Os modelos de aprendizaxe automática a miúdo funcionan ben durante a experimentación.As métricas off-line melloran, os prototipos demostran o potencial e a validación precoz constrúe a confianza entre os equipos.En entornos controlados, os sistemas se comportan de forma previsible e o progreso é constante. A transición á produción introduce un conxunto diferente de presións. Os traballos de adestramento fallan intermitentemente. As características chegan fóra das fiestras de tempo esperadas. Os datos históricos cambian sen previo aviso. Os desprazamentos son lentos a medida que os equipos dubidan, incertos sobre as consecuencias posteriores. O que funcionou en illamento comeza a estenderse baixo a realidade operativa. A causa raramente é o propio modelo.É a plataforma de datos que o soporta. A medida que os sistemas de aprendizaxe automática maduran, a fiabilidade depende menos da selección do algoritmo e máis de se a plataforma subxacente impón reproducibilidade, frescura limitada e estabilidade operativa. É onde moitos equipos atopan un punto de inflexión. O botellón invisible no aprendizaxe automático Nas primeiras etapas da construción de sistemas de datos, as plataformas deseñadas para a análise adoitan sentirse máis que suficientes. Soportan taboleiros, informes e experimentación con fricción mínima. Os atrasos son tolerables, os cambios de esquema poden ser absorbidos a través de actualizacións de consultas e os backfills históricos raramente crean perturbacións significativas a continuación. Esta flexibilidade funciona ben para a análise.Vólvese unha restrición cando os sistemas de aprendizaxe automática comezan a depender da mesma base. Os fluxos de traballo de Analytics poden aceptar entradas retrasadas porque as decisións son retrospectivas. As canles de aprendizaxe automática, en contraste, dependen de garantías de frescura claramente definidas para garantir que o adestramento e a inferencia reflictan a realidade. Os equipos de análise poden modificar consultas cando os esquemas evolucionan. Os sistemas de aprendizaxe automática incorporan eses esquemas e suposicións directamente á lóxica de características e ao comportamento do modelo, facendo que os cambios silenciosos sexan moito máis consecuentes. Os fluxos de traballo de Analytics poden aceptar entradas retrasadas porque as decisións son retrospectivas. As canles de aprendizaxe automática, en contraste, dependen de garantías de frescura claramente definidas para garantir que o adestramento e a inferencia reflictan a realidade. Os equipos de análise poden modificar consultas cando os esquemas evolucionan. Os sistemas de aprendizaxe automática incorporan eses esquemas e suposicións directamente á lóxica de características e ao comportamento do modelo, facendo que os cambios silenciosos sexan moito máis consecuentes. A medida que aumenta a dependencia da ML, estas diferenzas comezan a aparecer como inestabilidade en vez de inconveniente. Os camiños de inxestión conflitivos crean múltiples versións do mesmo evento. As actualizacións do esquema propagáronse sen revisión estruturada. As correccións históricas modifican os datos de adestramento sen unha visibilidade clara. Non obstante, a medida que o volume de datos, o tamaño do equipo e a complexidade do modelo crecen, convertense en risco operativo. Naquel momento, a restrición principal xa non é a sofisticación do modelo. É a ausencia de garantías aplicables ao longo do ciclo de vida dos datos. Entender como cada capa arquitectónica contribúe a esas garantías proporciona un camiño máis claro para adiante.1,2 Deseño de arquitecturas de datos escalables e ML-Ready As plataformas de nube proporcionan bloques de construción escalables para almacenamento, computación e orquestración.O que determina a fiabilidade a longo prazo non é o acceso a estas ferramentas, senón a súa composición intencional. Unha plataforma ML-ready eficaz evoluciona a través de catro capas conectadas: 
 
 
 
