Освоение развертывания машинного обучения: 9 инструментов, которые вам нужно знать

Архитектура развертывания модели машинного обучения относится к шаблону проектирования или подходу, используемому для развертывания модели машинного обучения.

Развертывание машинного обучения — важный шаг на пути внедрения преимуществ науки о данных в реальные приложения. В связи с растущим спросом на развертывание машинного обучения появились различные инструменты и платформы, помогающие специалистам по данным и разработчикам быстро и эффективно развертывать свои модели.

В этой статье мы рассмотрим лучшие инструменты и платформы для развертывания машинного обучения, которые могут помочь организациям оптимизировать процесс развертывания, повысить производительность модели и достичь своих бизнес-целей. Эти инструменты, от облачных сервисов до платформ с открытым исходным кодом, предлагают ряд функций и возможностей для удовлетворения различных потребностей развертывания. Давайте погрузимся в мир развертывания машинного обучения и познакомимся с лучшими инструментами, доступными сегодня.

Понимание архитектуры развертывания машинного обучения

Архитектура развертывания модели машинного обучения относится к шаблону проектирования или подходу, используемому для развертывания модели машинного обучения. В каждом случае развернутая модель связана с приложением, выполняющим конкретный вариант использования. Например, развертывание простой модели может включать веб-страницу, которая принимает данные от пользователя, отправляет их в модель с помощью API и возвращает результат пользователю.

Развертывание машинного обучения — важный шаг на пути внедрения моделей науки о данных в реальные приложения.

Здесь приложение будет веб-страницей. Доступно несколько архитектур развертывания, в том числе:

     Встроенная архитектура, в которой модель развертывается непосредственно на устройстве и работает локально.

     Архитектура Dedicated Model API, где отдельный API создается специально для модели и служит интерфейсом для взаимодействия с моделью.

     Модель публикуется как архитектура данных, где модель развертывается в виде файла или набора файлов и доступна через хранилище данных.

     Архитектура автономных прогнозов, в которой модель развертывается для работы с пакетом данных вместо прогнозов в реальном времени.

Как развернуть модель машинного обучения в продакшене?

Многие инициативы в области науки о данных включают развертывание моделей машинного обучения в режиме прогнозирования по запросу или в режиме пакетного прогнозирования, в то время как некоторые более современные приложения используют встроенные модели на периферийных и мобильных устройствах. Каждая из этих стратегий развертывания имеет свои преимущества. В случае режима пакетного прогнозирования реализованы оптимизации для минимизации вычислительных затрат модели.

Кроме того, меньше зависимостей от внешних источников данных и облачных сервисов, а мощности локальной обработки часто достаточно для вычисления алгоритмически сложных моделей. Кроме того, относительно просто отлаживать автономную модель при возникновении сбоев или настраивать гиперпараметры, поскольку она работает на мощных серверах. Развертывание моделей машинного обучения в различных условиях является важным аспектом развертывания машинного обучения.

Выбор правильного метода развертывания машинного обучения имеет решающее значение для оптимальной производительности и масштабируемости.

В качестве альтернативы веб-сервисы могут предлагать более экономичные прогнозы практически в реальном времени, особенно когда модель работает в кластере или облачной службе с доступной мощностью ЦП. Доступность модели также можно улучшить, сделав ее доступной для других приложений через вызовы API. С другой стороны, одним из основных преимуществ встроенного машинного обучения является возможность адаптировать его к спецификациям конкретного устройства.

Развертывание модели на устройстве гарантирует, что его среда выполнения останется защищенной от внешнего вмешательства. Однако одним потенциальным недостатком является то, что устройство должно иметь достаточную вычислительную мощность и объем памяти для соответствия требованиям модели. Развертывание машинного обучения требует всесторонней оценки этих факторов, чтобы определить наиболее подходящий подход для данного варианта использования.

Каковы методы развертывания модели машинного обучения?

Развертывание модели машинного обучения включает в себя предоставление обученной модели для использования в производственной среде. Существует несколько методов развертывания модели машинного обучения, каждый из которых имеет свои преимущества и ограничения.

     Встроенное развертывание: в этом методе модель развертывается непосредственно на устройстве и работает локально. Этот подход лучше всего подходит для периферийных вычислений или устройств IoT, где подключение ограничено или ненадежно.
     Развертывание веб-API: в этом методе модель развертывается как веб-служба, доступ к которой осуществляется через API. Этот подход обеспечивает большую гибкость с точки зрения доступа к модели и позволяет делать прогнозы в реальном времени.
     Облачное развертывание: в этом методе модель развертывается на облачной платформе и доступна через Интернет. Этот подход отличается высокой масштабируемостью и экономичностью, поскольку позволяет динамически распределять вычислительные ресурсы.
     Развертывание контейнера: в этом методе модель упаковывается как контейнер и развертывается на платформе оркестрации контейнеров, такой как Kubernetes. Такой подход обеспечивает плавную интеграцию с существующей инфраструктурой и предлагает больший контроль над распределением ресурсов.
     Автономное развертывание: в этом методе модель развертывается для работы с пакетом данных вместо прогнозов в реальном времени. Этот подход лучше всего подходит для приложений, которые требуют периодических обновлений и допускают некоторую задержку результатов.

В связи с растущим спросом на развертывание машинного обучения появились различные инструменты и платформы, помогающие оптимизировать процесс.

Каждый из этих методов предлагает различные компромиссы с точки зрения производительности, масштабируемости и экономической эффективности. Поэтому очень важно выбрать подходящий метод развертывания на основе конкретных требований приложения.

9 лучших инструментов развертывания машинного обучения

Важно отметить, что для разных потребностей в развертывании машинного обучения требуются разные инструменты. Поэтому этот список составлен не от лучшего к худшему. Вместо этого это сборник из 9 лучших инструментов развертывания машинного обучения, которые удовлетворяют различные потребности развертывания. Давайте погрузимся и познакомимся с каждым из этих инструментов и их предложениями.

Кубефлоу

Kubeflow — это надежный набор инструментов для развертывания машинного обучения, разработанный специально для Kubernetes и ориентированный на обслуживание систем машинного обучения. Его основные функции включают упаковку и организацию док-контейнеров для поддержки обслуживания всей системы машинного обучения.

Упрощая разработку и развертывание рабочих процессов машинного обучения, Kubeflow обеспечивает отслеживаемость моделей, предлагая комплексный набор мощных инструментов машинного обучения и архитектурных платформ для эффективного выполнения различных задач машинного обучения. Платформа также включает в себя многофункциональную панель пользовательского интерфейса, упрощающую управление и отслеживание экспериментов, задач и запусков развертывания.

Кроме того, функция «Блокнот» позволяет пользователям взаимодействовать с системой машинного обучения с помощью указанного комплекта разработки платформы. Компоненты и пайплайны имеют модульную структуру и могут быть повторно использованы для обеспечения быстрых решений. Первоначально Google запустил эту платформу для обслуживания задач TensorFlow через Kubernetes, но с тех пор она превратилась в мультиоблачную мультиархитектурную среду, которая выполняет весь конвейер машинного обучения.

Успех развертывания машинного обучения зависит от возможности создавать и развертывать модели, отвечающие конкретным потребностям приложения.

Градио

Gradio — это гибкий пользовательский интерфейс (UI) с открытым исходным кодом, совместимый как с моделями Tensorflow, так и с Pytorch. Он находится в свободном доступе, что делает его доступным для всех, кто хочет его использовать. Используя библиотеку Gradio Python с открытым исходным кодом, разработчики могут быстро и легко создавать удобные, адаптируемые компоненты пользовательского интерфейса для своих моделей машинного обучения, API или любых других функций, используя всего несколько строк кода.

Gradio предлагает различные элементы пользовательского интерфейса, которые можно настраивать и адаптировать в соответствии с требованиями моделей машинного обучения. Например, он обеспечивает простую классификацию изображений с помощью перетаскивания, оптимизированную для пользователей. Настройка Gradio выполняется быстро и просто, прямая установка доступна через pip.

Кроме того, для обеспечения интерфейса Gradio требуется всего несколько строк кода. Самый быстрый способ развертывания машинного обучения перед аудиторией — это, вероятно, создание Gradio общих ссылок. В отличие от других библиотек, Gradio можно использовать где угодно, будь то автономный скрипт Python или блокнот Jupyter/Colab.
кора

Cortex — это универсальный мультиплатформенный инструмент с открытым исходным кодом, который может служить нескольким целям, таким как обслуживание моделей и мониторинг. Он обеспечивает полный контроль над операциями управления моделями, обслуживая различные рабочие процессы машинного обучения.

Его можно использовать в качестве альтернативы инструменту SageMaker для обслуживания моделей и в качестве платформы для развертывания моделей, созданной поверх сервисов AWS, таких как Elastic Kubernetes Service (EKS), Lambda или Fargate. Cortex интегрируется с проектами с открытым исходным кодом, такими как Docker, Kubernetes, TensorFlow Serving и TorchServe, и может беспрепятственно взаимодействовать с любыми библиотеками или инструментами машинного обучения.

Благодаря масштабируемости конечных точек Cortex предлагает эффективное решение для управления нагрузками. Он позволяет развертывать несколько моделей в одной конечной точке API и предоставляет средства для обновления рабочих конечных точек без остановки сервера. Cortex также предлагает возможности мониторинга моделей, позволяя контролировать производительность конечных точек и прогнозировать данные.

Использование облачных сервисов сделало развертывание машинного обучения более доступным и экономичным для организаций.

Seldon.io

Seldon core, платформа с открытым исходным кодом, доступная через Seldon.io, ускоряет развертывание моделей машинного обучения и экспериментов, упрощая процесс. Эта платформа поддерживает и обслуживает модели, созданные с использованием любой платформы машинного обучения с открытым исходным кодом. С Kubernetes развертываются модели машинного обучения, и платформа может использовать передовые функции Kubernetes, включая изменение определений ресурсов для управления графами модели, масштабирование с помощью Kubernetes по мере необходимости.

Seldon предоставляет возможность подключать проекты к решениям непрерывной интеграции и развертывания (CI/CD), чтобы облегчить рост и обновление модели развертывания. Он также включает систему оповещения пользователей о проблемах, возникающих при отслеживании моделей в производстве. Инструмент развертывания машинного обучения поддерживает как локальные, так и облачные варианты развертывания, а модели могут быть определены для интерпретации конкретных прогнозов.

БентоМЛ

BentoML — это инструмент развертывания машинного обучения, который упрощает создание сервисов машинного обучения, предоставляя стандартизированную архитектуру на основе Python для установки и обслуживания API производственного уровня. Этот инструмент позволяет пользователям упаковывать обученные модели для онлайн- и офлайн-обслуживания моделей с использованием любой платформы машинного обучения с поддержкой этой архитектуры.

Высокопроизводительный сервер моделей BentoML поддерживает адаптивную микропакетную обработку и может независимо масштабировать рабочие процессы вывода моделей из бизнес-логики. Централизованная информационная панель пользовательского интерфейса упрощает организацию моделей и отслеживание процедур развертывания.

Модульная конструкция BentoML допускает повторное использование с существующими рабочими процессами GitOps, а автоматическое создание образов Docker упрощает развертывание в рабочей среде как простую и версионную процедуру.

Развертывание машинного обучения на основе контейнеров обеспечивает плавную интеграцию с существующей инфраструктурой и больший контроль над распределением ресурсов.

SageMaker

SageMaker — это полностью контролируемая служба, состоящая из модулей, которые можно использовать независимо или в сочетании друг с другом для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Он предлагает разработчикам и специалистам по данным быстрый и эффективный способ создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения любого масштаба в готовой к работе размещенной среде.

