Machine Learning gør det muligt for computere at lære af data, identificere mønstre og tendenser og bruge denne indsigt til at træffe beslutninger eller hjælpe med beslutningstagning i virksomheder.
Det er dog et hårdt emne, der er afhængig af masser af matematik og programmering. Dermed ikke sagt, at det er umuligt at lære; det er meget muligt. Det er også muligt at undgå tekniske kompleksiteter ved at bruge de platforme, vi vil dække i denne artikel.
Disse platforme forenkler ikke kun processen med at bygge modellen, men de skjuler også detaljerne relateret til infrastruktur.
Indholdsfortegnelse
Hvad er Machine Learning?
Machine Learning er studieretningen, der har til formål at skabe computere, der kan træffe beslutninger uden behov for eksplicit programmering. Før Machine Learning kunne computere kun udføre eksplicit programmerede opgaver.
Programmører skulle præcisere, hvordan beslutninger skal træffes af computere. Selvom dette virker for nogle funktioner, er nogle for komplicerede til at programmere eksplicit.
For eksempel er det umuligt at skrive et program til at klassificere billeder, givet hvor mange forskellige vinkler, orienteringer og belysninger der er mulige for det samme billede. Machine Learning gør det muligt for computere at udføre opgaver uden at være programmeret.
Hvorfor bruge Machine Learning-platforme?
Machine Learning-platforme tilbyder en forenklet måde at bygge modeller på. De fleste platforme tilbyder lav-kode og no-code builders. Alt du skal gøre er at levere data til læring, og platformen klarer resten. Du behøver ofte heller ikke bekymre dig om at klargøre infrastrukturen omkostningseffektivt og implementere dine modeller.
Platforme er normalt omkostningseffektive sammenlignet med gør-det-selv-opsætninger for mindre virksomheder, der sjældent bygger mindre modeller. Opsætning af din egen maskinlæringsopsætning vil kræve køb af GPU’er, der er dyre.
Ved at leje et setup betaler du dog kun for det, du bruger, når du bruger det. Selvfølgelig, hvis du træner større modeller og/eller træner ofte, kan resultatet af dette være anderledes.
Platforme forenkler også håndtering af MLOps. De hjælper dig med at føre logfiler og metrics for reproducerbarhed.
Nu vil vi diskutere Machine Learning-infrastrukturplatforme.
Baseten
Baseten giver en nem måde at implementere Machine Learning-modeller ved hjælp af Truss – en open source-standard for emballering af modeller bygget ved hjælp af en hvilken som helst populær maskinlæringsramme.
Efter implementering logger og overvåger Baseten dine installerede modellers tilstand. Det hjælper dig med at administrere infrastrukturen ved at autoskalere din modelserviceinfrastruktur baseret på den trafik, du får.
Med Baseten kan du også finjustere modeller som FLAN-T5, Llama og Stable Diffusion. Platformen integreres også med dine eksisterende CI/CD-arbejdsgange, så du kan bygge efter din proces.
Du kan også skrive server-serverløse Python-funktioner, der integreres med dine modeller. Fakturering sker i det øjeblik, dine modeller implementeres, skaleres eller foretages forudsigelser. Dette hjælper dig med at styre omkostningerne bedre.
Repliker
Repliker er en enkel måde at køre Machine Learning-modeller på. Replicate forenkler processen med at udvikle og træne modeller ved at levere en Python SDK og Rest API, som du kan bruge til at lave forudsigelser.
Det giver i det væsentlige en lav-kode builder. Det giver modeller til udførelse af almindelige maskinlæringsopgaver såsom billedgendannelse, oprettelse og redigering af videoer, generering af tekst ved hjælp af store sprogmodeller, konvertering af billeder til tekst og omvendt og forøgelse af opløsningen af billeder.
Replicate bruger Cog, et værktøj til at implementere maskinlæringsmodeller i en produktionsklar container, der derefter er indbygget i en Docker-container til implementering. Replicate giver et produktionsmiljø, der skaleres efter brug. Denne runtime afslører en REST API, som du kan få adgang til og gøre brug af. Fakturering udføres også af den anden.
Krammer ansigt
Hugging Face er et AI-fællesskab og en datavidenskabsplatform, der udstyrer dig med de værktøjer, du har brug for til at bygge, træne og implementere avancerede maskinlæringsmodeller.
Hovedattraktionen ved Hugging Face i denne sammenhæng er AutoTrain, en kodefri måde at bygge Machine Learning-modeller på ved blot at uploade træningsdatasættet.
AutoTrain vil automatisk prøve forskellige modeller for at finde den, der fungerer bedst til dine træningsdata. Du kan derefter implementere den trænede model til Hugging Face Hub, en modelservicetjeneste.
Med AutoTrain kan du bygge modeller til billedklassificering, tekstklassificering, tokenklassificering, besvarelse af spørgsmål, oversættelse, opsummering, tekstregression, tabeldataklassificering og tabeldataregression. Når de er implementeret, vil dine modeller være tilgængelige via HTTP.
Google AutoML
Google AutoML giver en nem måde at bygge Machine Learning-modeller på med minimal indsats og ekspertise. Det inkluderer Vertex AI – en samlet platform til at bygge, implementere og skalere dine AI-modeller.
Med Google AutoML er du i stand til at gemme datasæt og få adgang til maskinlæringsværktøjerne, der bruges af teams hos Google. Det giver dig også mulighed for at administrere strukturerede data, enten AutoML Tabular, detektere objekter i billeder og klassificere billeder ved hjælp af AutoML Image.
Du kan også gøre det samme for videofiler ved hjælp af AutoML Video. Derudover kan du udføre sentimentanalyse på tekst ved hjælp af AutoML Text og oversætte mellem mere end 50 sprogpar ved hjælp af AutoML Translation. Implementerede modeller er tilgængelige ved hjælp af REST og RPC API’er.
Azure OpenAI
Azure OpenAI Service giver dig adgang til forskellige modeller skabt af OpenAI. Disse modeller inkluderer GPT-3 og GPT-4, som er modeller, der forstår naturligt sprog og kode og producerer naturligt sprog og kode som et resultat. GPT-3.5 driver ChatGPT.
Derudover giver tjenesten også adgang til DALL-E, naturligt sprog tekst til billede generator. Der er også Codex, en model, der forstår og genererer kode fra naturligt sprog.
Endelig er der indlejringsmodeller, der beskæftiger sig med et specialiseret datasæt kaldet indlejring. Disse modeller kan tilgås via Azure OpenAI ved hjælp af en REST API, Python SDK eller webbaseret Azure OpenAI Studio.
Azure-platformen leverer sikkerheden i Azure-skyen, såsom privat netværk, regional tilgængelighed og ansvarlig AI-indholdsfiltrering.
AWS Sagemaker
Sagemaker er en administreret AWS-tjeneste, der tilbydes som en del af AWS-pakken af tjenester. Det udstyrer dig med værktøjerne til at bygge, træne og implementere Machine Learning-modeller.
Sagemaker hjælper dig i bund og grund med at automatisere den kedelige proces med at bygge en AI/ML-modeludviklingspipeline i produktionskvalitet. Det giver en ramme til at bygge, hoste, træne og implementere AI-modeller i stor skala i AWS Public Cloud. Sagemaker leverer indbyggede algoritmer til at udføre opgaver såsom lineær regression og billedklassificering.
Derudover understøtter den Jupyter Notebooks, som du kan bruge til at oprette brugerdefinerede modeller. Sagemaker kommer også med en kontinuerlig modelmonitor, der forsøger automatisk at finde det sæt af parametre og hyperparametre, der giver de bedste resultater for din algoritme.
SageMaker hjælper dig også med nemt at implementere dine modeller på tværs af forskellige tilgængelighedszoner som HTTP-endepunkter. AWS Cloudwatch kan bruges til at overvåge dine modellers ydeevne over tid.
Databricks
Databricks er et datasøhus, der muliggør udarbejdelse og behandling af data. Det gør det nemmere at styre udviklingen af machine Learning-modeller gennem hele dens livscyklus.
Databricks gør det nemmere at bygge generativ AI og store sprogmodeller. Det giver flere afgørende funktioner, såsom samarbejdsbaserede Databricks-notebooks, der understøtter programmeringssprog som Python, R, SQL og Scala.
Databricks leverer også en Machine Learning Runtime, der er prækonfigureret med Machine Learning-optimerede klynger. For at hjælpe med implementeringen tilbyder platformen modelbetjening og overvågning. Det hjælper dig også med at styre udviklingspipelinen ved hjælp af AutoML og MLFLow.
Afsluttende ord
Machine Learning vil uden tvivl være nyttig for enhver virksomhed. Den dybe tekniske viden, der kræves for at bygge og træne maskinlæringsmodeller, skaber imidlertid en adgangsbarriere for de fleste virksomheder.
De platforme, der er dækket i denne artikel, forenkler dog processen og gør udvikling af maskinlæring mere tilgængelig.
Tjek derefter den detaljerede artikel om DataBricks vs. Snowflake.