když jej používáte. Samozřejmě, pokud trénujete větší modely nebo trénujete často, výsledek může být jiný.
Platformy také zjednodušují správu MLOps. Pomáhají vám uchovávat protokoly a metriky pro reprodukovatelnost.
Nyní budeme diskutovat o platformách infrastruktury strojového učení.
Baseten
Baseten poskytuje snadný způsob nasazení modelů strojového učení pomocí Truss – standardu s otevřeným zdrojovým kódem pro modely balení vytvořené pomocí libovolného populárního rámce strojového učení.
Po nasazení Baseten protokoluje a monitoruje stav vašich nasazených modelů. Pomáhá vám spravovat infrastrukturu automatickým škálováním vaší modelové infrastruktury na základě návštěvnosti, kterou získáváte.
S Baseten můžete také doladit modely jako FLAN-T5, Llama a Stable Diffusion. Platforma se také integruje s vašimi stávajícími pracovními postupy CI/CD, takže můžete vytvářet podle svého procesu.
Můžete také psát funkce Pythonu bez serveru, které se integrují s vašimi modely. Fakturace se provádí do minuty, kdy jsou vaše modely nasazeny, škálovány nebo předpovědi. To vám pomůže lépe řídit náklady.
Replikovat
Replikovat je jednoduchý způsob, jak spouštět modely strojového učení. Replicate zjednodušuje proces vývoje a školení modelů tím, že poskytuje Python SDK a Rest API, které můžete použít k předpovědi.
V podstatě poskytuje tvůrce nízkého kódu. Poskytuje modely pro provádění běžných úloh strojového učení, jako je obnova obrazu, tvorba a úprava videí, generování textu pomocí velkých jazykových modelů, převod obrázků na text a naopak a zvýšení rozlišení obrázků.
Replicate využívá Cog, nástroj pro nasazování modelů strojového učení v kontejneru připraveném pro produkci, který je poté zabudován do kontejneru Docker pro nasazení. Replicate poskytuje produkční běhové prostředí, které se škáluje podle použití. Toto běhové prostředí zpřístupňuje REST API, ke kterému můžete přistupovat a využívat jej. Vyúčtování provádí i druhý.
Objímání obličeje
Hugging Face je komunita AI a platforma pro vědu o datech, která vás vybaví nástroji, které potřebujete k sestavení, školení a nasazení nejmodernějších modelů strojového učení.
Hlavním lákadlem Hugging Face je v tomto kontextu AutoTrain, způsob vytváření modelů strojového učení bez použití kódu pouhým nahráním trénovací datové sady.
AutoTrain automaticky vyzkouší různé modely, aby našel ten, který nejlépe vyhovuje vašim tréninkovým datům. Poté můžete natrénovaný model nasadit do služby Hugging Face Hub, služby pro obsluhu modelů.
S AutoTrain můžete vytvářet modely pro klasifikaci obrázků, klasifikaci textu, klasifikaci tokenů, odpovídání na otázky, překlad, sumarizaci, textovou regresi, tabulkovou klasifikaci dat a tabulkovou regresi dat. Po nasazení budou vaše modely dostupné přes HTTP.
Google AutoML
Google AutoML poskytuje snadný způsob vytváření modelů strojového učení s minimálním úsilím a odbornými znalostmi. Zahrnuje Vertex AI – jednotnou platformu pro vytváření, nasazování a škálování vašich modelů AI.
S Google AutoML můžete ukládat datové sady a přistupovat k nástrojům strojového učení, které používají týmy ve společnosti Google. Umožňuje také spravovat strukturovaná data, buď AutoML Tabular, detekovat objekty v obrázcích a klasifikovat obrázky pomocí AutoML Image.
Totéž můžete udělat pro video soubory pomocí AutoML Video. Kromě toho můžete provádět analýzu sentimentu u textu 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 pomocí OpenAI. Tyto modely zahrnují GPT-3 a GPT-4, což jsou modely, které rozumí přirozenému jazyku a kódu a ve výsledku vytvářejí přirozený jazyk a kód. GPT-3.5 pohání ChatGPT.
Kromě toho služba také poskytuje přístup k DALL-E, přirozenému jazyku textu do generátoru obrázků. Existuje také Codex, model, který rozumí a generuje kód z přirozeného jazyka.
A konečně existují modely vkládání, které se zabývají specializovaným souborem dat zvaným vkládání. K těmto modelům lze přistupovat prostřednictvím Azure OpenAI pomocí REST API, Python SDK nebo webového Azure OpenAI Studio.
Platforma Azure poskytuje zabezpečení cloudu Azure, jako je privátní síť, regionální dostupnost a odpovědné filtrování obsahu AI.
AWS Sagemaker
Sagemaker je spravovaná služba AWS nabízená jako součást sady služeb AWS. Vybaví vás nástroji pro vytváření, výcvik a nasazení modelů strojového učení.
Sagemaker vám v podstatě pomáhá automatizovat únavný proces vytváření produkčního kanálu vývoje modelu AI/ML. Poskytuje rámec pro vytváření, hostování, trénování a nasazování modelů umělé inteligence ve velkém v AWS Public Cloud. Sagemaker poskytuje vestavěné algoritmy pro provádění úloh, jako je lineární regrese a klasifikace obrázků.
Navíc podporuje notebooky Jupyter, které můžete použít k vytváření vlastních modelů. Sagemaker také přichází s kontinuálním monitorem modelu, který se snaží automaticky najít sadu parametrů a hyperparametrů, které produkují nejlepší výsledky pro váš algoritmus.
SageMaker vám také pomůže snadno nasadit vaše modely v různých zónách dostupnosti jako koncové body HTTP. AWS Cloudwatch lze použít ke sledování výkonu vašich modelů v průběhu času.
Databricks
Databricks je datové jezero, které umožňuje přípravu a zpracování dat. Usnadňuje správu vývoje modelu strojového učení po celou dobu jeho životního cyklu.
Databricks usnadňují vytváření generativních AI a velkých jazykových modelů. Poskytuje několik zásadních funkcí, jako jsou kolaborativní notebooky Databricks, které podporují programovací jazyky jako Python, R, SQL a Scala.
Databricks také poskytuje strojové učení Runtime, které je předkonfigurováno s clustery optimalizovanými pro strojové učení. Pro pomoc s nasazením poskytuje platforma obsluhu a monitorování modelů. Pomáhá vám také spravovat vývojový kanál pomocí AutoML a MFLow.
Závěrečná slova
Strojové učení bude bezpochyby užitečné pro každou firmu. Hluboké technické know-how potřebné k vytváření a trénování modelů strojového učení však vytváří překážku vstupu pro většinu podniků.
Platformy uvedené v tomto článku však proces zjednodušují a zpřístupňují vývoj strojového učení.
Dále se podívejte na podrobný článek o DataBricks vs. Snowflake.