Вступ до платформ машинного навчання
Машинне навчання надає комп’ютерам можливість навчатися на основі даних, виявляти закономірності та тенденції. Ці знання потім використовуються для прийняття рішень або покращення процесів прийняття рішень у бізнесі.
Проте, машинне навчання є складною дисципліною, яка вимагає глибоких знань математики та програмування. Це не означає, що навчання неможливе, але існують способи обійти технічні труднощі за допомогою спеціальних платформ, які ми розглянемо в цій статті.
Ці платформи спрощують процес створення моделей і приховують складні деталі, пов’язані з інфраструктурою.
Що таке машинне навчання?
Машинне навчання – це сфера досліджень, що спрямована на розробку комп’ютерів, здатних приймати рішення без необхідності явного програмування. Раніше комп’ютери могли виконувати лише чітко запрограмовані завдання.
Програмісти повинні були точно визначати, як комп’ютери повинні приймати рішення. Хоча це підходить для певних функцій, деякі завдання є надто складними для явного програмування.
Наприклад, створення програми для класифікації зображень є складним, враховуючи безліч різних кутів, орієнтацій та освітлення, які можливі для одного зображення. Машинне навчання дозволяє комп’ютерам виконувати завдання без прямого програмування.
Чому варто використовувати платформи машинного навчання?
Платформи машинного навчання пропонують спрощений підхід до створення моделей. Більшість з них мають інструменти для розробки з мінімальним кодом або без нього. Все, що вам потрібно – це надати дані для навчання, а платформа візьме на себе решту. Також, вам часто не потрібно турбуватися про інфраструктуру та розгортання моделей.
Для невеликих підприємств, які створюють невеликі моделі, платформи зазвичай є економічно вигіднішими, ніж самостійне налаштування інфраструктури. Створення власної інфраструктури машинного навчання вимагає придбання дорогого графічного обладнання.
В той же час, орендуючи інфраструктуру, ви платите лише за фактичне використання. Однак, якщо ви навчаєте великі моделі або робите це часто, вигоди можуть відрізнятися.
Платформи також спрощують управління машинним навчанням. Вони допомагають зберігати журнали та показники для відтворюваності результатів.
Далі розглянемо декілька платформ для інфраструктури машинного навчання.
Baseten
Baseten надає простий спосіб розгортання моделей машинного навчання за допомогою Truss – відкритого стандарту для пакування моделей, розроблених з використанням будь-якої популярної системи машинного навчання.
Після розгортання Baseten фіксує та відстежує стан ваших моделей. Це допомагає управляти інфраструктурою шляхом автоматичного масштабування ресурсів залежно від навантаження.
За допомогою Baseten ви також можете проводити точне налаштування таких моделей, як FLAN-T5, Llama та Stable Diffusion. Платформа інтегрується з існуючими процесами CI/CD, що дозволяє вам будувати відповідно до власних робочих процесів.
Також можна створювати безсерверні функції Python, що взаємодіють з вашими моделями. Оплата проводиться за хвилини розгортання, масштабування або передбачення моделі, що допомагає краще контролювати витрати.
Replicate
Replicate – це зручний спосіб запускати моделі машинного навчання. Платформа спрощує процес розробки та навчання моделей, надаючи Python SDK та Rest API для прогнозування.
По суті, це конструктор з низьким кодом. Replicate надає моделі для виконання поширених завдань машинного навчання, таких як відновлення зображень, створення та редагування відео, генерація тексту за допомогою великих мовних моделей, перетворення зображень у текст і навпаки, а також покращення якості зображень.
Replicate використовує Cog, інструмент для розгортання моделей машинного навчання у контейнері, який потім інтегрується у контейнер Docker для розгортання. Replicate забезпечує середовище виконання, яке масштабується залежно від використання. Це середовище надає REST API для доступу та використання. Тарифікація здійснюється посекундно.
Hugging Face
Hugging Face – це спільнота штучного інтелекту та платформа наукових даних, яка надає необхідні інструменти для створення, навчання та розгортання сучасних моделей машинного навчання.