SageMaker включает в себя встроенный блокнот Jupyter, который обеспечивает быстрый и простой доступ к источникам данных для исследований и анализа, устраняя необходимость в управлении какими-либо серверами. Кроме того, этот инструмент развертывания машинного обучения предлагает популярные методы машинного обучения, оптимизированные для использования с большими объемами данных в распределенной среде.

Торчсерв

Torchserve — это платформа обслуживания моделей PyTorch, которая упрощает развертывание обученных моделей PyTorch в масштабе без необходимости написания нового кода для развертывания модели. AWS создал Torchserve как компонент проекта PyTorch, упрощая настройку для тех, кто использует среду PyTorch для построения моделей.

Torchserve обеспечивает легкое обслуживание с малой задержкой, обеспечивая высокую производительность и масштабируемость развернутых моделей. Благодаря ценным функциям, таким как обслуживание нескольких моделей, управление версиями моделей для A/B-тестирования, мониторинг показателей и конечные точки RESTful для взаимодействия с приложениями, Torchserve является мощным инструментом. Для определенных задач машинного обучения, таких как идентификация объектов или классификация текста, Torchserve предоставляет встроенные библиотеки, которые потенциально сокращают время и усилия, необходимые для кодирования.

Автономное развертывание машинного обучения лучше всего подходит для приложений, которые требуют периодических обновлений и могут допускать некоторую задержку результатов.

Кубернетес

Kubernetes — это платформа с открытым исходным кодом, используемая для управления контейнерными задачами и операциями. Развертывание Kubernetes — это ресурсный объект, который предлагает декларативные обновления для приложений. Развертывания позволяют указать жизненный цикл приложения, например, какие образы использовать и как часто их следует обновлять.

Kubernetes помогает повысить стабильность и согласованность приложений, а использование его обширной экосистемы может повысить производительность и эффективность. Кроме того, Kubernetes может быть более экономичным инструментом развертывания машинного обучения по сравнению с его конкурентами.

Обслуживание TensorFlow

TensorFlow Serving — это надежное и высокопроизводительное решение для обслуживания моделей машинного обучения, позволяющее использовать обученные модели в качестве конечных точек для развертывания. Это позволяет разрабатывать конечные точки REST API для обученных моделей, позволяя легко развертывать современные алгоритмы машинного обучения, сохраняя при этом ту же архитектуру сервера и соответствующие конечные точки. TensorFlow Serving достаточно надежен, чтобы обрабатывать широкий спектр моделей и типов данных, включая модели TensorFlow. Многие престижные компании, в том числе Google, используют TensorFlow Serving, что делает его отличной центральной модельной базой для обслуживания моделей. Эффективность архитектуры обслуживания позволяет нескольким пользователям одновременно получать доступ к модели, а любой перегрузкой, вызванной большим объемом запросов, можно управлять с помощью балансировщика нагрузки.

Выбор правильного инструмента развертывания машинного обучения может значительно повлиять на успех вашего проекта.

Заключение

Развертывание машинного обучения стало важным аспектом рабочего процесса обработки данных, позволяя организациям преобразовывать свои модели машинного обучения в практические приложения. Как мы видели, существует несколько методов развертывания модели машинного обучения, каждый из которых имеет свои сильные стороны и ограничения. 9 лучших инструментов развертывания машинного обучения, которые мы рассмотрели в этой статье, предлагают широкий спектр функций и функций, отвечающих различным потребностям развертывания.

От облачных платформ до инструментов оркестрации контейнеров — эти инструменты произвели революцию в способах развертывания моделей машинного обучения в производственных средах. Поскольку область машинного обучения продолжает развиваться, крайне важно быть в курсе новейших инструментов и технологий, чтобы мы могли эффективно и действенно развертывать наши модели. Имея в своем распоряжении эти 10 лучших инструментов развертывания машинного обучения, вы можете быть уверены, что у вас есть подходящие инструменты для вывода ваших проектов машинного обучения на новый уровень.

Источник: dataconomy.com

Комментарии: