Els models d'aprenentatge automàtic sovint funcionen bé durant l'experimentació.Mètriques fora de línia milloren, els prototips demostren potencial i la validació precoç construeix confiança entre els equips.En entorns controlats, els sistemes es comporten de manera predictible i el progrés se sent constant. La transició a la producció introdueix un conjunt diferent de pressions. Els treballs de formació fracassen intermitentment. Les característiques arriben fora de les finestres de temps esperades. Les dades històriques canvien sense previ avís. Els desplegaments són lents a mesura que els equips dubten, incerts en les conseqüències a continuació. El que va funcionar aïllat comença a tensar-se sota la realitat operativa. La causa rarament és el model mateix. És la plataforma de dades que el dóna suport. A mesura que els sistemes d'aprenentatge automàtic maduren, la fiabilitat depèn menys de la selecció d'algoritmes i més de si la plataforma subjacent imposa reproductibilitat, frescor limitat i estabilitat operativa. És aquí on molts equips es troben amb un punt d'inflexió. El botelló invisible en l'aprenentatge automàtic En les primeres etapes de la construcció de sistemes de dades, les plataformes dissenyades per a l'anàlisi sovint se senten més que suficients. Suporten els panells de control, l'informe i l'experimentació amb una fricció mínima. Els retards són tolerables, els canvis d'esquema es poden absorbir a través d'actualitzacions de consultes, i els backfills històrics rarament creen pertorbacions significatives a la baixa. Aquesta flexibilitat funciona bé per a l'anàlisi.Esdevé una restricció quan els sistemes d'aprenentatge automàtic comencen a dependre de la mateixa base. Els fluxos de treball d'anàlisi poden acceptar entrades retardades perquè les decisions són retrospectives. Les canonades d'aprenentatge automàtic, en canvi, es basen en garanties de frescor clarament definides per assegurar que la formació i la inferència reflecteixen la realitat. Els equips d'anàlisi poden modificar les consultes quan els esquemes evolucionen. Els sistemes d'aprenentatge automàtic incorporen aquests esquemes i supòsits directament a la lògica de característiques i el comportament del model, fent que els canvis silenciosos siguin molt més conseqüents. Els fluxos de treball d'anàlisi poden acceptar entrades retardades perquè les decisions són retrospectives. Les canonades d'aprenentatge automàtic, en canvi, es basen en garanties de frescor clarament definides per assegurar que la formació i la inferència reflecteixen la realitat. Els equips d'anàlisi poden modificar les consultes quan els esquemes evolucionen. Els sistemes d'aprenentatge automàtic incorporen aquests esquemes i supòsits directament a la lògica de característiques i el comportament del model, fent que els canvis silenciosos siguin molt més conseqüents. A mesura que augmenta la dependència de ML, aquestes diferències comencen a aparèixer com a inestabilitat en lloc d'inconvenients. Camins d'ingestió conflictius creen múltiples versions del mateix esdeveniment. Actualitzacions d'esquema es propaguen sense revisió estructurada. Correccions històriques modifiquen les dades d'entrenament sense una visibilitat clara. No obstant això, a mesura que creix el volum de dades, la mida de l'equip i la complexitat del model, es converteixen en risc operatiu. En aquest punt, la limitació principal ja no és la sofisticitat del model. És l'absència de garanties aplicables al llarg del cicle de vida de les dades. La comprensió de com cada capa arquitectònica contribueix a aquestes garanties proporciona un camí més clar cap endavant.1,2 Disseny d'arquitectures de dades escalables i ML-Ready Les plataformes de núvol proporcionen blocs de construcció escalables per a l'emmagatzematge, el càlcul i l'orquestració.El que determina la fiabilitat a llarg termini no és l'accés a aquestes eines, sinó com intencionadament estan compostes. Una plataforma ML-ready eficaç evoluciona a través de quatre capes connectades: 
 
 
 
 
 Ingestió Emmagatzematge Transformació Observació i governança Cada capa aborda una classe específica de fallada de producció, i junts creen les condicions necessàries per a sistemes de ML fiables. Ingestió: Establir la propietat i prevenir la ruptura silenciosa En moltes organitzacions, les canonades d'ingestió prioritzen la velocitat. Els esdeveniments flueixen a sistemes centralitzats amb validació limitada. Aquest enfocament accelera l'experimentació primerenca i redueix la fricció entre equips. Amb el temps, el cost d’aquesta flexibilitat es fa visible. Quan els productors modifiquen els esquemes d'esdeveniments sense una revisió estructurada, les canonades a continuació s'adapten de manera imprevisible. La introducció de contractes d'ingestió desplaça la responsabilitat més a prop de la font. Els contractes de dades defineixen l'estructura de l'esquema, la propietat, les regles de validació i els processos de gestió del canvi. En plataformes de núvol, això normalment implica registres d'esquema gestionats, serveis d'ingestió de streaming i comprovacions de CI i CD integrades amb les implementacions de productors. Mitjançant l'execució de la validació en els límits d'ingestió, les organitzacions redueixen la lluita contra els incendis a la baixa i redueixen els fluxos de retroalimentació. Emmagatzematge: preservació de la correcció històrica per a la reproductibilitat Una vegada que la ingestió estableix la responsabilitat, l'emmagatzematge determina si els sistemes es mantenen reproduïbles. Els fluxos de treball de l'aprenentatge automàtic depenen de l'accés als estats històrics per a la capacitació, l'anàlisi de causes arrel i la comparació de models entre les versions. Els models d'emmagatzematge basats en sobreescriptura comprometen aquesta visibilitat, especialment quan es realitzen correccions històriques sense rastreig de versions. Les arquitectures modernes d'emmagatzematge en el núvol s'enfronten a això a través de l'emmagatzematge d'objectes combinat amb formats de taula que donen suport a l'aïllament instantani i l'evolució d'esquemes. Els equips sovint implementen això utilitzant un emmagatzematge d'objecte durador amb formats com Iceberg o Hudi que permeten el viatge en el temps i la lectura de versions. Quan es conserva la correcció històrica, el comportament del model esdevé explicable en lloc d'especulatiu.La reproductibilitat passa d'un exercici de millor esforç a una capacitat operativa. Transformació: Garantir el comportament determinista de les característiques Fins i tot amb fortes capes d'ingestió i emmagatzematge, la inestabilitat pot emergir en la lògica de transformació. Les transformacions d'anàlisi sovint posen l'accent en la llegibilitat i la velocitat de tornada.Sistemes d'aprenentatge automàtic requereixen execució determinista a través de cicles de reentrenament i desplegaments. La lògica sense versions, les sobreposicions manuals i les dependències ocultes introdueixen variacions que es tornen visibles només després de canvis de rendiment. La lògica de transformació de control de versions, l'enllaç de les versions als processos de desplegament i la separació de les regles de negoci de les preocupacions d'higiene de dades redueixen aquesta variabilitat. Quan les transformacions es comporten de manera predictible, els cicles de reentrenament produeixen resultats que els equips poden explicar i confiar. Observació i governança: detectar problemes abans que els usuaris ho facin Fins i tot els gasoductes ben dissenyats requereixen un seguiment continu. Les entrades tardanes de dades, els canvis de distribució i els canvis d'esquema sovint apareixen primer com a rendiment degradat del model. Les plataformes ML-ready eficients incorporen el seguiment de la frescor, la detecció d'anomalies de volum, les alertes de validació d'esquemes i les mètriques de deriva directament en els fluxos de treball operatius. Els marcs de govern reforcen encara més l'estabilitat aclarint les normes d'accés, les polítiques de retenció i els requisits de compliment. Quan l'observabilitat i la governança s'integren en el disseny de la plataforma, la fiabilitat esdevé mesurable i actuable en comptes d'assumir-la. Alineament de l'enginyeria de dades, l'enginyeria d'aprenentatge automàtic i els equips de producte L'arquitectura sola no determina els resultats. L'alineació organitzativa juga un paper igualment important. Els equips de dades sovint s'optimitzen per informar del rendiment. Els equips de ML donen prioritat a la velocitat d'experimentació. Els equips de producte se centren en els temps de lliurament de característiques. Les prioritats racionals individuals poden introduir fricció quan no hi ha definicions compartides de disponibilitat. Les revisions d'incidències interfuncionals, les expectatives compartides a nivell de servei per a la frescor de les dades i la priorització conjunta de les inversions en fiabilitat ajuden a omplir aquestes bretxes. Quan l'alineació millora, la fiabilitat de la plataforma es converteix en un objectiu compartit en lloc d'una responsabilitat aïllada.6, 7 Les lliçons clau que els líders d'enginyeria han d'aplicar quan construeixen plataformes de dades per a la IA Diversos principis apareixen de manera consistent en plataformes duradores ML-ready. Les decisions de l'arquitectura de dades primerenques determinen la fiabilitat a llarg termini. La disciplina d'ingestió evita la ruptura silenciosa. La correcció històrica permet la reproductibilitat i el depurament. L'observació redueix els temps de detecció i resposta. L'alineació organitzativa evita el risc de compondre sense notar. Els líders d'enginyeria influeixen en els resultats tractant les plataformes de dades com a sistemes de producció de llarga durada en lloc d'artefactes de lliurament. Aquesta perspectiva desplaça la inversió cap a garanties d'ingestió, integritat històrica i visibilitat operativa abans d'augmentar la complexitat del model. Els líders que avaluen la preparació es beneficien de preguntes de diagnòstic concretes. 
 
 
 
 Els equips poden reproduir un model d'una versió anterior utilitzant el mateix instant de dades? Saben els productors de dades quan els canvis trenquen els conductes descendents? Pot la plataforma detectar la deriva de dades abans que els usuaris experimentin un comportament degradat? Les plataformes que responen a aquestes preguntes donen suport amb confiança a l'execució fiable de l'aprenentatge automàtic. Pensaments finals: Construir plataformes de dades que donin suport a la producció ML La progressió de l'experimentació a l'aprenentatge automàtic de producció requereix més que escalar els recursos de computació. requereix opcions arquitectòniques deliberades a través de la ingestió, l'emmagatzematge, la transformació i l'observabilitat. Les organitzacions que inverteixen d'hora en garanties aplicables redueixen la lluita contra els incendis, acceleren els cicles de reentrenament i augmenten la confiança en el comportament dels models. Els sistemes fiables d'aprenentatge automàtic es construeixen sobre plataformes de dades fiables. La infraestructura de núvol proporciona els blocs de construcció. L'èxit sostenible depèn de com s'assemblen aquests blocs amb cura. 
 
 Aquest article es publica sota el programa de Blogging de negocis de HackerNoon. Aquest article es publica sota el programa de Blogging de negocis de HackerNoon.

Read My Stories

Aquest àudio és produït a l'idioma original de la història!

Construir plataformes de dades ML-ready en el núvol: convertir els experiments en sistemes

About Author

COMENTARIS

Etiquetes penjant

AQUEST ARTICLE VA SER PRESENTAT A

Related Stories

How to Turn Year-End Reflections into Q1 Content Gold

Meet Catchpoint: HackerNoon Company of the Week

Meet Filestack: HackerNoon Company of the Week

Startups of The Year: Meet the Business Industry

How to Turn Year-End Reflections into Q1 Content Gold

Meet Catchpoint: HackerNoon Company of the Week

Meet Filestack: HackerNoon Company of the Week

Startups of The Year: Meet the Business Industry

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps