Mašininio mokymosi modeliai dažnai puikiai veikia eksperimentuojant. „Offline“ rodikliai gerėja, prototipai demonstruoja potencialą, o ankstyvas patvirtinimas kuria pasitikėjimą visose komandose. Perėjimas prie gamybos įveda skirtingą spaudimo rinkinį. Mokymo darbai nepavyksta periodiškai. Funkcijos atvyksta už numatomo laiko lango ribų. Istoriniai duomenys keičiasi be įspėjimo. Įdiegimas lėtas, nes komandos abejoja, nesuprantamos pasekmės. Tai, kas veikė izoliuotai, pradeda įtempti pagal operatyvinę realybę. Priežastis retai yra pats modelis.Tai yra duomenų platforma, palaikanti jį. Kadangi mašininio mokymosi sistemos subręsta, patikimumas mažiau priklauso nuo algoritmų atrankos, o labiau nuo to, ar pagrindinė platforma užtikrina atkuriamumą, ribotą šviežumą ir veiklos stabilumą. Štai kur daugelis komandų susiduria su perversmo tašku. Nematoma dėmė mašininio mokymosi srityje Ankstyvosiose duomenų sistemų kūrimo stadijose platformos, skirtos analizei, dažnai jaučiasi daugiau nei pakankamos. Jie palaiko skydelius, ataskaitas ir eksperimentavimą su minimaliu trinimu. Vėlavimai yra toleruojami, schemos pokyčiai gali būti absorbuojami per užklausų atnaujinimus, o istoriniai atsarginiai užpildai retai sukelia reikšmingų nuosmukio sutrikimų. Šis lankstumas puikiai tinka analitikai.Tai tampa kliūtimi, kai mašininio mokymosi sistemos pradeda priklausyti nuo to paties pagrindo. „Analytics“ darbo srautai gali priimti vėluojančius įvedimus, nes sprendimai yra retrospektyvūs. „Machine learning“ vamzdynai, priešingai, remiasi aiškiai apibrėžtomis šviežumo garantijomis, kad mokymas ir išvada atspindėtų realybę. „Analytics“ komandos gali keisti užklausas, kai schemos vystosi. „Machine learning“ sistemos šias schemas ir prielaidas tiesiogiai įterpia į funkcijų logiką ir modelio elgesį, todėl tylūs pokyčiai yra kur kas svarbesni. „Analytics“ darbo srautai gali priimti vėluojančius įvedimus, nes sprendimai yra retrospektyvūs. „Machine learning“ vamzdynai, priešingai, remiasi aiškiai apibrėžtomis šviežumo garantijomis, kad mokymas ir išvada atspindėtų realybę. „Analytics“ komandos gali keisti užklausas, kai schemos vystosi. „Machine learning“ sistemos šias schemas ir prielaidas tiesiogiai įterpia į funkcijų logiką ir modelio elgesį, todėl tylūs pokyčiai yra kur kas svarbesni. Didėjant priklausomybei nuo ML, šie skirtumai pradeda atsirasti kaip nestabilumas, o ne nepatogumai. Konfliktuojantys nurijimo būdai sukuria kelias to paties įvykio versijas. schemos atnaujinimai plinta be struktūrizuotos peržiūros. Istoriniai pataisymai keičia mokymo duomenis be aiškios matomumo. Tačiau, didėjant duomenų kiekiui, komandos dydžiui ir modelio sudėtingumui, jie susilieja į operacinę riziką. Tuo metu pagrindinis apribojimas nebėra modelio sudėtingumas.Tai vykdytinų garantijų trūkumas per duomenų gyvavimo ciklą. Supratimas, kaip kiekvienas architektūros sluoksnis prisideda prie šių garantijų, suteikia aiškesnį kelią į priekį.1,2 Išplėstinės, parengtos ML duomenų architektūros projektavimas Debesies platformos suteikia skalbiamus statybinius blokus saugojimui, skaičiavimui ir orchestravimui.Ilgalaikis patikimumas lemia ne prieigą prie šių įrankių, bet tai, kaip jie yra sąmoningai sudaryti. Veiksminga ML paruošta platforma vystosi keturiais susietais sluoksniais: 
 
