Modely strojového učení často fungují dobře během experimentování. Offline metriky se zlepšují, prototypy demonstrují potenciál a včasná validace buduje důvěru mezi týmy. Přechod na výrobu zavádí jiný soubor tlaků. Vzdělávací práce selhávají přerušovaně. Funkce přicházejí mimo očekávané časové okno. Historické údaje se mění bez upozornění. Zavádění je pomalé, protože týmy váhají, nejste si jisti následky. To, co fungovalo v izolaci, se začíná napínat pod provozní realitou. Příčinou je zřídka samotný model. Je to datová platforma, která ho podporuje. Jak systémy strojového učení dozrávají, spolehlivost závisí méně na výběru algoritmu a více na tom, zda podkladová platforma vyžaduje reprodukovatelnost, omezenou čerstvost a provozní stabilitu.Organizace, které tuto změnu brzy rozpoznávají, se vyhýbají cyklu reaktivního debugování, který často doprovází výrobní systémy ML. To je místo, kde se mnoho týmů setkává s bodem obratu. Neviditelná skříňka v strojovém učení V počátečních fázích budování datových systémů se platformy určené pro analytiku často cítí více než dostatečné. Podporují přístrojové desky, reportování a experimentování s minimálním třením. Zpoždění jsou tolerovatelné, změny schématu mohou být absorbovány prostřednictvím aktualizací dotazů a historické backfills zřídka vytvářejí významné následné narušení. Tato flexibilita funguje dobře pro analytiku.Stává se omezením, když systémy strojového učení začínají záviset na stejném základu. Pracovní postupy analytiky mohou přijímat opožděné vstupy, protože rozhodnutí jsou retrospektivní. Trubky strojového učení se naopak spoléhají na jasně definované záruky svěžesti, aby zajistily, že školení a závěry odrážejí realitu. Týmy analytiky mohou modifikovat dotazy, když se schémata vyvíjejí. Systémy strojového učení tyto schémata a předpoklady vkládají přímo do logiky funkcí a chování modelu, čímž jsou tiché změny mnohem důslednější. Pracovní postupy analytiky mohou přijímat opožděné vstupy, protože rozhodnutí jsou retrospektivní. Trubky strojového učení se naopak spoléhají na jasně definované záruky svěžesti, aby zajistily, že školení a závěry odrážejí realitu. Týmy analytiky mohou modifikovat dotazy, když se schémata vyvíjejí. Systémy strojového učení tyto schémata a předpoklady vkládají přímo do logiky funkcí a chování modelu, čímž jsou tiché změny mnohem důslednější. Jak se zvyšuje závislost na ML, tyto rozdíly se začínají objevovat jako nestabilita spíše než nepohodlí. Konfliktní cesty požití vytvářejí více verzí stejné události. Aktualizace schématu se šíří bez strukturovaného přezkumu. Historické opravy modifikují data školení bez jasné viditelnosti. Žádný z těchto problémů se nezdá být katastrofální v izolaci. Nicméně, jak objem dat, velikost týmu a složitost modelu rostou, slouží k provoznímu riziku. V tomto okamžiku není primárním omezením sofistikovanost modelů, nýbrž absence vymahatelných záruk v celém životním cyklu dat. Pochopení toho, jak každá architektonická vrstva přispívá k těmto zárukám, poskytuje jasnější cestu vpřed.1,2 Navrhování škálovatelných, ML-ready datových architektur Cloudové platformy poskytují škálovatelné stavební bloky pro ukládání, výpočet a orchestrování.Co určuje dlouhodobou spolehlivost, není přístup k těmto nástrojům, ale jak záměrně jsou složeny. Efektivní ML-ready platforma se vyvíjí přes čtyři propojené vrstvy: 
 
 
 
 
 Ingredience Skladování transformace Pozorovatelnost a správa Každá vrstva řeší specifickou třídu selhání výroby a společně vytvářejí podmínky potřebné pro spolehlivé systémy ML. Přijetí: Vytvoření vlastnictví a zabránění tichému přerušení V mnoha organizacích upřednostňují vstřebávací potrubí rychlost. Události proudí do centralizovaných systémů s omezenou validací.Tento přístup urychluje včasné experimentování a snižuje tření mezi týmy. V průběhu času se náklady na tuto flexibilitu stávají viditelnými. Když výrobci modifikují schémata událostí bez strukturovaného přezkumu, následné potrubí se nepředvídatelně přizpůsobí. Zavedení smluv o požití posouvá odpovědnost blíže ke zdroji.Smlouvy o údajích definují strukturu schématu, vlastnictví, pravidla validace a procesy řízení změn. Na cloudových platformách to obvykle zahrnuje registry řízených schémat, streamingové služby a kontroly CI a CD integrované s nasazením výrobců. Tím, že organizace prosazují validaci na hranicích požití, snižují snižování požárů a zkracuje zpětné vazby. Skladování: zachování historické korektnosti pro reprodukovatelnost Jakmile požití stanoví odpovědnost, ukládání určuje, zda systémy zůstávají reprodukovatelné. Pracovní postupy strojového učení závisí na přístupu k historickým stavům pro přepracování, analýzu kořenových příčin a porovnání modelů mezi vydáními.Modely úložiště založené na overwrite ohrožují tuto viditelnost, zejména když jsou prováděny historické opravy bez sledování verzí. Moderní architektury cloudového úložiště to řeší prostřednictvím úložiště objektů v kombinaci s tabulkovými formáty, které podporují izolaci snímků a vývoj schémat. Týmy to běžně provádějí pomocí trvanlivého úložiště objektů s formáty, jako je Iceberg nebo Hudi, které umožňují cestování v čase a čtení verzí. Když je zachována historická správnost, modelové chování se stává vysvětlitelným spíše než spekulativním. Transformace: zajištění deterministického chování Dokonce i při silných vrstvách požití a skladování se v transformační logice může objevit nestabilita. Analytické transformace často zdůrazňují čitelnost a rychlost obratu.Systémy strojového učení vyžadují deterministické provádění v průběhu cyklů přepracování a nasazení. Neverzifikovaná logika, ruční převrácení a skryté závislosti zavádějí variaci, která se stává viditelnou až po změnách výkonu. Transformační logika řízení verzí, vázání vydání na procesy nasazení a oddělení obchodních pravidel od záležitostí týkajících se hygieny dat snižují tuto variabilitu. Když se transformace chovají předvídatelně, cykly přepracování vytvářejí výsledky, které mohou týmy vysvětlit a důvěřovat.3 Pozorovatelnost a řízení: zjišťování problémů dříve, než uživatelé Dokonce i dobře navržené potrubí vyžaduje nepřetržité monitorování. Pozdní příchody dat, posuny distribuce a změny schématu se často objevují nejprve jako zhoršený výkon modelu. Efektivní platformy připravené na ML integrují monitorování čerstvosti, detekci anomálií objemu, upozornění na schéma a metriky driftování přímo do provozních pracovních postupů. Rámce pro správu dále posilují stabilitu tím, že objasňují normy přístupu, zásady uchovávání a požadavky na soulad. Když je pozorovatelnost a řízení začleněny do návrhu platformy, spolehlivost se stává měřitelnou a proveditelnou spíše než předpokládanou.4, 5 Vyrovnání datového inženýrství, strojového učení a produktových týmů Architektura sama o sobě neznamená výsledky, ale organizační vyrovnání hraje stejně důležitou roli. Data týmy často optimalizují pro vykazování průtoku. ML týmy upřednostňují rychlost experimentování. Produktové týmy se zaměřují na časové rozvrhy pro doručení funkcí. Jednotlivé racionální priority mohou zavést tření, když chybí společné definice připravenosti. Přeshraniční hodnocení incidentů, sdílená očekávání na úrovni služeb ohledně čerstvosti dat a společné upřednostňování investic do spolehlivosti pomáhají překlenout tyto mezery. Když se vyrovnání zlepšuje, spolehlivost platformy se stává sdíleným cílem spíše než izolovanou odpovědností.6, 7 Klíčové lekce, které by měli inženýrští lídři aplikovat při vytváření datových platforem pro AI Několik principů se objevuje konzistentně v trvanlivých platformách ML-ready. Včasná rozhodnutí o architektuře dat určují dlouhodobou spolehlivost. Disciplína požití zabraňuje tichému přerušení. Historická korektnost umožňuje reprodukovatelnost a debugování. Pozorovatelnost zkracuje časy detekce a reakce. Organizační vyrovnání zabraňuje riziku kompozování bez povšimnutí. Inženýrští lídři ovlivňují výsledky tím, že s datovými platformami zacházejí jako s dlouhotrvajícími výrobními systémy spíše než s dodacími artefakty.Tato perspektiva posouvá investice směrem k zárukám požití, historické integritě a provozní viditelnosti před zvýšenou složitostí modelu. Lídři, kteří hodnotí připravenost, mají prospěch z konkrétních diagnostických otázek. 
 
 
 
 Mohou týmy reprodukovat model z předchozího vydání pomocí stejného snímku dat? Vědí výrobci dat, kdy změny rozbíjejí dolní potrubí? Může platforma detekovat datové drifty dříve, než uživatelé zažijí degradované chování? Platformy, které zodpoví tyto otázky, spolehlivě podporují spolehlivou realizaci strojového učení. Závěrečné myšlenky: Budování datových platforem, které podporují výrobu ML Postup od experimentování k výrobě strojového učení vyžaduje více než škálování výpočetních zdrojů, vyžaduje záměrné architektonické volby napříč požitím, skladováním, transformací a pozorovatelností. Organizace, které investují brzy do vymahatelných záruk, snižují požáry, urychlují cykly přepracování a zvyšují důvěru v modelové chování. Spolehlivé systémy strojového učení jsou postaveny na spolehlivých datových platformách. Cloudová infrastruktura poskytuje stavební bloky. Udržitelný úspěch závisí na tom, jak pečlivě jsou tyto bloky sestaveny. 
 
 Tento článek je publikován v rámci programu HackerNoon Business Blogging. Tento článek je publikován v rámci programu HackerNoon Business Blogging.

Read My Stories

Tento zvuk je produkován v původním jazyce příběhu!

Budování ML-připravených datových platforem v cloudu: přeměna experimentů v systémy

About Author

KOMENTÁŘE

ZAVĚŠIT ZNAČKY

TENTO ČLÁNEK BYL PŘEDSTAVEN V

Related Stories

Coinshift Launches csUSDL, Announces Strategic Partnerships

Coinshift Launches csUSDL, Announces Strategic Partnerships

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps