Machine learning (ML )-infrastructuur, waaronder MLOps , verwijst naar de onderliggende technologiestack en middelen die nodig zijn om de ontwikkeling, implementatie en het beheer van machine learning-modellen en -toepassingen te ondersteunen. Het speelt een cruciale rol op het gebied van artificiële intelligentie (AI) door de nodige tools en kaders te bieden voor datawetenschappers en technici om ML-oplossingen effectief te bouwen en te schalen.
Het hebben van een solide ML-infrastructuur wordt steeds belangrijker voor ondernemingen, omdat ze steeds afhankelijker worden van ML-modellen voor zaken als realtime besluitvorming en het behalen van een concurrentievoordeel.
Dit artikel behandelt wat ML-infrastructuur is, de belangrijkste componenten, waarom het belangrijk is en best practices en uitdagingen op het gebied van ML-infrastructuur.
Wat is een machine learning-infrastructuur en wat zijn de belangrijkste componenten?
ML-infrastructuur verwijst naar de set tools, technologieën en middelen die nodig zijn om de ontwikkeling, training, implementatie en het beheer van machine learning-modellen en -toepassingen te ondersteunen. Het speelt een cruciale rol in het AI-ecosysteem door de noodzakelijke infrastructuur te bieden voor datawetenschappers, ingenieurs en ontwikkelaars om efficiënt en effectief te werken met machine learning-algoritmen en -modellen.
ML-infrastructuren hebben verschillende belangrijke componenten:
- De ontwikkelomgeving: ML-infrastructuur biedt omgevingen en tools voor datawetenschappers en technici om machine learning-modellen te ontwikkelen. Dit omvat geïntegreerde ontwikkelomgevingen (IDE's) zoals Jupyter Notebook, programmeertalen zoals Python of R, en bibliotheken/frameworks zoals TensorFlow ,PyTorch, scikit-learn en andere. Deze tools stellen onderzoekers en ontwikkelaars in staat om met verschillende algoritmen te experimenteren, data voor te verwerken en modellen te trainen met behulp van verschillende technieken.
- Datamanagement: ML-infrastructuur omvat componenten voor het efficiënt beheren en verwerken van data. Dit betreft data-opslag oplossingen voor SQL- of NoSQL-databases, datalakes en gedistribueerde bestandssystemen zoals HDFS. Datapipelines en ETL-processen (extracteren, transformeren, laden) maken ook deel uit van de ML-infrastructuur en helpen bij het opnemen, opschonen, transformeren en voorbereiden van data voor het trainen van ML-modellen.
- Computermiddelen: ML-modellen, met name Deep learning-modellen, vereisen vaak aanzienlijke rekenmiddelen voor training en gevolgtrekking. ML-infrastructuur biedt toegang tot computerresources zoals CPU's, GPU's en TPU's (Tensor Processing Units) zowel on-premises als in de cloud. Gedistribueerde computerframeworks zoals Apache Spark en dataverwerkingsplatforms zoals Hadoop kunnen ook deel uitmaken van ML-infrastructuur om grootschalige dataverwerking en modeltrainingstaken uit te voeren.
- Modeltraining en -optimalisatie: Zoals eerder vermeld, ondersteunt de ML-infrastructuur de training en optimalisatie van ML-modellen. Dit omvat infrastructuur voor hyperparameter tuning, modelevaluatie en experimenteren om de prestaties en nauwkeurigheid van het model te verbeteren. Geautomatiseerde ML-tools en -platforms maken ook deel uit van de ML-infrastructuur, waardoor het proces van modelselectie, training en implementatie voor niet-experts wordt vereenvoudigd.
- Modelimplementatie en dienstverlening: Zodra een ML-model is getraind en gevalideerd, faciliteert de ML-infrastructuur de implementatie en het gebruik ervan in productieomgevingen. Dit omvat het bouwen van schaalbare en betrouwbare API's of Microservices om voorspellingen of inzichten te dienen die door het model worden gegenereerd. Containerisatietechnologieën zoals Docker en orkestratietools zoals Kubernetes worden vaak gebruikt om ML-modellen in gecontaineriseerde omgevingen te implementeren en te beheren, waardoor schaalbaarheid, fouttolerantie en efficiënt gebruik van middelen worden gegarandeerd.
- Monitoring en beheer: ML-infrastructuur omvat monitoring- en beheermogelijkheden om de prestaties, de gezondheid en het gebruik van geïmplementeerde ML-modellen bij te houden. Monitoringtools bieden inzicht in modeldrift, problemen met de datakwaliteit en prestatiemetrieken (zoals nauwkeurigheid, latency en verwerkingscapaciteit) in de loop van de tijd. Modelbeheerplatforms helpen bij het versieren, bijwerken en onderhouden van geïmplementeerde modellen, zodat ze effectief en up-to-date blijven met veranderende data- en bedrijfsvereisten.
Het belang van ML-infrastructuur
ML-infrastructuur is om verschillende redenen ongelooflijk belangrijk geworden, waaronder:
- De explosie van data: Bedrijven verzamelen enorme hoeveelheden data uit verschillende bronnen, waardoor een schaalbare infrastructuur nodig is om deze data efficiënt te verwerken en te analyseren.
- Steeds grotere en complexere ML-modellen: ML-modellen zoals Deep learning-netwerken vereisen aanzienlijke rekenkracht en gespecialiseerde hardware (zoals GPU's en TPU's) voor training en gevolgtrekking, waardoor de vraag naar geavanceerde infrastructuurconfiguraties toeneemt.
- Schaalbaarheid: Naarmate ML-modellen toenemen in complexiteit en datavolume, wordt het hebben van een schaalbare infrastructuur cruciaal. Dit omvat gedistribueerde computerframeworks (zoals Apache Spark), cloudgebaseerde resources (zoals AWS, Google Cloud Platform en Azure) en containerisatietechnologieën (zoals Docker en Kubernetes) die een efficiënte toewijzing en efficiënt beheer van resources mogelijk maken.
- Realtime besluitvorming: Sectoren zoals financiën, gezondheidszorg en e-commerce die afhankelijk zijn van realtime inzichten en voorspellingen vereisen een robuuste ML-infrastructuur die in staat is om workloads met lage latency en hoge verwerkingscapaciteit aan te kunnen.
- Concurrentievoordeel: Bedrijven erkennen steeds meer het concurrentievoordeel van het gebruik van AI- en ML-technologieën om de besluitvorming te verbeteren, klantervaringen te verbeteren, processen te automatiseren en nieuwe zakelijke kansen te ontsluiten. Een betrouwbare ML-infrastructuur is essentieel om deze voordelen op schaal te realiseren.
- Naleving van regelgeving: Naleving van regelgeving inzake dataprivacy en -beveiliging zoals AVG en CCPA vereist een robuuste infrastructuur voor datagovernance, controleerbaarheid en modeluitlegbaarheid, waardoor investeringen in ML-infrastructuur met ingebouwde governancefuncties worden gestimuleerd.
Best practices voor het implementeren van een machine learning-infrastructuur
Best practices voor het implementeren van ML-infrastructuur zijn onder andere:
Schaalbaarheid
De ML-infrastructuur moet schaalbaar zijn om de groeiende datavolumes, de complexiteit van het model en de eisen van de gebruiker aan te kunnen.
Zorg ervoor dat u:
- Kies voor cloud-gebaseerde oplossingen zoals AWS, Google Cloud Platform of Azure die schaalbare computerbronnen, opslagopties en managed services bieden die zijn afgestemd op ML-workloads.
- Gebruik gedistribueerde computerframeworks (bijv. Apache Spark, Dask) en schaalbare opslagsystemen (bijv. Hadoop Distributed File System, Amazon S3) voor het verwerken van grote datasets en het parallelleren van berekeningen.
