Technologie uczenia maszynowego umożliwiają komputerom zdobywanie wiedzy na podstawie analizy danych, rozpoznawanie prawidłowości i tendencji, a także wykorzystywanie uzyskanych informacji do wspomagania procesów decyzyjnych w przedsiębiorstwach.
Jednakże, jest to dziedzina o znacznym stopniu trudności, wymagająca solidnych podstaw matematycznych i umiejętności programistycznych. Nie oznacza to jednak, że zgłębienie jej tajników jest niemożliwe; wręcz przeciwnie, jest to osiągalne. Dodatkowo, można uniknąć zawiłości technicznych, korzystając z dedykowanych platform, które zostaną przedstawione w niniejszym artykule.
Te platformy nie tylko upraszczają proces tworzenia modeli, lecz także maskują skomplikowane kwestie związane z infrastrukturą.
Czym jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe to obszar nauki, którego głównym celem jest konstruowanie systemów komputerowych zdolnych do podejmowania decyzji bez potrzeby bezpośredniego programowania. W przeszłości komputery były w stanie wykonywać wyłącznie zadania, do których były jednoznacznie zaprogramowane.
Programiści musieli szczegółowo określać, w jaki sposób komputery mają podejmować decyzje. Choć to podejście sprawdza się w przypadku niektórych funkcji, pewne zadania są zbyt złożone, aby można je było zdefiniować w sposób jawny.
Przykładowo, napisanie programu do kategoryzowania obrazów jest zadaniem niezwykle trudnym, ze względu na mnogość możliwych kątów, ustawień i warunków oświetleniowych dla tego samego obrazu. Uczenie maszynowe daje komputerom możliwość wykonywania zadań bez konieczności programowania krok po kroku.
Dlaczego warto stosować platformy uczenia maszynowego?
Platformy uczenia maszynowego oferują usprawniony sposób tworzenia modeli. Większość z nich udostępnia narzędzia do budowy modeli z ograniczoną ilością kodu lub bez kodu. Wystarczy dostarczyć dane wejściowe, a platforma zajmie się resztą. Często nie trzeba również przejmować się kwestiami infrastruktury i wdrażaniem modeli.
Zazwyczaj korzystanie z platform jest bardziej opłacalne niż tworzenie własnych rozwiązań, szczególnie dla mniejszych firm, które rzadko budują małe modele. Stworzenie własnej infrastruktury uczenia maszynowego wymaga zakupu kosztownych procesorów graficznych.
Wynajmując infrastrukturę, płaci się tylko za faktyczne wykorzystanie zasobów. Oczywiście, sytuacja może być inna, gdy trenujemy duże modele lub robimy to często.
Platformy upraszczają również zarządzanie procesami MLOps. Pomagają w przechowywaniu logów i metryk, co zapewnia możliwość odtworzenia wyników.
Przejdźmy teraz do omówienia konkretnych platform infrastruktury uczenia maszynowego.
Baseten
Baseten oferuje prosty sposób wdrażania modeli uczenia maszynowego za pomocą Truss – otwartego standardu pakowania modeli, zbudowanych przy użyciu dowolnego popularnego frameworka.
Po wdrożeniu, Baseten rejestruje i monitoruje kondycję uruchomionych modeli. Pomaga w zarządzaniu infrastrukturą, automatycznie skalując zasoby, w zależności od generowanego ruchu.
Baseten umożliwia również dostrajanie modeli, takich jak FLAN-T5, Llama i Stable Diffusion. Platforma integruje się z istniejącymi przepływami pracy CI/CD, co pozwala na realizację procesu tworzenia zgodnie z własnymi preferencjami.
Możliwe jest także tworzenie bezserwerowych funkcji Pythona, które integrują się z modelami. Rozliczenia są oparte na wykorzystaniu, czyli czasie wdrożenia, skalowania lub wykonywania prognoz, co pomaga lepiej kontrolować koszty.
Replicate
Replicate to uproszczony sposób na uruchamianie modeli uczenia maszynowego. Ułatwia proces projektowania i uczenia modeli, udostępniając zestaw Python SDK i Rest API do przewidywania.
Zasadniczo oferuje narzędzie do budowy modeli z małą ilością kodu. Udostępnia modele do typowych zadań uczenia maszynowego, takich jak poprawa jakości obrazu, tworzenie i edycja wideo, generowanie tekstu przy użyciu dużych modeli językowych, konwertowanie obrazów na tekst i odwrotnie, a także zwiększanie rozdzielczości obrazów.
Replicate wykorzystuje Cog, narzędzie do wdrażania modeli uczenia maszynowego w kontenerze gotowym do produkcyjnego użycia, które następnie jest wbudowywane w kontener Docker. Replicate oferuje środowisko uruchomieniowe, które skaluje się w zależności od obciążenia i udostępnia interfejs API REST. Rozliczenia dokonywane są za każdą sekundę użytkowania.
Hugging Face
Hugging Face to społeczność sztucznej inteligencji i platforma do analizy danych, która dostarcza narzędzi niezbędnych do tworzenia, trenowania i wdrażania zaawansowanych modeli uczenia maszynowego.
Główną zaletą Hugging Face w tym kontekście jest AutoTrain, metoda tworzenia modeli uczenia maszynowego bez kodowania, poprzez przesłanie zestawu danych treningowych.
AutoTrain automatycznie testuje różne modele, aby znaleźć ten, który najlepiej pasuje do danych wejściowych. Następnie można wdrożyć wytrenowany model w Hugging Face Hub.
Za pomocą AutoTrain można tworzyć modele do klasyfikacji obrazów, tekstu, tokenów, odpowiedzi na pytania, tłumaczeń, podsumowań, regresji tekstu, klasyfikacji danych tabelarycznych i regresji danych tabelarycznych. Po wdrożeniu modele są dostępne poprzez protokół HTTP.
Google AutoML
Google AutoML umożliwia łatwe tworzenie modeli uczenia maszynowego przy minimalnym wysiłku i wiedzy specjalistycznej. Obejmuje Vertex AI – ujednoliconą platformę do tworzenia, wdrażania i skalowania modeli AI.
Dzięki Google AutoML można przechowywać zbiory danych i uzyskiwać dostęp do narzędzi uczenia maszynowego używanych przez zespoły w Google. Platforma umożliwia zarządzanie danymi strukturalnymi w postaci tabelarycznej AutoML, wykrywanie obiektów na obrazach i ich kategoryzację.
Podobne zadania można wykonywać w przypadku plików wideo za pomocą AutoML Video. Dodatkowo, można analizować sentyment w tekście przy użyciu funkcji AutoML Text i tłumaczyć teksty na ponad 50 par językowych za pomocą AutoML Translation. Wdrożone modele są dostępne poprzez interfejsy API REST i RPC.
Azure OpenAI
Usługa Azure OpenAI daje dostęp do różnorodnych modeli stworzonych przez OpenAI. Należą do nich modele GPT-3 i GPT-4, które są modelami rozumiejącymi język naturalny i kod, w rezultacie tworzącymi język naturalny i kod. GPT-3.5 jest podstawą działania ChatGPT.
Ponadto usługa zapewnia dostęp do DALL-E, generatora obrazów z tekstu. Dostępny jest również Codex, model rozumiejący i generujący kod z języka naturalnego.
Oprócz tego, oferowane są modele osadzania, które operują na specjalistycznym zbiorze danych zwanym osadzaniem. Dostęp do tych modeli można uzyskać za pośrednictwem usługi Azure OpenAI za pomocą interfejsu API REST, zestawu SDK języka Python lub webowego programu Azure OpenAI Studio.
Platforma Azure zapewnia bezpieczeństwo na poziomie chmury, w tym prywatną sieć, dostępność regionalną i odpowiedzialne filtrowanie treści AI.
AWS Sagemaker
Sagemaker to zarządzana usługa AWS, oferowana jako część pakietu usług. Zapewnia narzędzia do tworzenia, trenowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego.
W istocie, Sagemaker automatyzuje żmudny proces tworzenia potoku opracowywania modeli AI/ML na poziomie produkcyjnym. Zapewnia platformę do budowania, hostowania, trenowania i wdrażania modeli AI na dużą skalę w chmurze AWS. Sagemaker oferuje wbudowane algorytmy do zadań takich jak regresja liniowa i klasyfikacja obrazów.
Dodatkowo, obsługuje Jupyter Notebooks, które można wykorzystać do budowy niestandardowych modeli. Sagemaker posiada również ciągły monitor modelu, który automatycznie poszukuje zestawu parametrów i hiperparametrów, zapewniających najlepsze rezultaty.
SageMaker umożliwia również łatwe wdrażanie modeli w różnych strefach dostępności jako punktów końcowych HTTP. Do monitorowania wydajności modeli w czasie można wykorzystać AWS Cloudwatch.
Databricks
Databricks to platforma typu data lakehouse, która umożliwia przygotowanie i przetwarzanie danych. Ułatwia zarządzanie rozwojem modelu uczenia maszynowego w całym jego cyklu życia.
Databricks ułatwia tworzenie generatywnej sztucznej inteligencji i dużych modeli językowych. Platforma oferuje kluczowe funkcje, takie jak notesy Databricks do wspólnej pracy, które obsługują języki programowania, takie jak Python, R, SQL i Scala.
Databricks udostępnia również środowisko uruchomieniowe Machine Learning, które jest wstępnie skonfigurowane z klastrami zoptymalizowanymi pod kątem uczenia maszynowego. Platforma oferuje mechanizmy wdrażania i monitorowania modeli. Dodatkowo wspomaga zarządzanie potokiem programistycznym za pomocą AutoML i MLFLow.
Podsumowanie
Uczenie maszynowe z pewnością przyda się każdemu przedsiębiorstwu. Jednak zaawansowana wiedza techniczna, wymagana do tworzenia i uczenia modeli uczenia maszynowego, stanowi barierę wejścia dla większości firm.
Platformy omówione w tym artykule upraszczają ten proces i sprawiają, że uczenie maszynowe staje się bardziej dostępne.
Następnie, zachęcamy do zapoznania się ze szczegółowym artykułem na temat porównania DataBricks i Snowflake.