機械学習モデルは実験中によく機能します。オフラインメトリクスは向上し、プロトタイプは可能性を示し、早期検証はチーム間の信頼を構築します。 生産への移行は、異なるプレッシャーのセットを導入します。トレーニングの仕事は断続的に失敗します。機能は予想されたタイムウィンドウの外に到着します。歴史的なデータは予告なく変更されます。 孤立した状態で働いたものは、運用現実の下で緊張し始めます。 原因はほとんどモデルそのものであり、それをサポートするデータプラットフォームです。 機械学習システムが成熟するにつれて、信頼性はアルゴリズムの選択に依存するのではなく、ベースのプラットフォームが再生可能性、制限された新鮮さ、および運用安定性を強制するかどうかに依存する。 これが、多くのチームが逆転点に遭遇する場所です。 The Invisible Bottleneck in Machine Learning(機械学習における見えないボトルネック) データシステムの構築の初期段階では、分析用に設計されたプラットフォームはしばしば十分であると感じます. 彼らはダッシュボード、レポート、および実験を最小限の摩擦でサポートします. 遅延は許容可能で、スケジュールの変更はクエリのアップデートを通じて吸収することができ、歴史的なバックフィールドはほとんど重要なダウンストリームの干渉を作成しません。 この柔軟性は、アナリティクスにおいてうまく機能し、機械学習システムが同じ基盤に依存し始めたときに制約となる。 アナリティクスワークフローは、意思決定が後ろ向きであるため、遅れた入力を受け入れることができます。機械学習パイプラインは、トレーニングと推論が現実を反映することを確保するために明確に定義された新鮮さの保証に依存します。アナリティクスチームは、スケジュールが進化するときにクエリを変更することができます。 アナリティクスワークフローは、意思決定が後ろ向きであるため、遅れた入力を受け入れることができます。機械学習パイプラインは、トレーニングと推論が現実を反映することを確保するために明確に定義された新鮮さの保証に依存します。アナリティクスチームは、スケジュールが進化するときにクエリを変更することができます。 MLへの依存度が増加するにつれて、これらの違いは不便ではなく不安定性として表面化し始めます。衝突する摂取経路は同じイベントの複数のバージョンを生成します。スケジュールの更新は構造化されたレビューなしに拡散します。歴史的な訂正は明確な可視性なしにトレーニングデータを変更します。 これらの問題のいずれも孤立的に破壊的であるように見えるものではありませんが、データの量、チームのサイズ、モデルの複雑性が増加するにつれて、操作リスクに結合します。 その時点で、主な制約はもはやモデルの複雑さではなく、データのライフサイクルを通して実行可能な保証の欠如である。 それぞれの建築層がこれらの保証にどのように貢献するかを理解することで、前進の道が明確になります。 スケーラブル、ML-Ready Data Architecturesの設計 クラウドプラットフォームは、ストレージ、コンピューティング、オーケストラのためのスケーラブルなビルドブロックを提供します. What determines long-term reliability is not access to these tools, but how intentionally they are composed. 効果的な ML-ready プラットフォームは、4つの接続された層にわたって進化します。 
 
 
 
 
 注入 倉庫 変換 観察と統治 それぞれの層は、特定の生産障害クラスを扱い、信頼性の高いMLシステムに必要な条件を作成します。 Ingestion: Establishing Ownership and Preventing Silent Break 多くの組織では、摂取パイプラインはスピードを優先します。イベントは、制限された検証を有する集中システムに流れています。このアプローチは、初期実験を加速し、チーム間の摩擦を減らします。 時間の経過とともに、その柔軟性のコストが目立つようになります。 生産者が構造化されたレビューなしでイベントスケジュールを変更するとき、下流パイプラインは予測不能に適応します。 注入契約の導入により、責任が源に近づきます。データ契約は、スケジュール構造、所有権、検証規則、および変更管理プロセスを定義します。 クラウド プラットフォームでは、これは通常、管理されたスケジュール レジストリ、ストリーミング インジェスト サービス、プロデューサーの展開に統合された CI および CD チェックを含みます。 摂取限界で検証を強制することにより、組織は下流の消防を減らし、フィードバックループを短縮します。 Storage: Preserving Historical Correctness for Reproductibility ストレージ 摂取が責任を確立すると、ストレージはシステムが再生可能であるかどうかを決定します。 機械学習ワークフローは、リトレーニング、根源原因分析、およびリリース間のモデル比較のための歴史的状態へのアクセスに依存します。 現代のクラウドストレージアーキテクチャは、スナップショットの隔離とスケジュールの進化をサポートするテーブル形式と組み合わせたオブジェクトストレージを通じてこれを解決します。 チームは通常、Iceberg または Hudi などの形式で持続可能なオブジェクトストレージを使用して、タイムトラベルおよびバージョン化された読み込みを可能にする。 歴史的正確性が維持されると、モデル行動は推測的ではなく説明可能になる。 トランスフォーメーション: Deterministic Feature Behavior 強い摂取層と貯蔵層でさえ、変換論理に不安定性が生じることがあります。 アナリティクス変革はしばしば読み取りと回転速度を強調します. Machine learning systems require deterministic execution across retraining cycles and deployments. 非バージョン化論理、マニュアルオーバーライド、隠された依存性は、パフォーマンスの変更後にのみ見られる変異を導入します。 バージョン制御の変換論理、リリースを展開プロセスに結び付けること、およびビジネスルールをデータ衛生上の問題から切り離すことは、この変動性を減らす。 トランスフォーメーションが予測可能に動くとき、リトレーニングサイクルはチームが説明し、信頼できる結果を生み出す。 Observability and Governance: Detecting Issues Before Users Do(ユーザーが行う前に問題を検出する) よく設計されたパイプラインでさえ、継続的な監視が必要です。 遅刻したデータ、配布の変更、スケジュールの変更は、しばしばモデルのパフォーマンスの低下として最初に表面を表します。 効率的な ML-ready プラットフォームは、新鮮さモニタリング、ボリューム異常検出、スケジュール検証アラート、およびドライブメトリックを直接オペレーティング ワークフローに組み込んでいます。 ガバナンス枠組みは、アクセス基準、保存ポリシー、およびコンプライアンス要件を明確にすることによって、安定性をさらに強化します。 観測性とガバナンスがプラットフォーム設計に組み込まれたとき、信頼性は仮定するのではなく、測定可能で実行可能になります。 データエンジニアリング、機械学習エンジニアリング、製品チームの調和 建築だけでは結果を決定するものではなく、組織的な調和も同様に重要な役割を果たします。 データチームはしばしばパスポートレポートに最適化します。MLチームは実験速度を優先します。 個別に合理的な優先順位は、準備の共通の定義が欠けているときに摩擦を導入することができます。 クロス機能のインシデントレビュー、データの新鮮さに対するサービスレベルの期待の共有、信頼性投資の共通の優先化は、これらのギャップを埋めるのに役立ちます。 調節が改善されると、プラットフォームの信頼性は、孤立した責任ではなく共通の目標になります。 エンジニアリングリーダーがAI用のデータプラットフォームを構築する際に適用すべき重要なレッスン いくつかの原則が持続可能なML準備プラットフォームで一貫して現れます。 初期のデータアーキテクチャの決定は、長期的な信頼性を決定します。吸収規律は沈黙の破壊を防止します。歴史的正確性は、再現性とデバッグを可能にします。 エンジニアリングのリーダーは、データプラットフォームを長期的な生産システムとして扱うことによって、結果に影響を与えます。この視点は、モデルの複雑性が増加する前に、投資を摂取保証、歴史的完全性、および運用可視性に転換します。 準備を評価するリーダーは、具体的な診断の質問から恩恵を受ける。 
 
 
 
 チームは、同じデータのスナップショットを使用して以前のリリースからモデルを再生できますか? データプロデューサーは、変更が下流パイプラインを破る時を知っていますか? プラットフォームは、ユーザーが劣化した行動を経験する前にデータドリフを検出できますか? これらの質問に答えるプラットフォームは、信頼性の高い機械学習実行をサポートします。 最終的な考え方:生産MLをサポートするデータプラットフォームの構築 実験から生産機械学習への進歩は、コンピューティングリソースのスケーリング以上のことを必要とします。 適用可能な保証に早期に投資する組織は、消防活動を減らし、再訓練サイクルを加速し、モデルの行動に対する信頼を高める。 信頼できる機械学習システムは、信頼できるデータプラットフォームに基づいて構築されています。クラウドインフラストラクチャはビルドブロックを提供します。 
 
 この記事は、HackerNoonのビジネスブログプログラムに掲載されています。 この記事は、HackerNoonのビジネスブログプログラムに掲載されています。

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クラウド上でML準備データプラットフォームを構築する:実験をシステムに変える

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