Машинско учење омогућава рачунарима да уче из података, идентификују обрасце и трендове и користе ове увиде за доношење одлука или помоћ при доношењу одлука у предузећима.
Међутим, то је тежак предмет који се ослања на много математике и програмирања. Ово не значи да је немогуће научити; врло је могуће. Такође је могуће избећи техничке сложености користећи платформе које ћемо покрити у овом чланку.
Не само да ове платформе поједностављују процес изградње модела, већ и скривају детаље везане за инфраструктуру.
Преглед садржаја
Шта је машинско учење?
Машинско учење је област проучавања која има за циљ стварање рачунара који могу да доносе одлуке без потребе за експлицитним програмирањем. Пре машинског учења, рачунари су могли да раде само експлицитно програмиране задатке.
Програмери су морали тачно да одреде како ће рачунари доносити одлуке. Иако ово функционише за неке функције, неке су превише компликоване да би се експлицитно програмирале.
На пример, писање програма за класификацију слика је немогуће, с обзиром на то колико различитих углова, оријентација и осветљења је могуће за исту слику. Машинско учење омогућава рачунарима да извршавају задатке без програмирања.
Зашто користити платформе за машинско учење?
Платформе за машинско учење нуде поједностављен начин за прављење модела. Већина платформи нуди градитеље са ниским кодом и без кода. Све што треба да урадите је да обезбедите податке за учење, а платформа ће се побринути за остало. Често такође не морате да бринете о економичном обезбеђивању инфраструктуре и примени ваших модела.
Платформе су обично исплативе у поређењу са „уради сам“ подешавањима за мања предузећа која ретко праве мање моделе. Подешавање сопственог подешавања машинског учења захтеваће куповину ГПУ-а који су скупи.
Међутим, изнајмљивањем подешавања плаћате само оно што користите када га користите. Наравно, ако тренирате веће моделе или тренирате често, резултат овога може бити другачији.
Платформе такође поједностављују управљање МЛОпс-овима. Они вам помажу да водите евиденцију и метрику ради поновљивости.
Сада ћемо разговарати о инфраструктурним платформама машинског учења.
Басетен
Басетен пружа једноставан начин за примену модела машинског учења користећи Трусс – стандард отвореног кода за моделе паковања направљених коришћењем било ког популарног оквира машинског учења.
Након постављања, Басетен евидентира и прати здравље ваших распоређених модела. Помаже вам да управљате инфраструктуром аутоматским скалирањем инфраструктуре за опслуживање модела на основу саобраћаја који остварујете.
Уз Басетен, такође можете фино подесити моделе као што су ФЛАН-Т5, Ллама и Стабле Диффусион. Платформа се такође интегрише са вашим постојећим ЦИ/ЦД радним токовима тако да можете да градите у складу са вашим процесом.
Такође можете писати Питхон функције без сервера које се интегришу са вашим моделима. Наплата се врши у тренутку када се ваши модели примењују, скалирају или предвиђају. Ово вам помаже да боље управљате трошковима.
Реплицате
Реплицирање је једноставан начин за покретање модела машинског учења. Реплицирање поједностављује процес развоја и обуке модела тако што обезбеђује Питхон СДК и Рест АПИ који можете да користите за предвиђање.
Он у суштини обезбеђује градитељ ниског кода. Пружа моделе за обављање уобичајених задатака машинског учења као што су рестаурација слике, креирање и уређивање видео записа, генерисање текста помоћу великих језичких модела, претварање слика у текст и обрнуто, и повећање резолуције слика.
Реплицате користи Цог, алат за примену модела машинског учења у контејнеру спремном за производњу који се затим уграђује у Доцкер контејнер за примену. Реплицате обезбеђује производно окружење за извршавање које се прилагођава према употреби. Ово време извођења излаже РЕСТ АПИ коме можете да приступите и да га користите. Наплата се такође врши до другог.
Хуггинг Фаце
Хуггинг Фаце је АИ заједница и платформа за науку о подацима која вас опрема алатима који су вам потребни за прављење, обуку и примену најсавременијих модела машинског учења.
Главна атракција Хуггинг Фаце у овом контексту је АутоТраин, начин без кодирања за прављење модела машинског учења једноставним отпремањем скупа података за обуку.
АутоТраин ће аутоматски испробати различите моделе како би пронашао онај који најбоље одговара вашим подацима о тренингу. Затим можете да примените обучени модел у Хуггинг Фаце Хуб, услугу за опслуживање модела.