 
 
 
 Injekcijos Sandėliavimas transformacijos Stebėjimas ir valdymas Kiekvienas sluoksnis sprendžia konkrečią gamybos gedimo klasę ir kartu sukuria sąlygas, reikalingas patikimoms ML sistemoms. Įsisavinimas: nuosavybės sukūrimas ir tylos nutraukimo prevencija Daugelyje organizacijų įsisavinimo vamzdynai teikia pirmenybę greičiui. Renginiai patenka į centralizuotas sistemas su ribotu patvirtinimu. Šis metodas pagreitina ankstyvus eksperimentus ir sumažina trintį tarp komandų. Laikui bėgant, šios lankstumo sąnaudos tampa matomos. Kai gamintojai modifikuoja įvykių schemas be struktūrizuotos peržiūros, tolesni vamzdynai prisitaiko nenuspėjamai. Įvedus suvartojimo sutartis atsakomybė juda arčiau šaltinio.Duomenų sutartys apibrėžia schemos struktūrą, nuosavybę, patvirtinimo taisykles ir pokyčių valdymo procesus. Debesies platformose tai paprastai apima valdomus schemų registrus, srautinio įsisavinimo paslaugas ir CI ir CD patikrinimus, integruotus su gamintojo diegimais. Įgyvendindamos patvirtinimą vartojimo ribose, organizacijos sumažina gaisro gesinimą ir sutrumpina grįžtamojo ryšio grandines. Saugojimas: istorinio teisingumo išsaugojimas atkuriamumui Kai įsisavinimas nustato atskaitomybę, saugojimas nustato, ar sistemos išlieka atkuriamos. Mašininio mokymosi darbo eigos priklauso nuo prieigos prie istorinių būsenų perkvalifikavimui, pagrindinių priežasčių analizei ir modelio palyginimui tarp leidimų. Šiuolaikinės debesies saugojimo architektūros tai sprendžia per objektų saugojimą kartu su lentelių formatais, kurie palaiko akimirkos izoliaciją ir schemos evoliuciją. Komandos paprastai tai įgyvendina naudojant patvarią objektų saugyklą su formatais, pvz., „Iceberg“ arba „Hudi“, kurie leidžia keliauti laiku ir skaityti versijas. Kai išsaugomas istorinis teisingumas, modelio elgesys tampa paaiškinamas, o ne spekuliatyvus. Transformacija: užtikrinant deterministinį savybių elgesį Net esant stipriems įsisavinimo ir saugojimo sluoksniams, transformacijos logikoje gali atsirasti nestabilumas. Analitinės transformacijos dažnai pabrėžia įskaitomumą ir apsisukimo greitį.Mašininio mokymosi sistemos reikalauja deterministinio vykdymo per persikraustymo ciklus ir diegimus. Neversionuota logika, rankiniai perkėlimai ir paslėptos priklausomybės įveda variaciją, kuri tampa matoma tik po našumo pokyčių. Versijų valdymo transformacijos logika, leidimų susietumas su diegimo procesais ir verslo taisyklių atskyrimas nuo duomenų higienos problemų sumažina šį kintamumą. Kai transformacijos elgiasi nuspėjamai, persikraustymo ciklai sukuria rezultatus, kuriuos komandos gali paaiškinti ir pasitikėti.3 Stebimumas ir valdymas: problemų nustatymas prieš vartotojus Net gerai suprojektuoti vamzdynai reikalauja nuolatinio stebėjimo. Vėluojantys duomenys, pasiskirstymo pokyčiai ir schemos pokyčiai dažnai pirmiausia atsiranda kaip pablogėjęs modelio našumas. Efektyvios ML paruoštos platformos integruoja šviežumo stebėseną, apimties anomalijų aptikimą, schemos patvirtinimo įspėjimus ir dreifavimo rodiklius tiesiogiai į operacinius darbo srautus. Valdymo sistemos toliau stiprina stabilumą, paaiškindamos prieigos standartus, saugojimo politiką ir atitikties reikalavimus. Kai stebėjimas ir valdymas yra įterpti į platformos dizainą, patikimumas tampa išmatuojamas ir veiksmingas, o ne daromas prielaidas.4, 5 Duomenų inžinerijos, mašininio mokymosi inžinerijos ir produktų komandų suderinimas Vien architektūra nenustato rezultatų, o organizacinis suderinimas atlieka vienodai svarbų vaidmenį. Duomenų komandos dažnai optimizuoja ataskaitų teikimą. ML komandos teikia pirmenybę eksperimentavimo greičiui. Produktų komandos sutelkia dėmesį į funkcijų pristatymo laiką. Individualūs racionalūs prioritetai gali sukelti trintį, kai nėra bendrų pasirengimo apibrėžimų. Tarpfunkcinės incidentų apžvalgos, bendri paslaugų lygio lūkesčiai dėl duomenų šviežumo ir bendras patikimumo investicijų prioritetų nustatymas padeda užpildyti šias spragas. Kai derinimas gerėja, platformos patikimumas tampa bendru tikslu, o ne izoliuota atsakomybe.6, 7 Pagrindinės pamokos, kurias inžinerijos lyderiai turėtų taikyti kuriant AI duomenų platformas Keli principai nuosekliai pasirodo patvariose ML paruoštose platformose. Ankstyvieji duomenų architektūros sprendimai lemia ilgalaikį patikimumą. Įsisavinimo disciplina neleidžia nutraukti. Istorinis teisingumas leidžia atkurti ir ištaisyti. Stebėjimas sutrumpina aptikimo ir atsako laiką. Organizacinis suderinimas neleidžia rizikai sudėti nepastebėta. Inžinerijos lyderiai įtakoja rezultatus, gydydami duomenų platformas kaip ilgalaikes gamybos sistemas, o ne pristatymo artefaktus.Ši perspektyva nukreipia investicijas į įsisavinimo garantijas, istorinį vientisumą ir veiklos matomumą prieš didinant modelio sudėtingumą. Lyderiai, vertinantys pasirengimą, gauna naudos iš konkrečių diagnostinių klausimų. 
 
 
 
 Ar komandos gali atkurti modelį iš ankstesnio leidimo, naudodamos tą patį duomenų vaizdo įrašą? Ar duomenų gamintojai žino, kada pokyčiai nutraukia nuotolinius vamzdynus? Ar platforma gali aptikti duomenų nutekėjimą, kol vartotojai patiria degraduotą elgesį? Platformos, atsakančios į šiuos klausimus, patikimai palaiko patikimą mašininio mokymosi vykdymą. Galutinės mintys: kurti duomenų platformas, palaikančias ML gamybą Perėjimas nuo eksperimentavimo prie gamybos mašinos mokymosi reikalauja daugiau nei skaičiavimo išteklių mastelio.Tai reikalauja apgalvotų architektūrinių pasirinkimų, susijusių su įsisavinimu, saugojimu, transformacija ir stebėjimu. Organizacijos, anksti investuojančios į vykdytinas garantijas, sumažina priešgaisrinę veiklą, pagreitina perkvalifikavimo ciklus ir didina pasitikėjimą modelio elgesiu. Patikimos mašininio mokymosi sistemos yra pastatytos ant patikimų duomenų platformų. debesies infrastruktūra suteikia statybinius blokus. Tvarus sėkmė priklauso nuo to, kaip apgalvotai tie blokai surenkami. 
 
 Šis straipsnis skelbiamas pagal HackerNoon verslo dienoraščių programą. Šis straipsnis skelbiamas pagal HackerNoon verslo dienoraščių programą.

Read My Stories

Šis garso įrašas sukurtas originalia istorijos kalba!

ML parengtų duomenų platformų kūrimas debesyje: eksperimentai paverčiami sistemomis

About Author

KOMENTARAI

PABAIGTI ŽYMES

ŠIS STRAIPSNIS BUVO PRISTATYMAS

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps