Onko koneoppimisen illuusio mennyt päähäsi? Käännä muistikirja, puhdista kiinteä tietokokonaisuus ja kouluta mallia, kunnes tarkkuus loistaa. Luottamus kasvaa. Prototyyppi on täydellinen, ja se on jännittänyt sidosryhmiä. ”Voiko tämä elää?” on vaarallisin kysymys datatieteessä. Tämä on paikka, jossa useimmat lupaavat aloitteet lyhennetään ennenaikaisesti tai jopa peruutetaan kokonaan monissa koneoppimisohjelmissa. Yhden kannettavien tietokoneiden prototyypin kehittäminen erittäin elinkelpoiseksi pilvituotantojärjestelmäksi ei ole pelkästään laajennus demoasi. Why Notebook Success Does Not Translate to Production Reality Miksi muistikirjojen menestys ei käänny tuotannon todellisuuteen Todennäköisesti muistikirjat ovat mukavia kitkan puutteen vuoksi. Tietosi ovat staattisia. Maailma ympärilläsi on sinetöity. Edge-tapaukset ja epäonnistumiset ovat erittäin helppoja jättää huomiotta. Tuotanto poistaa kaiken, mikä on mukavaa. Todellisuudessa tieto viivästyy, pirstaloituu tai vääristyy. Kilpailet muiden korkean prioriteetin prosessien kanssa, ja kun virheitä esiintyy, ne vaikuttavat todellisiin käyttäjiin. Yksi riskialttiimmista oletuksista, jotka johtavat joukkueen epäonnistumiseen, on se, että malli, joka toimi historiallisesti, toimii jatkuvilla, samanaikaisilla kuormilla samalla tavalla kuin se teki erillisen, yhden ennusteen aikana muistikirjassa. The Data Problem Nobody Sees Coming Data-ongelma, jota kukaan ei näe tulevan Prototyypissasi tiedot ovat täydellisiä. Tuotannossa päivämäärän määräävät kuitenkin tiedot. Ylävirran muodonmuutokset ovat usein hiljaisia. Arvot liukuvat. Käyttäjän mallit kehittyvät. Käytät mallit, jotka perustuvat historiallisiin tietoihin; ne alkavat kasvaa vanhoiksi heti, kun käytät niitä dynaamisessa maailmassa. Useimmat tiimit ovat valmiita laajentamaan pilviinfrastruktuurinsa kokoa eivätkä edes harkitse tietojen luotettavuutta. Ajatus siitä, että on uskomattoman helppoa kiertää enemmän tietojenkäsittelyä pilvipalveluntarjoajilla, mutta että ei ole automaattista skaalauspainiketta, kun dataputket virtaavat väärällä tavalla, on ehdottomasti pelottavaa. Accuracy Is Not the Finish Line Tarkkuus ei ole lopullinen linja Käytännössä ennustuksen laatu, sen viive, sen vakaus ja mallin kustannukset pilvessä ovat kaikki parametreja, joista mallin suorituskyky riippuu. Malli, joka ennustaa loistavasti, mutta kestää kolme sekuntia ladata, saa käyttäjät vihaiseksi. On mahdollista työskennellä raskaan mallin kanssa, mutta voit käyttää enemmän kuin johtopäätöksen budjetti maksaa pilvitilin. Ongelmana on, että insinöörit tekevät todennäköisemmin harhaluuloja käyttämällä valtavia ja monimutkaisia malleja vain siksi, että ne ovat olemassa. Pienemmät, erittäin optimoidut mallit ovat lähes aina parempi tekninen valinta: ne ovat halvempia, nopeampia ja vaativat vähemmän toiminnallista vauvanhoitoa. Environment Mismatch and Dependency Chaos Ympäristöhäiriöt ja riippuvuuden kaaos Laajentaminen epäonnistuu usein ympäristöön liittyvien yhteensopimattomuuksien vuoksi. Tuotantopilvipalvelimet eivät muistuta kannettavien tietokoneiden ympäristöjä millään tavalla. Kirjaston versiot eroavat toisistaan. Laitteistojen kiihdyttimet eivät ole samat. Järjestelmäkonfiguratiot tuovat esiin hienovaraisia, ärsyttäviä vaihteluita koodin suorittamisessa. Kun joukkueet eivät ylläpidä tiukkaa ympäristövalvontaa, käyttöönoton aikana syntyy kaaosta. Testauspakettia ei enää käytetä ennusteiden tekemiseen kerralla. Palvelut yksinkertaisesti häviävät. Hävittämisprosessi muuttuu painajaiseksi. Toistettavuuden on oltava ensisijainen huolenaihe. Tarvitaan tiukasti pakattuja malleja ja konteinerisoituja riippuvuuksia (Docker) varmistaakseen, että skaalautuminen on paitsi luotettavaa myös joustavaa. Scaling ML Is Not the Same as Scaling Software Scaling ML ei ole sama kuin scaling-ohjelmisto Perinteinen web-sovellus voidaan skaalata helposti lisäämällä ylimääräisiä palvelimia kuorman tasapainotin taakse. Mallit saattavat vaatia erityistä laitteistoa (kuten GPU: t tai TPU: t). Muistin kulutus voi lisääntyä äkillisesti ja merkittävästi johtopäätöksen aikana. Kylmät käynnistykset voivat hidastaa reagointiaikoja kaavintaan, ja reaaliaikaiset suoratoistotyökuormat vaativat täysin erilaista arkkitehtuuria kuin yöllinen eräprosessi. Älä oleta, että pilvi automaattinen skaalaus korjaa nämä pullonkaulat automaattisesti. The Silent Danger of Poor Monitoring Huonon valvonnan vaara Useimmat tekniikkaryhmät valvovat API:ta ja palvelimen terveyttä tarkasti, mutta mallivalvonta jää usein huomiotta. Kun verkkopalvelin kaatuu, se epäonnistuu äkillisesti ja jättää palvelun käyttämättömäksi. ML-mallin kanssa ei kuitenkaan voi olla kaatumista. Ennusteet hitaasti liukuvat. Epäsuositukset hyppäävät sisään. Tuote muuttuu epäjohdonmukaiseksi. Malli heikkenee, ja et voi varaa odottaa, kunnes asiakkaat valittavat ja tulot ovat kieltäytyneet ymmärtämästä sitä. Tietojen liukumisen ja ennusteen liukumisen seuranta ei ole ylellisyyttä; se on ainoa tapa varmistaa, että järjestelmäsi todella tekee sen, minkä olet suunnitellut sen tekemiseen. Security and Governance Are Not Afterthoughts Turvallisuus ja hallinto eivät ole jälkisuunnittelua Prototyypin muistikirjan turvallisuus ei ole huolenaihe joillekin ihmisille.Avoimessa internetissä jätetyt teokset saattavat kuitenkin sisältää arvokasta henkistä omaisuutta ja erittäin arkaluonteisia tietoja. Hakkerit näkevät avoimet päätepisteet mahdollisuuksina varastaa malleja tai pilata koulutustietoja. Pilvipalveluntarjoajan turvallisuus- ja hallintatyökaluja ei pidä jättää käyttämättä. Turvaa pääsy tietoihin käyttämällä tiukkoja IAM-rooleja. Varmista, että mallin muutokset ja tietopyynnöt ovat auditoitavissa. Näiden toimenpiteiden toteuttamatta jättäminen aluksi johtaa pitkällä aikavälillä tuskalliseen ja kalliiseen tietoturvakorjaukseen. Treating ML as a Living System ML:n käyttäminen elävänä järjestelmänä MLOpsin suurin myytti on, että sen tarkoitus on käyttöönotto. Itse asiassa käyttöönotto on päivä nolla. Menestyneet insinöörijoukkueet eivät pidä koneoppimista ohjelmiston julkaisuna vaan elävänä organismina. Sinun on jatkettava mallien uudelleenkoulutusta, hienosäätöä ja valvontaa, kun ne toimivat muuttuvassa maailmassa. Nämä joukkueet eivät näe pilveä kaistanapuna välttääkseen vakavaa insinööriä; pikemminkin he näkevät sen vakaana perustana kestävien järjestelmien rakentamiselle. Closing Thoughts Ajatusten sulkeminen Erityisesti prototyypin muuntaminen tuotantoon on paikka, jossa koneoppiminen on todella toteutettavissa ja jossa monet aloitteet epäonnistuvat. Pilvipohjainen toiminta ei tarkoita suuremman mallin koon tai käynnistettyjen palvelinten määrän ylpeilyä.Se tarkoittaa suunnittelua, arkkitehtuuria ja todellisen maailman puhtaan monimutkaisuuden kunnioittamista.Menestys ei ole prototyyppiversiossa, vaan sellaisen järjestelmän rakentamisessa, joka pystyy toimimaan luotettavasti todellisuudessa.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Read My Stories

Tämä ääni on tuotettu tarinan alkuperäisellä kielellä!

Miksi ML-prototyyppi epäonnistuu tuotannossa (ja miten se korjataan)

About Author

KOMMENTIT

RIPUTA TAGSIA

TÄMÄ ARTIKKELI ESITETTIIN

Related Stories

Dotcom on edelleen uusien yritysten suosituin verkkotunnus, mutta käyttö laskee

Meet Filestack: HackerNoon Company of the Week

Why Choosing to Publish on HackerNoon First Matters

HEPT MOVES ON

Dotcom on edelleen uusien yritysten suosituin verkkotunnus, mutta käyttö laskee

Meet Filestack: HackerNoon Company of the Week

Why Choosing to Publish on HackerNoon First Matters

HEPT MOVES ON

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps