Главная страница | Карта сайта

Инфраструктура машинного обучения включает в себя весь технологический стек и ресурсы, необходимые для разработки, обучения, развертывания и управления моделями машинного обучения в производственной среде.

Он включает в себя вычислительные ресурсы (процессоры, графические процессоры), системы хранения данных, платформы оркестрации, конвейеры CI/CD, инструменты мониторинга и API для обслуживания моделей.

Современные платформы инфраструктуры машинного обучения, предоставляют комплексные решения с оркестрацией графических процессоров, управление ml-моделями в вашей инфраструктуре, автоматизированным планированием заданий, масштабируемым хранилищем и интегрированными рабочими процессами CI/CD для упрощения и оптимизации всего жизненного цикла машинного обучения, от экспериментов до развертывания в производственной среде.

Инфраструктура машинного обучения стала основой успешных инициатив в области искусственного интеллекта.

При создании производственной системы машинного обучения вы обнаружите, что только около 10% вашего кода составляет сама модель машинного обучения.

Остальные 90% — это инфраструктурный код, который обрабатывает данные, развертывает, отслеживает мониторинг и предоставляет ваши модели пользователям.

Это означает, что ваша современная инфраструктура машинного обучения должна обрабатывать все, от сбора данных и проектирования признаков до развертывания моделей и мониторинга производительности.

Поскольку организации все больше полагаются на ИИ для получения конкурентных преимуществ, понимание и внедрение надежной инфраструктуры машинного обучения стало важным для вашей инженерной команды при работе с машинным обучением в масштабах предприятия.

В этом руководстве мы рассмотрим следующие вопросы:

• Рекомендации по управлению инфраструктурой машинного обучения.
• Возможности оркестровки графических процессоров для ваших задач искусственного интеллекта.
• Настройка конвейеров CI/CD для ваших моделей машинного обучения
• Как выбрать наиболее масштабируемого поставщика инфраструктуры машинного обучения
• Основные архитектурные уровни систем инфраструктуры машинного обучения
• Как облачная инфраструктура может ускорить ваш рабочий процесс разработки.
• Какие инфраструктурные компоненты вам понадобятся для ваших проектов машинного обучения?

Какая инфраструктура мне необходима для проектов в области машинного обучения?

Требования к вашей инфраструктуре машинного обучения охватывают восемь основных компонентов, которые работают вместе, поддерживая весь жизненный цикл машинного обучения.

Каждый компонент выполняет определенную функцию, при этом органично интегрируясь с другими, создавая комплексную платформу машинного обучения для вашей команды.

Давайте разберем, что вам нужно:

1. Вычислительные ресурсы

Вычислительные ресурсы составляют основу вашей инфраструктуры машинного обучения.

При обучении современных моделей глубокого обучения вам потребуется значительная вычислительная мощность, особенно ресурсы графических процессоров (GPU) для обучения и вывода результатов нейронных сетей.

Таким образом, это позволяет вашей команде масштабировать вычислительные ресурсы в зависимости от требований рабочей нагрузки без необходимости управления сложностью базового оборудования.

2. Управление и хранение данных

Системы управления и хранения данных позволяют обрабатывать огромные массивы данных, необходимые для обучения моделей машинного обучения.

Сюда входят озера данных для хранения исходных данных, базы данных для структурированных данных и хранилища признаков для обработанных признаков.

Для управления данными вам необходимы как высокопроизводительные хранилища для обучающих задач, так и экономичные хранилища для долговременного хранения данных.

3. Организация и планирование

Инструменты оркестровки и планирования координируют сложные рабочие процессы машинного обучения, от предварительной обработки данных до обучения и развертывания моделей.

Современные платформы предоставляют вам оркестровку на основе Kubernetes, которая может автоматически планировать задания, управлять распределением ресурсов и легко обрабатывать сбои.

4. Среды разработки моделей

Среды разработки моделей предоставляют вашим специалистам по анализу данных инструменты, необходимые для проведения экспериментов и построения моделей.

Сюда входят блокноты Jupyter , фреймворки разработки, такие как TensorFlow и PyTorch , а также системы отслеживания экспериментов.

Облачные среды разработки позволяют осуществлять совместную работу, предоставляя при этом доступ к мощным вычислительным ресурсам.

Как облачная инфраструктура может улучшить разработку моих программ машинного обучения?

Теперь, когда вы понимаете основные компоненты необходимой инфраструктуры, давайте рассмотрим, как облачная инфраструктура может поддержать ваш процесс разработки машинного обучения. Ознакомьтесь с некоторыми ключевыми преимуществами, которые вы получите:

1. Эластичное масштабирование : выделение ресурсов в зависимости от ваших текущих потребностей.
2. Гибкость мультиоблачной среды : предотвращение зависимости от конкретного поставщика.
3. Управляемые услуги : снижение операционной сложности

Облачная инфраструктура улучшает разработку приложений машинного обучения, предоставляя масштабируемые ресурсы по запросу, что снижает сложность управления физическим оборудованием.

Давайте на мгновение задумаемся о традиционных локальных системах.

Они требуют значительных первоначальных инвестиций в графические процессоры, системы хранения данных и сетевое оборудование, а также текущих затрат на техническое обслуживание и модернизацию. Облачная инфраструктура машинного обучения предоставляет вам более эффективный подход благодаря этим трем основным преимуществам.

Именно здесь многооблачный подход Northflank становится ценным для вашей команды. Платформа поддерживает развертывание в AWS, GCP, Azure, Civo и Oracle Cloud, позволяя вам использовать лучшие предложения графических процессоров от каждого поставщика.

Таким образом, вместо того чтобы тратить инженерные ресурсы на управление кластером Kubernetes и установку обновлений безопасности, вы можете сосредоточиться на разработке модели и бизнес-логике.

Каковы основные компоненты архитектуры инфраструктуры машинного обучения?

Теперь, когда вы понимаете, как облачная инфраструктура поддерживает вашу разработку, давайте перейдем к архитектурным уровням, из которых состоит полноценная система машинного обучения.

Архитектура вашей инфраструктуры машинного обучения состоит из четырех взаимосвязанных уровней, которые работают вместе, чтобы перевести ваши модели из стадии разработки в стадию внедрения в производство.

Вот основные слои, которые вам понадобятся:

1. Уровень данных : управляет хранением, обработкой и доступом к вашим наборам данных, хранилищам признаков и метаданным экспериментов.
2. Вычислительный уровень : предоставляет ресурсы ЦП и ГП с возможностью автоматического масштабирования для задач обучения и вывода результатов.
3. Уровень оркестровки : координирует конвейеры CI/CD, планирование заданий, конвейеры тестирования и оценки машинного обучения, а также управление рабочими процессами на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения.
4. Уровень обслуживания : обрабатывает развертывание моделей, конечные точки API и системы вывода для прогнозирования в реальном времени и пакетной обработки данных.

Каждый слой выполняет определенную функцию, интегрируясь с другими для создания комплексной платформы, которая может масштабироваться от исследовательских прототипов до производственных приложений, обслуживающих миллионы пользователей.

Какой поставщик предоставляет наиболее масштабируемую инфраструктуру машинного обучения?

После определения уровней архитектуры следующим шагом является выбор подходящего поставщика для вашей масштабируемой инфраструктуры машинного обучения.

Масштабируемость инфраструктуры машинного обучения зависит от четырех ключевых факторов: гибкости вычислительных ресурсов, производительности хранилища, возможностей оркестровки и простоты эксплуатации.

Вам следует рассмотреть две основные категории поставщиков:

1. Традиционные облачные провайдеры (AWS, GCP, Azure): Они предоставляют комплексные услуги машинного обучения, но для их эффективной настройки и управления требуется значительный опыт.
2. Специализированные платформы машинного обучения : они ориентированы на конкретные рабочие процессы машинного обучения и предлагают продуманные решения, которые упрощают задачу, сохраняя при этом гибкость.

Наиболее масштабируемые решения обеспечивают автоматическое управление ресурсами, оптимизацию затрат за счет использования спотовых экземпляров и автоматическое масштабирование от среды разработки до производственной среды.

Подход Northflank основан на сочетании оркестрации Kubernetes и гибкости работы в мультиоблачной среде.

Вы можете развертывать рабочие нагрузки в нескольких облачных провайдерах ( AWS , Azure , GCP , Civo , Oracle ), получать доступ к различным типам графических процессоров в зависимости от требований вашей рабочей нагрузки и автоматически масштабировать ресурсы в зависимости от спроса.

Как настроить CI/CD для моих моделей машинного обучения?

После выбора поставщика инфраструктуры вам потребуется настроить конвейеры CI/CD для ваших моделей машинного обучения.

Для эффективной настройки CI/CD для моделей машинного обучения необходимо адаптировать традиционные методы развертывания программного обеспечения к уникальным требованиям рабочих процессов машинного обучения.

Вашему конвейеру CI/CD для машинного обучения необходимы четыре ключевых компонента:

1. Управление версиями модели и артефактами : автоматическое отслеживание артефактов модели, версий обучающих данных, параметров конфигурации и версий подсказок (для приложений LLM).
2. Автоматизированное тестирование : включает проверку производительности модели, проверку качества данных и регрессионные тесты точности, выходящие за рамки традиционных модульных тестов.
3. Автоматизация развертывания : управление контейнеризацией, настройка инфраструктуры обслуживания и стратегии поэтапного развертывания, такие как канареечное развертывание.
4. Управление средой разработки : Обеспечение согласованности между средами разработки, тестирования и производства.

В отличие от традиционного программного обеспечения, ваши модели машинного обучения зависят как от кода, так и от данных. Поэтому им требуются специализированные системы версионирования, которые обеспечивают связь между версиями модели и обучающими данными.

Это позволяет справиться со сложностью требований к развертыванию, специфичных для машинного обучения.

Какие возможности оркестрации графических процессоров мне необходимы для рабочих нагрузок ИИ?

После внедрения конвейера CI/CD вам потребуется надежная оркестрация графических процессоров для обработки рабочих нагрузок ИИ.

Для организации работы с рабочими нагрузками ИИ на основе графических процессоров требуются сложные возможности управления ресурсами, выходящие за рамки традиционного планирования на основе центрального процессора.

Вашей системе управления графическим процессором необходимы следующие основные возможности:

1. Распределение и планирование ресурсов : обработка длительных задач обучения, пиковых нагрузок на вывод результатов и совместное использование графического процессора для небольших моделей.
2. Поддержка многопроцессорного и распределенного обучения : масштабирование обучения модели на нескольких графических процессорах и узлах со сложными схемами обмена данными.
3. Оптимизация затрат за счет использования спотовых экземпляров : автоматическая миграция рабочих нагрузок при освобождении спотовых экземпляров с сохранением состояния обучения.

Современные приложения искусственного интеллекта требуют высокопроизводительного использования графических процессоров, поддержки различных типов графических процессоров и автоматического распределения рабочей нагрузки между несколькими облачными провайдерами.

Платформа автоматически управляет спотовыми экземплярами , обеспечивая оптимизацию затрат без необходимости ручного вмешательства со стороны вашей команды разработчиков.

Ознакомьтесь с некоторыми передовыми методами управления инфраструктурой машинного обучения.

После настройки оркестрации графических процессоров давайте рассмотрим некоторые лучшие практики управления вашей инфраструктурой машинного обучения.

Для успешного управления инфраструктурой машинного обучения необходимо сбалансировать производительность, стоимость и сложность эксплуатации, сохраняя при этом гибкость для адаптации к меняющимся требованиям.

Вот четыре ключевые области, на которых следует сосредоточиться:

1. Оптимизация ресурсов : сопоставление характеристик рабочей нагрузки с соответствующей инфраструктурой и внедрение политик автоматического масштабирования для предотвращения избыточного выделения ресурсов.
2. Безопасность и соответствие нормативным требованиям : Внедрить надлежащие средства контроля доступа, шифровать данные при передаче и хранении, а также вести журналы аудита для обеспечения соответствия нормативным требованиям.
3. Мониторинг и наблюдаемость : отслеживание как показателей инфраструктуры, так и специфических для машинного обучения показателей производительности, таких как производительность модели и качество данных.
4. Управление затратами : используйте спотовые экземпляры для отказоустойчивых рабочих нагрузок и регулярно анализируйте схемы распределения ресурсов для выявления возможностей оптимизации.

Организации, внедряющие эти передовые методы, могут масштабировать свои операции машинного обучения, контролируя при этом затраты и поддерживая надежность системы.

Понимание уникальных характеристик стоимости рабочих нагрузок машинного обучения помогает внедрять соответствующие стратегии оптимизации во всей вашей инфраструктуре.

---