Моделі машинного навчання часто справляються добре під час експериментів.Оффлайн-метрії покращуються, прототипи демонструють потенціал, а раннє підтвердження створює довіру між командами.У контрольованих середовищах системи поводяться передбачувано, а прогрес відчувається стабільним. Перехід до виробництва вводить інший набір тиску. Тренувальні роботи провадяться періодично. Функції прибувають за межами очікуваних часових вікон. Історичні дані змінюються без попередження. Розподіл повільний, оскільки команди вагаються, не впевнені в наслідках. Те, що працювало в ізоляції, починає напружуватися під діловою реальністю. Причиною рідко є сама модель.Це платформа даних, яка її підтримує. Оскільки системи машинного навчання дозрівають, надійність менше залежить від вибору алгоритмів, а більше від того, чи забезпечує основна платформа відтворюваність, обмежену свіжість та оперативну стабільність. Саме тут багато команд стикаються з точкою обертання. Невидима пляшка в машинному навчанні На ранніх етапах створення систем даних, платформи, призначені для аналітики, часто відчувають себе більш ніж достатніми. Вони підтримують панелі приладів, звітності та експерименти з мінімальним терпінням. Затримки терпимі, зміни схеми можуть бути поглинені через оновлення запитів, а історичні завантаження рідко створюють значні порушення внизу потоку. Ця гнучкість добре працює для аналітики.Він стає обмеженням, коли системи машинного навчання починають залежати від одного і того ж фундаменту. Робочі потоки аналітики можуть приймати запізнені входи, тому що рішення є ретроспективними. Трубопроводи машинного навчання, на відміну від цього, покладаються на чітко визначені гарантії свіжості, щоб забезпечити, що навчання та висновки відображають реальність. команди аналітики можуть модифікувати запити, коли схеми розвиваються. системи машинного навчання вбудовують ці схеми та припущення безпосередньо в логіку функцій та поведінку моделі, роблячи мовчання зміни набагато більш наслідковими. Робочі потоки аналітики можуть приймати запізнені входи, тому що рішення є ретроспективними. Трубопроводи машинного навчання, на відміну від цього, покладаються на чітко визначені гарантії свіжості, щоб забезпечити, що навчання та висновки відображають реальність. команди аналітики можуть модифікувати запити, коли схеми розвиваються. системи машинного навчання вбудовують ці схеми та припущення безпосередньо в логіку функцій та поведінку моделі, роблячи мовчання зміни набагато більш наслідковими. Оскільки залежність від ML зростає, ці відмінності починають виявлятися як нестабільність, а не незручність. Конфліктні шляхи споживання створюють кілька версій однієї події. Оновлення схеми поширюються без структурованого огляду. Історичні корекції змінюють дані навчання без чіткої видимості. Однак, оскільки обсяг даних, розмір команди та складність моделі зростають, вони перетворюються на операційний ризик. У цей момент основним обмеженням більше не є витонченість моделей, а відсутність примусових гарантій протягом усього життєвого циклу даних. Розуміння того, як кожен архітектурний шар сприяє цим гарантіям, дає більш чіткий шлях вперед.1,2 Проектування масштабованих, готових до використання архітектур даних ML Хмарні платформи забезпечують масштабні будівельні блоки для зберігання, обчислення та оркестрування. Що визначає довгострокову надійність, це не доступ до цих інструментів, а те, наскільки цілеспрямовано вони складаються. Ефективна платформа ML-ready розвивається по чотирьох пов'язаних шарів: 
 
 
 
 
 інгаляції Склади Трансформація Спостереження та управління Кожен шар вирішує конкретний клас несправності виробництва, і разом вони створюють умови, необхідні для надійних систем ML. Поглинання: встановлення власності та запобігання тихому розриву У багатьох організаціях поглинальні трубопроводи пріоритетують швидкість.Події протікають в централізовані системи з обмеженою валідацією.Цей підхід прискорює ранні експерименти та зменшує тертя між командами. З часом ціна такої гнучкості стає помітною. Коли виробники змінюють схеми подій без структурованого огляду, поточні трубопроводи адаптуються непередбачувано. Введення контрактів поглинання змінює відповідальність ближче до джерела. Контракти з даними визначають структуру схеми, власність, правила валідації та процеси управління змінами. На хмарних платформах це зазвичай включає в себе реєстри керованих схем, сервіси потокового вживання, а також перевірки CI і CD, інтегровані з розгортаннями виробників. Застосовуючи валідацію на межі поглинання, організації зменшують боротьбу з пожежами і скорочують ланки зворотного зв'язку. Зберігання: збереження історичної коректності для відтворення Як тільки поглинання встановлює відповідальність, зберігання визначає, чи залишаються системи відтворюваними. Робочі потоки машинного навчання залежать від доступу до історичних станів для перепідготовки, аналізу причин та порівняння моделей у різних версіях. Сучасні архітектури хмарного зберігання вирішують це через об'єктне зберігання в поєднанні з табличними форматами, які підтримують ізоляцію миттєвих знімків та еволюцію схем. Команди зазвичай впроваджують це за допомогою міцного об'єктного сховища з форматами, такими як Iceberg або Hudi, які дозволяють подорожувати в часі та читати версії. Коли збережена історична коректність, модель поведінки стає пояснювальною, а не спекулятивною. Трансформація: забезпечення детерміністичної поведінки Навіть при сильних шарах поглинання і зберігання, нестабільність може виникати в логіці трансформації. Аналітичні трансформації часто підкреслюють читання та швидкість обертання.Системи машинного навчання вимагають детерміністичного виконання протягом циклів перепідготовки та розгортання. Неверсійна логіка, ручні переклади і приховані залежності вводять варіації, які стають видимими тільки після зміни продуктивності. Логіка трансформації управління версіями, зв'язування випусків з процесами розгортання та відокремлення бізнес-правил від проблем з гігієною даних зменшують цю мінливість. Коли трансформації поводяться передбачувано, цикли перепідготовки дають результати, які команди можуть пояснити і довіряти.3 Спостереження та управління: виявлення проблем, перш ніж користувачі Навіть добре спроектовані трубопроводи потребують постійного контролю. Запізнілі дані, зміни розподілу та зміни схеми часто з'являються спочатку як погіршення продуктивності моделі. Ефективні платформи, готові до ML, включають моніторинг свіжості, виявлення аномалій обсягу, попередження про валідацію схеми та дрейф-метрії безпосередньо в робочі робочі потоки. Рамки управління ще більше зміцнюють стабільність шляхом уточнення стандартів доступу, політики збереження та вимог щодо відповідності. Коли спостережливість і управління вбудовані в дизайн платформи, надійність стає вимірюваною і дієздатною, а не припускається.4, 5 Співвідношення інженерії даних, машинного навчання та команд продуктів Архітектура сама по собі не визначає результатів.Організаційне узгодження відіграє однаково важливу роль. Команди даних часто оптимізують для звітування пропускну здатність. Команди ML пріоритетують швидкість експериментів. Команди продуктів зосереджуються на термінах доставки функцій. Індивідуальні раціональні пріоритети можуть вводити тертя, коли відсутні спільні визначення готовності. Міжфункціональні оцінки інцидентів, спільні очікування на рівні послуг щодо свіжості даних та спільне пріоритетування інвестицій у надійність допомагають заповнити ці прогалини. Коли порівняння покращується, надійність платформи стає спільною метою, а не ізольованою відповідальністю.6, 7 Ключові уроки інженерні лідери повинні застосовувати при створенні платформ даних для AI Кілька принципів з'являються послідовно в міцних платформах, готових до ML. Ранні рішення щодо архітектури даних визначають довгострокову надійність. Дисципліна поглинання запобігає тихому розриву. Історична коректність дозволяє відтворювати і дебагувати. Спостережність скорочує час виявлення та відповіді. Організаційне вирівнювання запобігає ризику поглинання непоміченого. Інженерні лідери впливають на результати, розглядаючи платформи даних як довговічні виробничі системи, а не артефакти доставки. Лідери, які оцінюють готовність, отримують користь від конкретних діагностичних питань. 
 
 
 
 Чи можуть команди відтворювати модель з попереднього випуску за допомогою одного і того ж знімка даних? Чи знають виробники даних, коли зміни руйнують трубопроводи? Чи може платформа виявити дрейф даних, перш ніж користувачі відчувають деградовану поведінку? Платформи, які відповідають на ці питання, впевнено підтримують надійне виконання машинного навчання. Останні думки: створення платформ даних, які підтримують виробництво ML Прогрес від експериментів до виробничого машинного навчання вимагає більше, ніж масштабування обчислювальних ресурсів. Організації, які інвестують на ранніх термінах у виконання гарантій, скорочують боротьбу з пожежами, прискорюють цикли перепідготовки та підвищують довіру до поведінки моделей. Надійні системи машинного навчання будуються на надійних платформах даних. Обласна інфраструктура забезпечує будівельні блоки. Тривалий успіх залежить від того, наскільки ретельно збираються ці блоки. 
 
 Ця стаття опублікована в рамках програми HackerNoon Business Blogging. Ця стаття опублікована в рамках програми HackerNoon Business Blogging.

Read My Stories

Це аудіо створено мовою оригіналу історії!

Будівництво готових ML-платформ на хмарі: перетворення експериментів в системи

About Author

КОМЕНТАРІ

ПОВІСИТИ БИРКИ

ЦЯ СТАТТЯ БУЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps