Ի՞նչ է արհեստական ​​բանականությունը ամպային հաշվարկներում։

Ի՞նչ է արհեստական ​​բանականությունը ամպային հաշվարկներում։

Կարճ պատասխան. ամպային հաշվարկներում արհեստական ​​բանականությունը վերաբերում է ամպային հարթակների օգտագործմանը՝ տվյալներ պահելու, հաշվարկներ վարձակալելու, մոդելները մարզելու, դրանք որպես ծառայություններ տեղակայելու և արտադրության մեջ դրանք վերահսկելու համար: Դա կարևոր է, քանի որ ձախողումների մեծ մասը կենտրոնանում է տվյալների, տեղակայման և գործողությունների շուրջ, այլ ոչ թե մաթեմատիկայի: Եթե ձեզ անհրաժեշտ է արագ մասշտաբավորում կամ կրկնվող թողարկումներ, ամպ + MLOps-ը գործնական ուղին է:

Հիմնական եզրակացություններ՝

Կյանքի ցիկլ ՝ հողային տվյալներ, գործառույթների կառուցում, մարզում, տեղակայում, ապա շեղման, լատենտության և ծախսերի մոնիթորինգ։

Կառավարում . սկզբից ներկառուցեք մուտքի վերահսկման համակարգեր, աուդիտի գրանցամատյաններ և միջավայրի տարանջատում:

Վերարտադրելիություն . գրանցեք տվյալների տարբերակները, կոդը, պարամետրերը և միջավայրերը, որպեսզի գործարկումները մնան կրկնելի։

Ծախսերի վերահսկում . օգտագործեք խմբաքանակային, քեշավորման, ավտոմատ մասշտաբավորման սահմանափակումներ և տեղում/նախապես հասանելի ուսուցում՝ հաշիվների ցնցումներից խուսափելու համար։

Տեղակայման ձևեր . Ընտրեք կառավարվող հարթակներ, Lakehouse աշխատանքային հոսքեր, Kubernetes կամ RAG՝ թիմային իրականության հիման վրա։

Ի՞նչ է արհեստական ​​բանականությունը ամպային հաշվարկներում։ Ինֆոգրաֆիկա

Հոդվածներ, որոնք կարող են ձեզ դուր գալ կարդալ սրանից հետո

🔗 Արհեստական ​​բանականության ամպային բիզնեսի կառավարման լավագույն գործիքները
Համեմատեք առաջատար ամպային հարթակները, որոնք արդյունավետ են դարձնում գործողությունները, ֆինանսները և թիմերը։.

🔗 Մեծածավալ գեներատիվ արհեստական ​​բանականության համար անհրաժեշտ տեխնոլոգիաներ
GenAI-ի տեղակայման համար անհրաժեշտ հիմնական ենթակառուցվածքները, տվյալները և կառավարումը։.

🔗 Անվճար արհեստական ​​բանականության գործիքներ տվյալների վերլուծության համար
Լավագույն անվճար արհեստական ​​բանականության լուծումներ՝ տվյալների բազմությունները մաքրելու, մոդելավորելու և վիզուալիզացնելու համար։.

🔗 Ի՞նչ է արհեստական ​​բանականությունը որպես ծառայություն։
Բացատրում է AIaaS-ը, առավելությունները, գնագոյացման մոդելները և բիզնեսում օգտագործման տարածված դեպքերը։.

Արհեստական ​​բանականությունը ամպային հաշվարկներում. պարզ սահմանում 🧠☁️

Ըստ էության, ամպային հաշվարկներում արհեստական ​​բանականությունը նշանակում է ամպային հարթակների օգտագործում՝ հետևյալին մուտք գործելու համար.

Թանկարժեք սարքավորումներ գնելու փոխարեն, դուք վարձակալում եք այն, ինչ ձեզ անհրաժեշտ է, երբ դրա կարիքն ունեք՝ NIST SP 800-145 : Ինչպես մարզասրահ վարձել մեկ ինտենսիվ մարզման համար, այլ ոչ թե ավտոտնակում մարզասրահ կառուցել և հետո այլևս երբեք չօգտագործել վազքուղին: Սա պատահում է մեզանից լավագույնների հետ 😬

Պարզ ասած՝ դա արհեստական ​​բանականությունն է, որը մասշտաբավորվում, մատակարարվում, թարմացվում և գործում է NIST SP 800-145 ։

Ինչու են արհեստական ​​բանականությունը + ամպը այդքան կարևոր 🚀

Անկեղծ լինենք. արհեստական ​​բանականության նախագծերի մեծ մասը չի ձախողվում մաթեմատիկական դժվարությունների պատճառով։ Դրանք ձախողվում են, քանի որ «մոդելի շուրջը եղած բաները» խճճվում են։

  • տվյալները ցրված են

  • միջավայրերը չեն համընկնում

  • մոդելը աշխատում է ինչ-որ մեկի նոութբուքի վրա, բայց ոչ մի այլ տեղ

  • տեղակայումը դիտարկվում է որպես երկրորդական միտք

  • Անվտանգությունն ու համապատասխանությունը ուշանում են՝ ինչպես անկոչ զարմիկը 😵

Ամպային հարթակները օգնում են, քանի որ դրանք առաջարկում են

1) Էլաստիկ կշեռք 📈

Կարճ ժամանակով մարզեք մոդելը մեծ կլաստերի վրա, ապա անջատեք այն NIST SP 800-145 ։

2) Ավելի արագ փորձարկումներ ⚡

Արագ գործարկեք կառավարվող նոութբուքերը, նախապես կառուցված խողովակաշարերը և գրաֆիկական պրոցեսորների օրինակները Google Cloud: Գրաֆիկական պրոցեսորներ արհեստական ​​բանականության համար ։

3) Ավելի հեշտ տեղակայում 🌍

Տեղակայեք մոդելները որպես API-ներ, խմբաքանակային աշխատանքներ կամ ներդրված ծառայություններ: Red Hat. Ի՞նչ է REST API-ը: SageMaker խմբաքանակային փոխակերպում :

4) Ինտեգրված տվյալների էկոհամակարգեր 🧺

Ձեր տվյալների խողովակաշարերը, պահեստները և վերլուծությունները հաճախ արդեն իսկ գտնվում են ամպում AWS: Տվյալների պահեստ vs տվյալների լճակ ։

5) Համագործակցություն և կառավարում 🧩

Թույլտվությունները, աուդիտի գրանցամատյանները, տարբերակների կառավարումը և համատեղ օգտագործվող գործիքակազմը ներառված են (երբեմն ցավոտ, բայց միևնույն է) Azure ML գրանցամատյաններում (MLOps) :

Ինչպես է արհեստական ​​բանականությունը գործում ամպային հաշվարկներում գործնականում (իրական հոսքը) 🔁

Ահա կյանքի ընդհանուր ցիկլը։ Ոչ թե «կատարյալ դիագրամի» տարբերակը… այլ իրական կյանքում առկա տարբերակը։.

Քայլ 1. Տվյալները հայտնվում են ամպային պահեստում 🪣

Օրինակներ՝ օբյեկտների պահեստավորման դույլեր, տվյալների լճեր, ամպային տվյալների բազաներ Amazon S3 (օբյեկտների պահեստավորում) AWS: Ի՞նչ է տվյալների լճակը: Google Cloud Storage-ի ակնարկ :

Քայլ 2. Տվյալների մշակում + հատկանիշների ստեղծում 🍳

Դուք մաքրում եք այն, վերափոխում այն, ստեղծում եք գործառույթներ, գուցե հեռարձակում եք այն։.

Քայլ 3. Մոդելային մարզում 🏋️

՝ Google Cloud-ը արհեստական ​​բանականության համար մարզելու համար ։

Քայլ 4. Տեղակայում 🚢

Մոդելները փաթեթավորվում և մատուցվում են հետևյալ կերպ՝

Քայլ 5. Մոնիթորինգ + թարմացումներ 👀

Հետք՝

Ահա թե ինչ է շարժիչը։ Ահա՛ արհեստական ​​բանականությունը ամպային հաշվարկներում շարժման մեջ, ոչ թե պարզապես որպես սահմանում։.

Ի՞նչն է դարձնում արհեստական ​​բանականության լավ տարբերակը ամպային հաշվարկներում։ ✅☁️🤖

Եթե ​​ուզում եք «լավ» իրականացում (ոչ թե պարզապես աչքի ընկնող ցուցադրություն), կենտրոնացեք հետևյալի վրա՝

Ա) Մտահոգությունների հստակ տարանջատում 🧱

  • տվյալների շերտ (պահեստավորում, կառավարում)

  • մարզման շերտ (փորձեր, խողովակաշարեր)

  • սպասարկման շերտ (API-ներ, մասշտաբավորում)

  • մոնիթորինգի շերտ (մետրիկա, գրանցամատյաններ, ահազանգեր) SageMaker մոդելի մոնիթոր

Երբ ամեն ինչ խառնվում է իրար, վրիպազերծումը վերածվում է հուզական վնասվածքի։.

Բ) Վերարտադրելիություն ըստ լռելյայնի 🧪

Լավ համակարգը թույլ է տալիս առանց ձեռքով թափահարելու ասել

  • այս մոդելը մարզած տվյալները

  • կոդի տարբերակը

  • հիպերպարամետրերը

  • շրջակա միջավայրը

Եթե ​​պատասխանն է՝ «ըհ, կարծում եմ՝ երեքշաբթի օրվա վազքն էր…», ապա արդեն իսկ դժվարության մեջ եք 😅

Գ) Արժեքը հաշվի առնող դիզայն 💸

Ամպային արհեստական ​​բանականությունը հզոր է, բայց այն նաև ամենահեշտ ձևն է պատահաբար այնպիսի հաշիվ ստեղծելու, որը ստիպում է ձեզ կասկածի տակ դնել ձեր կյանքի ընտրությունները։.

Լավ կարգավորումները ներառում են

Դ) Անվտանգություն և համապատասխանություն ներդրված 🔐-ում

Ավելի ուշ չի ամրացվել պտուտակներով, ինչպես կպչուն ժապավենը արտահոսող խողովակի վրա։.

Ե) Իրական ուղի նախատիպից մինչև արտադրություն 🛣️

Սա է ամենակարևորը։ Արհեստական ​​բանականության լավ «տարբերակը» ամպում ներառում է MLOps, տեղակայման ձևեր և մոնիթորինգ սկզբից ։ Google Cloud. Ի՞նչ է MLOps-ը ։ Հակառակ դեպքում, դա գիտական ​​տոնավաճառի նախագիծ է՝ շքեղ հաշիվ-ապրանքագրով։

Համեմատական ​​աղյուսակ. ամպում արհեստական ​​բանականության հանրաճանաչ տարբերակներ (և ում համար են դրանք նախատեսված) 🧰📊

Ստորև բերված է արագ, մի փոքր կարծիքային աղյուսակ։ Գները միտումնավոր ընդհանուր են, քանի որ ամպային գնագոյացումը նման է սուրճ պատվիրելուն. հիմնական գինը երբեք գին չէ 😵💫

Գործիք / Հարթակ Լսարան Գինու չափ Ինչու է այն աշխատում (ներառյալ տարօրինակ նշումները)
AWS SageMaker ML թիմեր, ձեռնարկություններ Վճարեք ըստ օգտագործման Լիարժեք ML հարթակ՝ ուսուցում, վերջնակետեր, խողովակաշարեր։ Հզոր է, բայց ամենուրեք մենյուներ կան։.
Google Vertex արհեստական ​​բանականություն ML թիմեր, տվյալագիտության կազմակերպություններ Վճարեք ըստ օգտագործման Հզոր կառավարվող ուսուցում + մոդելների գրանցամատյան + ինտեգրացիաներ։ Աշխատում է սահուն, երբ սեղմում ես։.
Azure մեքենայական ուսուցում Ձեռնարկություններ, MS-կենտրոն կազմակերպություններ Վճարեք ըստ օգտագործման Լավ է աշխատում Azure էկոհամակարգի հետ։ Լավ կառավարման տարբերակներ, բազմաթիվ կոճակներ։.
Databricks (ML + Lakehouse) Տվյալների ճարտարագիտության ծանր թիմեր Բաժանորդագրություն + օգտագործում Հիանալի է տվյալների փոխանցման խողովակաշարերի և մեքենայական ուսուցման համատեղման համար մեկ տեղում: Հաճախ սիրված է գործնական թիմերի կողմից:.
Snowflake AI-ի առանձնահատկությունները Վերլուծական առաջին պլանի կազմակերպություններ Օգտագործման վրա հիմնված Լավ է, երբ քո աշխարհն արդեն պահեստում է։ Ավելի քիչ «մեքենայական լաբորատորիա», ավելի շատ «SQL-ի նման արհեստական ​​բանականություն»։
IBM Watsonx Կարգավորվող ոլորտներ Ձեռնարկությունների գնագոյացում Կառավարումը և ձեռնարկության վերահսկողությունը մեծ ուշադրության կենտրոնում են։ Հաճախ ընտրվում է քաղաքականության վրա կենտրոնացած կառուցվածքների համար։.
Կառավարվող Kubernetes (DIY ML) Հարթակի ինժեներներ Փոփոխական Ճկուն և անհատական։ Բացի այդ… դուք եք կրում ցավը, երբ այն կոտրվում է 🙃
Սերվերային եզրակացություն (ֆունկցիաներ + վերջնակետեր) Արտադրանքի թիմեր Օգտագործման վրա հիմնված Հիանալի է սուր երթևեկության համար։ Դիտեք սառը մեկնարկները և ուշացումը ինչպես բազեն։.

Խոսքը «լավագույնին» ընտրելու մասին չէ, այլ ձեր թիմի իրականությանը համապատասխանելու մասին է։ Սա է գաղտնի գաղտնիքը։.

Արհեստական ​​բանականության օգտագործման տարածված դեպքեր ամպային հաշվարկներում (օրինակներով) 🧩✨

Ահա թե որտեղ են ամպային արհեստական ​​բանականության կարգավորումները գերազանցում

1) Հաճախորդների սպասարկման ավտոմատացում 💬

  • զրուցարանի օգնականներ

  • տոմսերի երթուղի

  • ամփոփում

  • տրամադրության և մտադրության հայտնաբերման Cloud Natural Language API

2) Խորհուրդների համակարգեր 🛒

  • ապրանքի առաջարկներ

  • բովանդակության հոսքեր

  • «մարդիկ նույնպես գնել են»։
    Սրանք հաճախ կարիք ունեն մասշտաբային եզրակացության և գրեթե իրական ժամանակում թարմացումների։

3) Խարդախության հայտնաբերում և ռիսկի գնահատում 🕵️

Ամպային տեխնոլոգիաները հեշտացնում են պայթյունների կառավարումը, իրադարձությունների հոսքային հեռարձակումը և համույթների գործարկումը։.

4) Փաստաթղթերի հետախուզություն 📄

  • OCR խողովակաշարեր

  • էության արդյունահանում

  • պայմանագրի վերլուծություն

  • Հաշիվ-ապրանքագրի վերլուծություն Snowflake Cortex AI ֆունկցիաներ։
    Շատ կազմակերպություններում ժամանակը աննկատելիորեն հետ է վերադարձվում։

5) Կանխատեսում և հմտության վրա հիմնված օպտիմալացում 📦

Պահանջարկի կանխատեսում, գույքագրման պլանավորում, երթուղու օպտիմալացում: Ամպային տեխնոլոգիաները օգնում են, քանի որ տվյալները մեծ են, և վերապատրաստումը հաճախակի է:.

6) Գեներատիվ արհեստական ​​բանականության հավելվածներ 🪄

  • բովանդակության նախագծում

  • կոդի օգնություն

  • ներքին գիտելիքների բոտեր (RAG)

  • Սինթետիկ տվյալների ստեղծման վերաբերյալ լրացված սերնդի (RAG) հոդված։
    Սա հաճախ այն պահն է, երբ ընկերությունները վերջապես ասում են. «Մենք պետք է իմանանք, թե որտեղ են գործում մեր տվյալների մուտքի կանոնները»։ 😬

Ճարտարապետական ​​​​նմուշներ, որոնք կտեսնեք ամենուրեք 🏗️

Օրինակ 1. Կառավարվող մեքենայական ուսուցման հարթակ («մենք ուզում ենք ավելի քիչ գլխացավեր» ուղին) 😌

Լավ է աշխատում, երբ արագությունը կարևոր է, և դուք չեք ցանկանում ներքին գործիքակազմը զրոյից կառուցել։.

Նմուշ 2՝ Lakehouse + ML («տվյալներն առաջին հերթին» երթուղի) 🏞️

  • միավորել տվյալների ճարտարագիտությունը + մեքենայական ուսուցման աշխատանքային հոսքերը

  • տվյալների մոտ աշխատեցնել նոթատետրեր, խողովակաշարեր, առանձնահատկությունների ինժեներիա

  • ուժեղ է այն կազմակերպությունների համար, որոնք արդեն իսկ գործում են մեծ վերլուծական համակարգերում Databricks Lakehouse

Նմուշ 3. Կոնտեյներացված ML Kubernetes-ի վրա («մենք ուզում ենք վերահսկողություն» ուղին) 🎛️

  • փաթեթավորման մոդելներ տարաների մեջ

  • մասշտաբավորում ավտոմատ մասշտաբավորման քաղաքականություններով Kubernetes: Հորիզոնական Pod ավտոմատ մասշտաբավորում

  • ինտեգրել ծառայությունների ցանցը, դիտարկելիությունը, գաղտնիքների կառավարումը

Հայտնի է նաև որպես՝ «Մենք վստահ ենք, և նաև մեզ դուր է գալիս սխալների հայտնաբերումը տարօրինակ ժամերին»։

Նմուշ 4: RAG (Retrieval-Augmented Generation) («օգտագործեք ձեր գիտելիքները» ուղի) 📚🤝

  • փաստաթղթեր ամպային պահեստում

  • ներդրված ֆայլեր + վեկտորային պահեստ

  • վերականգնման շերտը համատեքստ է մատակարարում մոդելին

  • պաշտպանիչ ցանկապատեր + մուտքի հսկողություն + գրանցման վերականգնում-ընդլայնված սերնդի (RAG) թուղթ

Սա ժամանակակից ամպային արհեստական ​​բանականության մասին զրույցների կարևոր մասն է կազմում, քանի որ դա վերաբերում է նրան, թե քանի իրական բիզնես է անվտանգ կերպով օգտագործում գեներատիվ արհեստական ​​բանականությունը։.

MLOps. Մաս, որը բոլորը թերագնահատում են 🧯

Եթե ​​ուզում եք, որ ամպային արհեստական ​​ինտելեկտը արդյունավետ լինի արտադրության մեջ, ապա ձեզ անհրաժեշտ են MLO-ներ։ Ոչ թե որովհետև այն նորաձև է, այլ որովհետև մոդելները տատանվում են, տվյալները փոխվում են, և օգտատերերը ստեղծագործում են ամենավատ ձևով։ Google Cloud. Ի՞նչ են MLO-ները ։

Հիմնական մասեր՝

Եթե ​​անտեսեք սա, կստացվի «մոդելային կենդանաբանական այգի» 🦓, որտեղ ամեն ինչ կենդանի է, ոչինչ պիտակավորված չէ, և դուք վախենում եք բացել դարպասը։.