 
 inxestión almacenamento Transformacións Observación e gobernanza Cada capa aborda unha clase específica de fallo de produción, e xuntos crean as condicións necesarias para sistemas de ML fiables. Ingestión: Establecemento da propiedade e prevención da ruptura silenciosa En moitas organizacións, os tubos de inxestión priorizan a velocidade.Os eventos flúen a sistemas centralizados con validación limitada.Este enfoque acelera a experimentación precoz e reduce a fricción entre os equipos. Co tempo, o custo desa flexibilidade faise visible. Cando os produtores modifican os esquemas de eventos sen unha revisión estruturada, os gasodutos descendentes se adaptan de forma imprevisible. A introdución de contratos de inxestión move a responsabilidade máis preto da fonte. Os contratos de datos definen a estrutura do esquema, a propiedade, as regras de validación e os procesos de xestión de cambios. En plataformas de nube, isto adoita implicar rexistros de esquemas xestionados, servizos de inxestión de streaming e comprobacións de CI e CD integradas coas implementacións de produtores. Ao facer cumprir a validación nos límites de inxestión, as organizacións reducen a loita contra os incendios e acurtan os ciclos de retroalimentación. Almacenamento: preservación da corrección histórica para a reproducibilidade Unha vez que a inxestión establece a responsabilidade, o almacenamento determina se os sistemas permanecen reproducibles. Os fluxos de traballo de aprendizaxe automática dependen do acceso aos estados históricos para o retraining, a análise de causas raíces e a comparación de modelos entre as versións.Os modelos de almacenamento baseados en overwrite comprometen esa visibilidade, especialmente cando se realizan correccións históricas sen seguimento de versións. As arquitecturas modernas de almacenamento en nube abordan isto a través do almacenamento de obxectos combinado con formatos de táboas que soportan o illamento de imaxes instantáneas e a evolución do esquema. Os equipos adoitan implementalo usando almacenamento de obxectos duradeiro con formatos como Iceberg ou Hudi que permiten viaxar no tempo e ler versións. Cando se conserva a corrección histórica, o comportamento do modelo faise explicable en vez de especulativo. Transformación: asegurando o comportamento de caracteres deterministas Mesmo con fortes capas de inxestión e almacenamento, a inestabilidade pode emerxer na lóxica de transformación. Os sistemas de aprendizaxe automática requiren unha execución determinista a través de ciclos de retraining e implementacións. A lóxica non-versionada, as sobreposicións manuais e as dependencias ocultas introducen variacións que só se fan visibles despois de cambios de rendemento. A lóxica de transformación de control de versión, a vinculación das versións aos procesos de implementación e a separación das regras de negocio das preocupacións de hixiene de datos reducen esta variabilidade. Cando as transformacións se comportan de forma previsible, os ciclos de retraining producen resultados que os equipos poden explicar e confiar. Observabilidade e gobernanza: detectando problemas antes de que os usuarios o fagan Mesmo os gasodutos ben deseñados requiren un seguimento continuo. Os datos de chegada tardía, os cambios de distribución e os cambios de esquema adoitan aparecer primeiro como rendemento degradado do modelo. As plataformas eficaces ML-ready incorporan monitorización de frescura, detección de anomalías de volume, alertas de validación de esquemas e métricas de derivación directamente nos fluxos de traballo operativos. Os marcos de gobernanza reforzan aínda máis a estabilidade clarificando as normas de acceso, as políticas de retención e os requisitos de cumprimento. Cando a observabilidade e a gobernanza se incorporan ao deseño da plataforma, a fiabilidade faise medible e actuable en lugar de asumida.4, 5 Alineación de enxeñaría de datos, enxeñaría de aprendizaxe automática e equipos de produtos A arquitectura por si soa non determina os resultados.O aliñamento organizativo xoga un papel igualmente importante. Os equipos de datos optimízanse a miúdo para informar sobre o rendemento. Os equipos de ML priorizan a velocidade de experimentación. Os equipos de produtos céntranse nos tempos de entrega de recursos. As prioridades racionais individuais poden introducir fricción cando as definicións compartidas de preparación están ausentes. As revisións de incidentes interfuncionais, as expectativas compartidas a nivel de servizo para a frescura dos datos e a priorización conxunta dos investimentos en fiabilidade axudan a pechar estas lagoas. Cando o aliñamento mellora, a fiabilidade da plataforma convértese nun obxectivo compartido máis que nunha responsabilidade illada.6, 7 As principais leccións que os líderes de enxeñaría deben aplicar ao construír plataformas de datos para a IA Varios principios aparecen consistentemente en plataformas duradeiras preparadas para ML. As decisións previas da arquitectura de datos determinan a fiabilidade a longo prazo. A disciplina de inxestión evita a ruptura silenciosa. A corrección histórica permite a reproducibilidade e a debugue. A observabilidade acurta os tempos de detección e resposta. O aliñamento organizacional evita o risco de compoñer sen ser notado. Os líderes de enxeñaría inflúen nos resultados tratando as plataformas de datos como sistemas de produción duradeiros en lugar de artefactos de entrega.Esta perspectiva move o investimento cara a garantías de inxestión, integridade histórica e visibilidade operativa antes de aumentar a complexidade do modelo. Os líderes que avalian a preparación beneficianse de preguntas de diagnóstico concretas. 
 
 
 
 Poden os equipos reproducir un modelo dunha versión anterior usando a mesma imaxe instantánea de datos? Saben os produtores de datos cando os cambios rompen as conducións descendentes? Pode a plataforma detectar a deriva de datos antes de que os usuarios experimenten comportamento degradado? As plataformas que responden a estas preguntas apoian con confianza a execución de aprendizaxe automática fiable. Pensamentos finais: Construír plataformas de datos que manteñan a produción ML A progresión da experimentación á aprendizaxe de máquinas de produción require máis que escalar os recursos de computación.Require opcións arquitectónicas deliberadas a través da inxestión, o almacenamento, a transformación e a observabilidade. As organizacións que invisten de forma precoz en garantías executábeis reducen a loita contra incendios, aceleran os ciclos de capacitación e aumentan a confianza no comportamento do modelo. Os sistemas de aprendizaxe automática fiables están construídos sobre plataformas de datos fiables.A infraestrutura de nube proporciona os bloques de construción. 
 
 Este artigo publícase baixo o programa de blogs de negocios de HackerNoon. Este artigo publícase baixo o programa de blogs de negocios de HackerNoon.

Read My Stories

Este audio está producido na lingua orixinal da historia!

Construír plataformas de datos ML-ready na nube: transformando experimentos en sistemas

About Author

COMENTARIOS

Etiquetas colgantes

ESTE ARTIGO FOI PRESENTADO EN

Related Stories

R Systems BlogBook—Chapter 1: Round 2 is Now Open for Submissions🎉

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Tech Stories Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Remote Work Community!

R Systems Blogbook—Chapter 1 is Now Open for Submissions🎉

R Systems BlogBook—Chapter 1: Round 2 is Now Open for Submissions🎉

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Tech Stories Community!

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Remote Work Community!

R Systems Blogbook—Chapter 1 is Now Open for Submissions🎉

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps