L'infrastruttura di machine learning (ML), che include MLOps, si riferisce allo stack tecnologico sottostante e alle risorse necessarie per supportare lo sviluppo, il deployment e la gestione di modelli e applicazioni di machine learning. Svolge un ruolo cruciale nel campo dell'intelligenza artificiale (AI) fornendo gli strumenti e i framework necessari ai data scientist e agli ingegneri per creare e scalare le soluzioni ML in modo efficace.
Disporre di una solida infrastruttura ML sta diventando sempre più importante per le aziende man mano che si affidano sempre più ai modelli ML per prendere decisioni in tempo reale e ottenere un vantaggio competitivo.
Questo articolo descrive cos'è l'infrastruttura ML, i suoi componenti chiave, perché è importante e le best practice e le sfide dell'infrastruttura ML.
Che cos'è l'infrastruttura di machine learning e quali sono i suoi componenti chiave?
L'infrastruttura ML si riferisce all'insieme di strumenti, tecnologie e risorse necessari per supportare lo sviluppo, la formazione, il deployment e la gestione di modelli e applicazioni di machine learning. Svolge un ruolo cruciale nell'ecosistema AI fornendo l'infrastruttura necessaria a data scientist, ingegneri e sviluppatori per lavorare in modo efficiente ed efficace con algoritmi e modelli di machine learning.
Le infrastrutture ML hanno diversi componenti chiave:
- L'ambiente di sviluppo: L'infrastruttura ML fornisce ambienti e strumenti che consentono a data scientist e ingegneri di sviluppare modelli di machine learning. Ciò include ambienti di sviluppo integrati (IDE) come Jupyter Notebook , linguaggi di programmazione come Python o R e librerie/framework come TensorFlow , PyTorch , scikit-learn e altri. Questi strumenti consentono a ricercatori e sviluppatori di sperimentare diversi algoritmi, pre-elaborare i dati e addestrare i modelli utilizzando varie tecniche.
- Gestione dei dati: L'infrastruttura ML include componenti per la gestione e l'elaborazione dei dati in modo efficiente. Ciò implica soluzioni di data storage per database SQL o NoSQL, data lake e file system distribuiti come HDFS. Anche le pipeline di dati e i processi ETL (Extract, Transform, Load) fanno parte dell'infrastruttura ML, contribuendo a acquisire, pulire, trasformare e preparare i dati per l'addestramento dei modelli ML.
- Risorse informatiche: I modelli ML, in particolare i modelli di deep learning, spesso richiedono risorse computazionali significative per l'addestramento e l'inferenza. L'infrastruttura ML consente di accedere a risorse di calcolo come CPU, GPU e unità di elaborazione dei sensori (Tensor Processing Unit, TPU) on-premise o nel cloud. Anche i framework di calcolo distribuiti come Apache Spark e le piattaforme di elaborazione dati come Hadoop possono far parte dell'infrastruttura ML per gestire l'elaborazione dei dati su larga scala e le attività di addestramento dei modelli.
- Formazione e ottimizzazione dei modelli: Come accennato in precedenza, l'infrastruttura ML supporta l'addestramento e l'ottimizzazione dei modelli ML. Ciò include l'infrastruttura per la messa a punto degli iperparametri, la valutazione dei modelli e la sperimentazione per migliorare le performance e la precisione dei modelli. Anche gli strumenti e le piattaforme ML automatizzati fanno parte dell'infrastruttura ML, semplificando il processo di selezione dei modelli, addestramento e deployment per i non esperti.
- Implementazione e servizio dei modelli: Una volta che un modello ML è stato addestrato e convalidato, l'infrastruttura ML ne facilita il deployment e il servizio negli ambienti di produzione. Ciò implica la creazione di API o microservizi scalabili e affidabili per fornire previsioni o informazioni approfondite generate dal modello. Le tecnologie di containerizzazione come Docker e gli strumenti di orchestrazione come Kubernetes sono spesso utilizzati per implementare e gestire modelli ML in ambienti containerizzati, garantendo scalabilità, tolleranza agli errori e un utilizzo efficiente delle risorse.
- Monitoraggio e gestione: L'infrastruttura ML include funzionalità di monitoraggio e gestione per monitorare le performance, lo stato e l'utilizzo dei modelli ML distribuiti. Gli strumenti di monitoraggio forniscono informazioni approfondite sulla deriva del modello, sui problemi di qualità dei dati e sulle metriche delle performance (come precisione, latenza e velocità di trasmissione) nel tempo. Le piattaforme di gestione dei modelli facilitano il versioning, l'aggiornamento e la manutenzione dei modelli distribuiti, garantendo che rimangano efficaci e aggiornati in base ai requisiti aziendali e dei dati in evoluzione.
Importanza dell'infrastruttura ML
L'infrastruttura ML è diventata incredibilmente importante per vari motivi, tra cui:
- L'esplosione dei dati: Le aziende stanno raccogliendo enormi quantità di dati da varie fonti, creando la necessità di un'infrastruttura scalabile per elaborare e analizzare questi dati in modo efficiente.
- Modelli ML sempre più grandi e complessi: I modelli ML come le reti di deep learning richiedono una notevole potenza computazionale e hardware specializzato (come GPU e TPU) per l'addestramento e l'inferenza, determinando la domanda di configurazioni avanzate dell'infrastruttura.
- Scalabilità: Man mano che i modelli ML aumentano di complessità e volume di dati, avere un'infrastruttura scalabile diventa cruciale. Ciò include framework di calcolo distribuiti (come Apache Spark), risorse basate su cloud (come AWS , Google Cloud Platform e Azure ) e tecnologie di containerizzazione (come Docker e Kubernetes ) che consentono un'allocazione e una gestione delle risorse efficienti.
- Processo decisionale in tempo reale: Settori come la finanza, la sanità e l'e-commerce che dipendono da informazioni approfondite e previsioni in tempo reale richiedono una solida infrastruttura ML in grado di gestire workload a bassa latenza e alta velocità di trasmissione.
- Vantaggio competitivo: Le aziende riconoscono sempre più il vantaggio competitivo di sfruttare le tecnologie di AI e ML per migliorare il processo decisionale, migliorare l'esperienza dei clienti, automatizzare i processi e liberare nuove opportunità di business. Un'infrastruttura ML affidabile è essenziale per ottenere questi vantaggi su vasta scala.
- Conformità normativa: La conformità alle normative sulla privacy e la sicurezza dei dati come GDPR e CCPA richiede una solida infrastruttura per la governance dei dati, l'auditabilità e la spiegabilità dei modelli, promuovendo gli investimenti nell'infrastruttura ML con funzionalità di governance integrate.
Best practice per l'implementazione dell'infrastruttura di machine learning
Le best practice per l'implementazione dell'infrastruttura ML includono:
Scalabilità
L'infrastruttura ML deve essere scalabile per gestire volumi di dati in crescita, complessità dei modelli e richieste degli utenti.
Assicurati di:
- Scegli soluzioni basate su cloud come AWS, Google Cloud Platform o Azure che offrono risorse di calcolo scalabili, opzioni di storage e servizi gestiti su misura per i workload ML.
- Utilizza framework di calcolo distribuiti (ad esempio Apache Spark, Dask) e sistemi di storage scalabili (ad esempio Hadoop Distributed File System, Amazon S3) per elaborare dataset di grandi dimensioni e parallelizzare i calcoli.
- Implementa funzionalità di scalabilità automatica per regolare dinamicamente l'allocazione delle risorse in base alle esigenze dei workload, garantendo un utilizzo e performance efficienti delle risorse.
Sicurezza
L'infrastruttura ML deve rispettare le best practice di sicurezza per proteggere i dati sensibili, i modelli e i componenti dell'infrastruttura da accessi, violazioni e vulnerabilità non autorizzati.
Assicurati di:
- Applicare tecniche di crittografia (es. SSL/TLS per i dati in transito, crittografia inattivi) per proteggere i dati e le comunicazioni all'interno dell'infrastruttura ML.
- Implementa controlli degli accessi, meccanismi di autenticazione e autorizzazioni basate sui ruoli per limitare l'accesso a risorse e API sensibili.
- Aggiornare e correggere regolarmente i componenti software, le librerie e le dipendenze per risolvere le vulnerabilità della sicurezza e mantenere un ambiente sicuro.
- Considera la possibilità di implementare modelli ML all'interno di ambienti sicuri e isolati (ad esempio, namespace Kubernetes, private cloud virtuali) per ridurre i rischi e garantire la conformità alle normative sulla data protection.
Ottimizzazione dei costi
L'infrastruttura ML deve essere conveniente e al tempo stesso soddisfare i requisiti di performance, scalabilità e affidabilità.
Assicurati di:
- Ottimizza l'utilizzo delle risorse dimensionando correttamente le istanze di calcolo, utilizzando istanze spot o macchine virtuali pre-vuote (se supportate dal provider cloud) e sfruttando il calcolo serverless per i workload basati sugli eventi.
- Monitora e analizza l'utilizzo delle risorse, le metriche delle performance e i trend dei costi utilizzando strumenti di monitoraggio (ad es. CloudWatch, Stackdriver, Prometheus) per identificare opportunità di ottimizzazione e misure di risparmio sui costi. Implementa strategie di controllo dei costi e budgeting (ad es. tagging delle risorse, quote di utilizzo, avvisi di budget) per gestire le spese, prevenire l'over-provisioning e ottimizzare la spesa tra i diversi progetti e team di ML.
- Considera l'utilizzo di soluzioni di storage convenienti (ad esempio, object storage, opzioni di tier storage) in base ai modelli di accesso ai dati e ai requisiti di conservazione per ridurre al minimo i costi di storage senza sacrificare le performance.
Selezione di strumenti e tecnologie
Scegliere gli strumenti e le tecnologie giusti è fondamentale per creare un'infrastruttura ML solida ed efficiente in linea con i requisiti di progetto, l'esperienza del team e gli obiettivi a lungo termine.
Assicurati di:
- Valuta le esigenze specifiche dei tuoi progetti ML, come il volume dei dati, la complessità del modello, i requisiti di elaborazione in tempo reale e l'integrazione con i sistemi esistenti.
- Considera fattori come la facilità d'uso, la scalabilità, il supporto alla community, la compatibilità con i linguaggi e i framework di programmazione, i rischi legati al blocco dei vendor e i costi nella scelta di strumenti e piattaforme.
- Sfrutta le piattaforme e i framework ML più diffusi come TensorFlow, PyTorch, scikit-learn e Apache Spark per lo sviluppo di modelli, l'addestramento e le attività di calcolo distribuito.
- Esplora i servizi ML gestiti offerti dai provider cloud (ad es. AWS SageMaker, Google Cloud AI Platform, Azure Machine Learning) per workflow ML semplificati, deployment automatizzato dei modelli e provisioning scalabile dell'infrastruttura.
- Sfrutta le tecnologie di containerizzazione (ad es. Docker, Kubernetes) per il packaging e il deployment coerente delle applicazioni ML in diversi ambienti, garantendo portabilità, riproducibilità e scalabilità.
- Valuta l'utilizzo ML per l'orchestrazione dei workflow (ad es. Apache Airflow, Kubeflow Pipelines), il versioning e la gestione dei modelli (ad es. MLflow, DVC) e il monitoraggio (ad es. Prometheus, Grafana) per migliorare la produttività, la collaborazione e la visibilità operativa all'interno dei team ML.
Sfide dell'infrastruttura ML
La gestione dell'infrastruttura ML comporta varie sfide che le organizzazioni devono affrontare per garantire operazioni fluide e progetti di ML di successo.
Ecco alcune delle sfide più comuni da affrontare nella gestione dell'infrastruttura ML e potenziali soluzioni/strategie per superarle in modo efficace.
Data versioning e gestione dei dati
La gestione del controllo delle versioni e il monitoraggio delle modifiche tra dataset, fasi di pre-elaborazione e ingegneria delle funzionalità possono essere difficili, con conseguenti incoerenze e difficoltà nella riproduzione degli esperimenti.
Considera:
- Può essere utile utilizzare sistemi di controllo delle versioni come Git non solo per il codice, ma anche per la gestione di dataset, script di pre-elaborazione e artefatti del modello. Inoltre, assicurati che i data scientist effettuino le modifiche e documentino le trasformazioni in modo strutturato.
- Anche l'utilizzo di strumenti e piattaforme di data versioning come DVC (Data Version Control), Pachyderm o MLflow per monitorare le modifiche, creare pipeline di dati riproducibili e gestire in modo efficiente dataset di grandi dimensioni.
- L'implementazione del monitoraggio del lignaggio dei dati per comprendere il lignaggio e le dipendenze tra diverse versioni di dataset, funzionalità e modelli facilita l'auditabilità e la riproducibilità.
Allocazione e ottimizzazione delle risorse
L'allocazione ottimale delle risorse (ad es. istanze di calcolo, GPU, memoria) per le attività di addestramento, sperimentazione e deployment può essere complessa, con conseguente sottoutilizzo o over-provisioning.
Considera:
- Monitoraggio dell'utilizzo delle risorse, metriche delle performance e modelli di workload utilizzando strumenti di monitoraggio e gestione (ad esempio CloudWatch, Prometheus, Grafana) per identificare i colli di bottiglia delle risorse e le opportunità di ottimizzazione.
- Implementare policy di scalabilità automatica in base alla domanda dei workload, alle soglie di utilizzo delle risorse e alle considerazioni sui costi per regolare dinamicamente l'allocazione delle risorse e scalare le risorse dell'infrastruttura verso l'alto o verso il basso in base alle esigenze.
- Utilizzo di piattaforme di containerizzazione e orchestrazione (ad es. Docker, Kubernetes) per implementare e gestire i workload ML in modo efficiente, sfruttando le funzionalità di isolamento basato su container, isolamento delle risorse e pianificazione per l'ottimizzazione delle risorse.
Implementazione e servizio dei modelli
L'implementazione di modelli ML negli ambienti di produzione e la fornitura affidabile di previsioni con bassa latenza possono essere difficili a causa di dipendenze, problemi di versioning, requisiti di scalabilità e complessità di integrazione.
Considera:
- Containerizzare i modelli ML utilizzando Docker per creare pacchetti di dipendenze, librerie e ambienti di runtime, garantendo un deployment coerente in ambienti diversi (ad esempio sviluppo, test, produzione).
- Utilizzo di piattaforme e framework basati su modelli come TensorFlow Serving, TorchServe o FastAPI per modelli scalabili e a performance elevate che supportano il versioning, il monitoraggio e i test A/B dei modelli.
- Implementare pipeline di integrazione continua/dispiegamento continuo (CI/CD) per il deployment automatizzato dei modelli, i test e il versioning, per garantire aggiornamenti continui, funzionalità di rollback e integrazione con i workflow di deployment.
- Sfruttare piattaforme di calcolo serverless (ad es. AWS Lambda, Azure Functions) per il servizio dei modelli basato sugli eventi, l'ottimizzazione dei costi e la scalabilità automatica in base al volume delle richieste e alla simultaneità.
Monitoraggio e gestione delle performance
Il monitoraggio in tempo reale delle performance, dello stato e del comportamento dei modelli ML, dei componenti dell'infrastruttura e dei workflow può essere difficile senza meccanismi di monitoraggio e registrazione appropriati.
Considera:
- Implementare soluzioni di registrazione e monitoraggio (ad es. stack ELK, Prometheus/Grafana, Cloud Monitoring) per monitorare le metriche chiave delle performance (ad es. precisione, latenza, velocità di trasmissione), i log di sistema, gli errori e le anomalie nei workflow e nell'infrastruttura ML.
- Impostazione di meccanismi di avviso e soglie per rilevare e rispondere in modo proattivo a problemi di performance, guasti e deviazioni dal comportamento previsto, garantendo l'affidabilità e il tempo di attività del sistema.
- L'utilizzo di strumenti di tracciamento distribuiti (ad esempio Jaeger, Zipkin) per tracciare i percorsi di esecuzione end-to-end e le dipendenze nei sistemi ML distribuiti, contribuendo al debug, all'ottimizzazione e all'analisi delle cause principali dei colli di bottiglia delle performance.
Conclusione
L'infrastruttura ML svolge un ruolo cruciale per il successo delle iniziative di AI, affrontando sfide critiche come il versioning dei dati, l'allocazione delle risorse, il deployment dei modelli e il monitoraggio delle performance. Una gestione efficace dell'infrastruttura ML implica l'implementazione delle best practice e l'utilizzo di strumenti e strategie appropriati per superare queste sfide. Adottando sistemi di controllo delle versioni per dati e codice, ottimizzando l'allocazione delle risorse con scalabilità e containerizzazione automatiche, implementando modelli che utilizzano piattaforme di servizio scalabili e monitorando le metriche delle performance in tempo reale, le organizzazioni possono garantire l'affidabilità, la scalabilità e l'efficienza dei loro progetti ML.
L'implementazione di una solida infrastruttura ML non solo migliora la produttività e la collaborazione all'interno dei team, ma consente anche alle organizzazioni di promuovere l'innovazione, raggiungere gli obiettivi di business e liberare tutto il potenziale delle tecnologie di AI. Consente a data scientist, ingegneri e sviluppatori di sperimentare modelli complessi, scalare soluzioni per gestire volumi di dati in crescita e implementare modelli predittivi in produzione in tutta sicurezza.
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