Са АутоТраин-ом можете да правите моделе за класификацију слика, класификацију текста, класификацију токена, одговарање на питања, превод, сумирање, регресију текста, табеларну класификацију података и табеларну регресију података. Када буду постављени, ваши модели ће бити доступни преко ХТТП-а.
Гоогле АутоМЛ
Гоогле АутоМЛ пружа једноставан начин за прављење модела машинског учења уз минималан напор и стручност. Укључује Вертек АИ – јединствену платформу за изградњу, примену и скалирање ваших АИ модела.
Помоћу Гоогле АутоМЛ-а можете да чувате скупове података и приступате алаткама за машинско учење које користе тимови у Гоогле-у. Такође вам омогућава да управљате структурираним подацима, било АутоМЛ табеларним, детектујете објекте на сликама и класификујете слике помоћу АутоМЛ слике.
Исто можете да урадите и за видео датотеке користећи АутоМЛ Видео. Поред тога, можете да извршите анализу расположења на тексту користећи АутоМЛ Тект и да преводите између више од 50 језичких парова користећи АутоМЛ Транслатион. Примењени модели су доступни помоћу РЕСТ и РПЦ АПИ-ја.
Азуре ОпенАИ
Услуга Азуре ОпенАИ вам омогућава приступ различитим моделима које је креирао ОпенАИ. Ови модели укључују ГПТ-3 и ГПТ-4, који су модели који разумеју природни језик и код и као резултат производе природни језик и код. ГПТ-3.5 омогућава ЦхатГПТ.
Поред тога, услуга такође пружа приступ ДАЛЛ-Е, генератору текста на природном језику. Ту је и Цодек, модел који разуме и генерише код из природног језика.
На крају, постоје модели уграђивања који се баве специјализованим скупом података који се назива уграђивање. Овим моделима се може приступити преко Азуре ОпенАИ користећи РЕСТ АПИ, Питхон СДК или Азуре ОпенАИ Студио заснован на вебу.
Азуре платформа обезбеђује безбедност Азуре облака, као што је приватно умрежавање, регионална доступност и одговорно АИ филтрирање садржаја.
АВС Сагемакер
Сагемакер је управљана АВС услуга која се нуди као део АВС пакета услуга. Опремљен је алатима за прављење, обуку и примену модела машинског учења.
У суштини, Сагемакер вам помаже да аутоматизујете досадан процес изградње цевовода за развој АИ/МЛ модела производног нивоа. Пружа оквир за изградњу, хостовање, обуку и примену АИ модела у великом обиму у АВС јавном облаку. Сагемакер обезбеђује уграђене алгоритме за обављање задатака као што су линеарна регресија и класификација слика.
Поред тога, подржава Јупитер нотебоок рачунаре, које можете користити за креирање прилагођених модела. Сагемакер такође долази са континуираним монитором модела који покушава да аутоматски пронађе скуп параметара и хиперпараметара који даје најбоље резултате за ваш алгоритам.
СагеМакер вам такође помаже да лако примените своје моделе у различитим зонама доступности као ХТТП крајње тачке. АВС Цлоудватцх се може користити за праћење перформанси ваших модела током времена.
Датабрицкс
Датабрицкс је база података која омогућава припрему и обраду података. Олакшава управљање развојем модела машинског учења током његовог животног циклуса.
Датабрицкс олакшавају изградњу генеративних АИ и великих језичких модела. Пружа неколико кључних карактеристика, као што су колаборативни Датабрицкс преносиви рачунари који подржавају програмске језике као што су Питхон, Р, СКЛ и Сцала.
Датабрицкс такође обезбеђује време извођења машинског учења које је унапред конфигурисано са кластерима оптимизованим за машинско учење. Да би помогла у примени, платформа обезбеђује послуживање и праћење модела. Такође вам помаже да управљате развојним цевоводом користећи АутоМЛ и МЛФЛов.
Завршне речи
Машинско учење ће без сумње бити корисно за сваки посао. Међутим, дубоко техничко знање потребно за изградњу и обуку модела машинског учења ствара препреку за улазак за већину предузећа.
Међутим, платформе обухваћене у овом чланку поједностављују процес и чине развој машинског учења приступачнијим.
Затим погледајте детаљан чланак о ДатаБрицкс вс. Сновфлаке.