Անվտանգություն, գաղտնիություն և համապատասխանություն (ոչ թե զվարճալի մասը, բայց… այո) 🔐😅

Ամպային հաշվարկներում արհեստական ​​բանականությունը մի քանի սուր հարցեր է առաջացնում

Տվյալների մուտքի վերահսկում 🧾

Ո՞վ կարող է մուտք գործել մարզման տվյալներին։ Եզրակացությունների գրանցամատյաններ։ Հուշումներ։ Արդյունքներ։

Գաղտնագրում և գաղտնիքներ 🗝️

Բանալիները, տոկենները և հավատարմագրերը պետք է պատշաճ կերպով մշակվեն: «Կարգավորման ֆայլում» արտահայտությունը մշակում չի համարվում:.

Մեկուսացում և վարձակալություն 🧱

Որոշ կազմակերպությունների անհրաժեշտ են առանձին միջավայրեր մշակողների, բեմադրողների և արտադրողների համար: Ամպային տեխնոլոգիաները օգնում են, բայց միայն այն դեպքում, եթե այն ճիշտ կարգավորեք:.

Աուդիտորականություն 📋

Կարգավորվող կազմակերպությունները հաճախ պետք է ցույց տան

  • ինչ տվյալներ են օգտագործվել

  • ինչպես են որոշումները կայացվել

  • ով ինչ է տեղակայել

  • երբ այն փոխեց IBM-ի watsonx.governance-ը

Մոդելի ռիսկերի կառավարում ⚠️

Սա ներառում է

  • կողմնակալության ստուգումներ

  • հակառակորդական փորձարկում

  • արագ ներարկման պաշտպանություն (գեներատիվ արհեստական ​​բանականության համար)

  • անվտանգ ելքային ֆիլտրացում

Այս ամենը վերադառնում է թեմային. խոսքը միայն «առցանց հոսթինգ ունեցող արհեստական ​​բանականության» մասին չէ։ Խոսքը իրական սահմանափակումների ներքո գործող արհեստական ​​բանականության մասին է։.

Արժեքի և արդյունավետության խորհուրդներ (որպեսզի հետո լաց չլինեք) 💸😵💫

Մի քանի մարտական ​​փորձություն անցած խորհուրդներ

  • Օգտագործեք ամենափոքր մոդելը, որը բավարարում է կարիքը
    ։ Մեծը միշտ չէ, որ ավելի լավ է։ Երբեմն այն պարզապես… ավելի մեծ է։

  • Խմբաքանակի եզրակացություն, երբ հնարավոր է։
    Ավելի էժան և արդյունավետ SageMaker խմբաքանակի փոխակերպում ։

  • Ագրեսիվ քեշավորում,
    հատկապես կրկնվող հարցումների և ներկառուցված ֆայլերի համար։

  • Ավտոմատ մասշտաբավորում, բայց սահմանափակել այն։
    Անսահմանափակ մասշտաբավորումը կարող է նշանակել անսահմանափակ ծախսեր։ Kubernetes: Հորիզոնական Pod ավտոմատ մասշտաբավորում ։ Հարցրեք ինձ, թե ինչպես գիտեմ… իրականում՝ մի՛ 😬

  • Հետևեք յուրաքանչյուր վերջնակետի և յուրաքանչյուր գործառույթի արժեքին։
    Հակառակ դեպքում դուք սխալ բան կօպտիմալացնեք։

  • Օգտագործեք տեղում նախապես հաշվարկվող հաշվարկը ուսուցման համար։
    Մեծ խնայողություններ, եթե ձեր ուսումնական աշխատանքները կարող են հաղթահարել ընդհատումները։ Amazon EC2 Spot Instances, Google Cloud Preemptible VMs ։

Սխալներ, որոնք մարդիկ թույլ են տալիս (նույնիսկ խելացի թիմերը) 🤦♂️

  • Ամպային արհեստական ​​բանականությանը վերաբերվելը որպես «պարզապես միացրեք մոդելը»

  • Տվյալների որակը անտեսելը մինչև վերջին րոպեն

  • Մոդելի առաքում առանց SageMaker մոդելի մոնիթորինգի

  • Չեմ պլանավորում վերապատրաստել կադենսը Google Cloud-ում. Ի՞նչ է MLOps-ը։

  • Մոռանալով, որ անվտանգության թիմերը գոյություն ունեն մինչև մեկնարկի շաբաթը 😬

  • Առաջին օրվանից չափազանց շատ ինժեներական աշխատանք (երբեմն պարզ բազային գիծը հաղթում է)

Նաև՝ մի քիչ դաժան օրինակ. թիմերը թերագնահատում են, թե որքանով են օգտատերերը արհամարհում լատենտությունը։ Հաճախ հաղթում է մի փոքր պակաս ճշգրիտ, բայց արագ մոդելը։ Մարդիկ անհամբեր փոքրիկ հրաշքներ են։.

Հիմնական եզրակացություններ 🧾✅

Ամպային հաշվարկներում արհեստական ​​բանականությունը արհեստական ​​բանականության կառուցման և գործարկման ամբողջական պրակտիկան է՝ օգտագործելով ամպային ենթակառուցվածքներ՝ մասշտաբավորելով ուսուցումը, պարզեցնելով տեղակայումը, ինտեգրելով տվյալների խողովակաշարերը և գործարկելով մոդելները MLOps-ի, անվտանգության և կառավարման միջոցով: Google Cloud. Ի՞նչ է MLOps-ը: NIST SP 800-145 :

Հակիրճ ամփոփում

  • Ամպը արհեստական ​​բանականությանը տրամադրում է մասշտաբավորման և առաքման ենթակառուցվածք 🚀 NIST SP 800-145

  • Արհեստական ​​բանականությունը ամպային աշխատանքային բեռներին տալիս է «ուղեղներ», որոնք ավտոմատացնում են որոշումները 🤖

  • Կախարդանքը միայն մարզումը չէ՝ դա տեղակայումն է, մոնիթորինգը և կառավարումը 🧠🔐 SageMaker մոդելի մոնիթոր

  • Ընտրեք հարթակներ՝ հիմնվելով թիմի կարիքների, այլ ոչ թե մարքեթինգային մշուշի վրա 📌

  • Դիտեք ծախսերը և գործողությունները ինչպես ակնոց կրող բազեն 🦅👓 (վատ փոխաբերություն, բայց հասկացաք)

Եթե ​​այստեղ եք եկել՝ մտածելով, որ «ամպային հաշվարկներում արհեստական ​​բանականությունը պարզապես մոդելային API է», ոչ, դա մի ամբողջ էկոհամակարգ է։ Երբեմն էլեգանտ, երբեմն անկայուն, երբեմն՝ երկուսն էլ նույն կեսօրին 😅☁️

Հաճախակի տրվող հարցեր

Ինչ է նշանակում «արհեստական ​​բանականությունը ամպային հաշվարկներում» առօրյա լեզվով

Ամպային հաշվարկներում արհեստական ​​բանականությունը նշանակում է, որ դուք օգտագործում եք ամպային հարթակներ՝ տվյալներ պահելու, հաշվողական համակարգերը (CPU/GPU/TPU) աշխատեցնելու, մոդելները մարզելու, տեղակայելու և վերահսկելու համար՝ առանց սարքավորումները տիրապետելու։ Գործնականում ամպը դառնում է այն վայրը, որտեղ ընթանում է ձեր արհեստական ​​բանականության ողջ կյանքի ցիկլը։ Դուք վարձակալում եք այն, ինչ ձեզ անհրաժեշտ է, երբ դրա կարիքն ունեք, ապա փոքրացնում եք այն, երբ ավարտում եք։.

Ինչու են արհեստական ​​բանականության նախագծերը ձախողվում առանց ամպային ենթակառուցվածքների և MLO-ների

Մոդելի շուրջ տեղի ունեցող խափանումների մեծ մասը տեղի է ունենում, այլ ոչ թե դրա ներսում՝ անհամապատասխան տվյալներ, անհամապատասխան միջավայրեր, փխրուն տեղակայումներ և մոնիթորինգի բացակայություն: Ամպային գործիքակազմը օգնում է ստանդարտացնել պահեստավորման, հաշվարկման և տեղակայման ձևերը, որպեսզի մոդելները չխրվեն «այն աշխատեց իմ նոութբուքի վրա» սկզբունքի վրա: MLOps-ը ավելացնում է բացակայող սոսինձը՝ հետևում, գրանցամատյաններ, խողովակաշարեր և վերականգնում, որպեսզի համակարգը մնա վերարտադրելի և պահպանելի:.

Ամպային հաշվարկներում արհեստական ​​բանականության բնորոշ աշխատանքային հոսքը՝ տվյալներից մինչև արտադրություն

Հաճախակի հոսքը հետևյալն է. տվյալները հայտնվում են ամպային պահեստում, մշակվում են գործառույթների մեջ, այնուհետև մոդելները մարզվում են մասշտաբային հաշվարկների վրա: Հաջորդը, դուք տեղակայում եք API վերջնակետի, խմբային աշխատանքի, սերվեր չպահանջող կարգավորման կամ Kubernetes ծառայության միջոցով: Վերջապես, դուք վերահսկում եք լատենտությունը, շեղումը և արժեքը, ապա կրկնում եք վերապատրաստումը և ավելի անվտանգ տեղակայումները: Իրական խողովակաշարերի մեծ մասը անընդհատ ցիկլ է անցնում, այլ ոչ թե մեկ անգամ է առաքվում:.