Головною перевагою Hugging Face є AutoTrain, безкодовий спосіб створення моделей машинного навчання шляхом завантаження навчального набору даних.
AutoTrain автоматично підбирає різні моделі, щоб знайти ту, яка найкраще підходить для ваших даних. Потім ви можете розгорнути навчену модель у Hugging Face Hub, сервісі обслуговування моделей.
За допомогою AutoTrain можна створювати моделі для класифікації зображень, тексту, токенів, відповідей на питання, перекладу, резюмування, регресії тексту, класифікації табличних даних і регресії табличних даних. Після розгортання ваші моделі будуть доступні через HTTP.
Google AutoML
Google AutoML надає простий спосіб створення моделей машинного навчання з мінімальними зусиллями та знаннями. Він включає Vertex AI – уніфіковану платформу для створення, розгортання та масштабування моделей ШІ.
З Google AutoML ви можете зберігати набори даних та отримувати доступ до інструментів машинного навчання, які використовуються командами Google. Він також дозволяє працювати зі структурованими даними, наприклад AutoML Tabular, виявляти об’єкти на зображеннях та класифікувати їх за допомогою AutoML Image.
Аналогічні можливості доступні для відео за допомогою AutoML Video. Крім того, ви можете аналізувати текст за допомогою AutoML Text та перекладати між понад 50 мовними парами за допомогою AutoML Translation. Розгорнуті моделі доступні через API REST і RPC.
Azure OpenAI
Сервіс Azure OpenAI надає доступ до різних моделей, розроблених OpenAI. Серед них GPT-3 і GPT-4, які розуміють природну мову та код і генерують їх. GPT-3.5 використовується в ChatGPT.
Крім того, сервіс надає доступ до DALL-E, генератора зображень з тексту природною мовою. Також є Codex, модель, яка розуміє та генерує код з природної мови.
Існують також моделі вбудовування, що працюють зі спеціальним набором даних, званим вбудовуванням. Доступ до цих моделей можна отримати через Azure OpenAI за допомогою REST API, Python SDK або веб-студії Azure OpenAI.
Платформа Azure забезпечує хмарну безпеку, наприклад приватну мережу, регіональну доступність та фільтрацію контенту ШІ.
AWS Sagemaker
Sagemaker – це керована служба AWS, що є частиною набору сервісів AWS. Вона надає інструменти для створення, навчання та розгортання моделей машинного навчання.
Sagemaker автоматизує процес побудови конвеєра розробки моделей ШІ/ML. Він надає структуру для створення, розміщення, навчання та розгортання моделей ШІ у хмарі AWS. Sagemaker має вбудовані алгоритми для виконання завдань, таких як лінійна регресія та класифікація зображень.
Також підтримуються Jupyter Notebooks для створення власних моделей. Sagemaker має монітор моделі, який намагається автоматично знайти набір параметрів та гіперпараметрів, що дають найкращі результати для вашого алгоритму.
SageMaker дозволяє легко розгортати моделі в різних зонах доступності як HTTP-кінцеві точки. AWS Cloudwatch можна використовувати для моніторингу продуктивності моделей з часом.
Databricks
Databricks – це платформа обробки даних, що дозволяє підготовлювати та обробляти дані. Вона полегшує управління розробкою моделей машинного навчання протягом усього життєвого циклу.
Databricks спрощує створення генеративного ШІ та великих мовних моделей. Платформа має спільні блокноти Databricks, що підтримують мови програмування, такі як Python, R, SQL та Scala.
Databricks також надає середовище виконання машинного навчання з оптимізованими кластерами. Для розгортання платформа забезпечує обслуговування моделей та моніторинг. Також платформа допомагає керувати конвеєром розробки за допомогою AutoML та MLFLow.
Висновок
Машинне навчання є корисним для будь-якого бізнесу. Однак, глибокі технічні знання, потрібні для створення та навчання моделей машинного навчання, створюють бар’єр для багатьох компаній.
Платформи, розглянуті в цій статті, спрощують процес розробки машинного навчання і роблять його доступнішим.
Також рекомендуємо переглянути статтю про порівняння DataBricks та Snowflake.