Ընտրություն SageMaker-ի, Vertex AI-ի, Azure ML-ի, Databricks-ի և Kubernetes-ի միջև

Ընտրեք՝ հիմնվելով ձեր թիմի իրականության վրա, այլ ոչ թե «լավագույն հարթակի» մարքեթինգային աղմուկի վրա: Կառավարվող ML հարթակները (SageMaker/Vertex AI/Azure ML) նվազեցնում են գործառնական գլխացավերը՝ ուսուցողական աշխատանքների, վերջնակետերի, գրանցամատյանների և մոնիթորինգի միջոցով: Databricks-ը հաճախ հարմար է տվյալների ինժեներական ծանրաբեռնվածությամբ թիմերի համար, ովքեր ցանկանում են ML-ը մոտեցնել խողովակաշարերին և վերլուծություններին: Kubernetes-ը ապահովում է առավելագույն վերահսկողություն և հարմարեցում, բայց դուք նաև տիրապետում եք հուսալիության, մասշտաբավորման քաղաքականության և վրիպազերծման, երբ ինչ-որ բան խափանվում է:.

Արհեստական ​​բանականության ամպային կարգավորումներում այսօր ամենաշատը դրսևորվող ճարտարապետական ​​​​օրինաչափությունները

Դուք անընդհատ կտեսնեք չորս օրինաչափություն՝ կառավարվող ML հարթակներ արագության համար, Lakehouse + ML՝ տվյալների վրա հիմնված կազմակերպությունների համար, Kubernetes-ի վրա կոնտեյներացված ML՝ վերահսկողության համար, և RAG (վերականգնման լրացված գեներացիա)՝ «մեր ներքին գիտելիքները անվտանգ օգտագործելու» համար։ RAG-ը սովորաբար ներառում է ամպային պահեստում գտնվող փաստաթղթեր, ներդրված տվյալներ + վեկտորային պահեստ, վերականգնման շերտ և մուտքի կառավարում՝ գրանցումներով։ Ձեր ընտրած օրինաչափությունը պետք է համապատասխանի ձեր կառավարմանը և գործողությունների հասունությանը։.

Ինչպես են թիմերը տեղակայում ամպային արհեստական ​​բանականության մոդելները՝ REST API-ներ, խմբաքանակային աշխատանքներ, առանց սերվերի կամ Kubernetes

REST API-ները տարածված են իրական ժամանակի կանխատեսումների համար, երբ ապրանքի լատենտությունը կարևոր է: Խմբաքանակի եզրակացությունը հիանալի է պլանավորված գնահատման և ծախսերի արդյունավետության համար, հատկապես, երբ արդյունքները պարտադիր չէ, որ ակնթարթային լինեն: Առանց սերվերի վերջնակետերը կարող են լավ աշխատել կտրուկ երթևեկության դեպքում, բայց սառը մեկնարկները և լատենտությունը ուշադրության կարիք ունեն: Kubernetes-ը իդեալական է, երբ ձեզ անհրաժեշտ է մանրացված մասշտաբավորում և ինտեգրում հարթակային գործիքակազմի հետ, բայց այն ավելացնում է գործառնական բարդություն:.

Ինչը վերահսկել արտադրության մեջ՝ արհեստական ​​բանականության համակարգերը առողջ պահելու համար

Առնվազն, հետևեք լատենտությանը, սխալների մակարդակներին և մեկ կանխատեսման արժեքին, որպեսզի հուսալիությունը և բյուջեն տեսանելի մնան: Մաթեմատիկական ուսուցման տեսանկյունից, հետևեք տվյալների շեղմանը և կատարողականի շեղումներին՝ նկատելու համար, թե երբ է իրականությունը փոխվում մոդելի ներքո: Կարևոր է նաև սահմանային դեպքերի և վատ արդյունքների գրանցումը, հատկապես գեներատիվ օգտագործման դեպքերի համար, որտեղ օգտատերերը կարող են ստեղծագործաբար հակառակորդ լինել: Լավ մոնիթորինգը նաև աջակցում է հետկանչի որոշումներին, երբ մոդելները հետընթաց են ապրում:.

Նվազեցնելով ամպային արհեստական ​​բանականության ծախսերը՝ առանց կատարողականը կրճատելու

Տարածված մոտեցում է պահանջին համապատասխանող ամենափոքր մոդելի օգտագործումը, ապա եզրակացության օպտիմալացումը խմբաքանակային և քեշավորման միջոցով: Ավտոմատ մասշտաբավորումը օգնում է, բայց այն պահանջում է սահմանաչափեր, որպեսզի «առաձգականությունը» չդառնա «անսահմանափակ ծախս»: Ուսուցման համար տեղում/նախապես հաշվարկվող հաշվարկը կարող է շատ բան խնայել, եթե ձեր աշխատանքները հանդուրժում են ընդհատումները: Վերջնակետի և գործառույթի արժեքի հետևումը թույլ չի տալիս օպտիմալացնել համակարգի սխալ մասը:.

Ամպում արհեստական ​​բանականության հետ կապված ամենամեծ անվտանգության և համապատասխանության ռիսկերը

Մեծ ռիսկերն են՝ տվյալների անվերահսկելի մուտքը, թույլ գաղտնի կառավարումը և աուդիտի հետքերի բացակայությունը, թե ով է ինչ մարզել և տեղակայել։ Գեներացնող արհեստական ​​բանականությունը լրացուցիչ գլխացավանք է առաջացնում, ինչպիսիք են արագ ներարկումը, անվտանգ ելքային տվյալները և զգայուն տվյալների հայտնվելը գրանցամատյաններում։ Շատ խողովակաշարեր կարիք ունեն միջավայրի մեկուսացման (մշակող/փուլավորում/արտադրում) և հստակ քաղաքականությունների՝ հուշումների, ելքային տվյալների և եզրակացությունների գրանցման համար։ Ամենաապահով կարգավորումները կառավարումը դիտարկում են որպես հիմնական համակարգի պահանջ, այլ ոչ թե թողարկման շաբաթվա թարմացում։.

Հղումներ

  1. Ստանդարտների և տեխնոլոգիաների ազգային ինստիտուտ (NIST) - SP 800-145 (վերջնական) - csrc.nist.gov

  2. Google Cloud - Գրաֆիկական պրոցեսորներ արհեստական ​​բանականության համար - cloud.google.com

  3. Google Cloud - Cloud TPU փաստաթղթեր - docs.cloud.google.com

  4. Amazon Web Services (AWS) - Amazon S3 (օբյեկտների պահեստավորում) - aws.amazon.com

  5. Amazon Web Services (AWS) - Ի՞նչ է տվյալների լիճը: - aws.amazon.com

  6. Amazon Web Services (AWS) - Ի՞նչ է տվյալների պահեստը: - aws.amazon.com

  7. Amazon Web Services (AWS) - AWS արհեստական ​​բանականության ծառայություններ - aws.amazon.com

  8. Google Cloud - Google Cloud AI API-ներ - cloud.google.com

  9. Google Cloud - Ի՞նչ է MLOps-ը: - cloud.google.com

  10. Google Cloud - Vertex AI մոդելների գրանցամատյան (Ներածություն) - docs.cloud.google.com

  11. Red Hat - Ի՞նչ է REST API-ը: - redhat.com

  12. Amazon Web Services (AWS) փաստաթղթեր - SageMaker խմբաքանակի փոխակերպում - docs.aws.amazon.com

  13. Amazon Web Services (AWS) - Տվյալների պահեստ vs տվյալների լիճ vs տվյալների մարտ - aws.amazon.com

  14. Microsoft Learn - Azure ML գրանցամատյաններ (MLOps) - learn.microsoft.com

  15. Google Cloud - Google Cloud Storage-ի ակնարկ - docs.cloud.google.com

  16. arXiv - Վերականգնման-Լրացված Սերնդի (RAG) հոդված - arxiv.org

  17. Amazon Web Services (AWS) փաստաթղթեր - SageMaker Serverless Inference - docs.aws.amazon.com

  18. Kubernetes - Հորիզոնական Pod ավտոմատ մասշտաբավորում - kubernetes.io

  19. Google Cloud - Vertex AI խմբաքանակի կանխատեսումներ - docs.cloud.google.com

  20. Amazon Web Services (AWS) փաստաթղթեր - SageMaker մոդելի մոնիտոր - docs.aws.amazon.com

  21. Google Cloud - Vertex AI մոդելի մոնիթորինգ (մոդելի մոնիթորինգի միջոցով) - docs.cloud.google.com

  22. Amazon Web Services (AWS) - Amazon EC2 Spot Instances - aws.amazon.com

  23. Google Cloud - Preemptible VM-ներ - docs.cloud.google.com

  24. Amazon Web Services (AWS) փաստաթղթեր - AWS SageMaker. Ինչպես է այն աշխատում (Ուսուցում) - docs.aws.amazon.com

  25. Google Cloud - Google Vertex AI - cloud.google.com

  26. Microsoft Azure - Azure մեքենայական ուսուցում - azure.microsoft.com

  27. Databricks - Databricks Lakehouse - databricks.com

  28. Snowflake-ի փաստաթղթեր - Snowflake-ի արհեստական ​​բանականության առանձնահատկություններ (Ընդհանուր ուղեցույց) - docs.snowflake.com

  29. IBM - IBM Watsonx - ibm.com

  30. Google Cloud - Cloud Natural Language API փաստաթղթեր - docs.cloud.google.com

  31. Snowflake-ի փաստաթղթեր - Snowflake Cortex AI ֆունկցիաներ (AI SQL) - docs.snowflake.com

  32. MLflow - MLflow-ի հետևում - mlflow.org

  33. MLflow - MLflow մոդելների գրանցամատյան - mlflow.org

  34. Google Cloud - MLOps. Մեքենայական ուսուցման անընդհատ մատակարարում և ավտոմատացման ուղիներ - cloud.google.com

  35. Amazon Web Services (AWS) - SageMaker Feature Store - aws.amazon.com

  36. IBM - IBM watsonx.կառավարում - ibm.com

Գտեք արհեստական ​​բանականության վերջին նորույթները պաշտոնական արհեստական ​​բանականության օգնականների խանութում

Մեր մասին

Վերադառնալ բլոգ