- Implementeer automatische schaalbaarheidsmogelijkheden om de toewijzing van resources dynamisch aan te passen op basis van de workloadvereisten, waardoor efficiënt resourcegebruik en -prestaties worden gegarandeerd.
Veiligheid
De ML-infrastructuur moet zich houden aan de best practices voor beveiliging om gevoelige data, modellen en infrastructuurcomponenten te beschermen tegen onbevoegde toegang, inbreuken en kwetsbaarheden.
Zorg ervoor dat u:
- Pas encryptietechnieken toe (bijv. SSL/TLS voor data in transit, encryptie in rust) om data en communicatie binnen de ML-infrastructuur te beschermen.
- Implementeer toegangscontroles, authenticatiemechanismen en rolgebaseerde machtigingen om de toegang tot gevoelige bronnen en API's te beperken.
- Update en patch regelmatig softwarecomponenten, bibliotheken en afhankelijkheden om beveiligingskwetsbaarheden aan te pakken en een veilige omgeving te handhaven.
- Overweeg het implementeren van ML-modellen in veilige en geïsoleerde omgevingen (bijv. Kubernetes namespaces, virtuele private clouds) om risico's te beperken en naleving van de regelgeving inzake dataprotectie te garanderen.
Kostenoptimalisatie
ML-infrastructuur moet kosteneffectief zijn en tegelijkertijd voldoen aan de vereisten op het gebied van prestaties, schaalbaarheid en betrouwbaarheid.
Zorg ervoor dat u:
- Optimaliseer het gebruik van resources door computerexemplaren op de juiste grootte te maken, spotexemplaren of voorspelbare VM's te gebruiken (indien ondersteund door de cloudprovider) en gebruik te maken van serverloze computing voor gebeurtenisgestuurde workloads.
- Monitor en analyseer het gebruik van resources, prestatiemetrieken en kostentrends met behulp van monitoringtools (bijv. CloudWatch, Stackdriver, Prometheus) om optimalisatiemogelijkheden en kostenbesparende maatregelen te identificeren. Implementeer kostencontroles en budgetteringsstrategieën (bijv. resource tagging, gebruiksquota's, budgetwaarschuwingen) om uitgaven te beheren, overprovisioning te voorkomen en uitgaven voor verschillende ML-projecten en -teams te optimaliseren.
- Overweeg het gebruik van kosteneffectieve opslagoplossingen (bijv. objectopslag, gelaagde opslagopties) op basis van datatoegangspatronen en retentievereisten om opslagkosten te minimaliseren zonder in te leveren op prestaties.
Selectie van tools en technologie
Het selecteren van de juiste tools en technologieën is cruciaal voor het bouwen van een robuuste en efficiënte ML-infrastructuur die aansluit bij de projectvereisten, teamexpertise en langetermijndoelstellingen.
Zorg ervoor dat u:
- Evalueer de specifieke behoeften van uw ML-projecten, zoals datavolume, complexiteit van het model, realtime verwerkingsvereisten en integratie met bestaande systemen.
- Houd rekening met factoren als gebruiksgemak, schaalbaarheid, gemeenschapsondersteuning, compatibiliteit met programmeertalen en -frameworks, lock-inrisico's voor leveranciers en kosten bij het kiezen van tools en platforms.
- Maak gebruik van populaire ML-platforms en -frameworks zoals TensorFlow, PyTorch, scikit-learn en Apache Spark voor modelontwikkeling, training en gedistribueerde computertaken.
- Ontdek beheerde ML-services die worden aangeboden door cloudproviders (bijv. AWS SageMaker, Google Cloud AI Platform, Azure Machine Learning) voor gestroomlijnde ML-workflows, geautomatiseerde modelimplementatie en schaalbare infrastructuur provisioning.
- Maak gebruik van containerisatietechnologieën (bijv. Docker, Kubernetes) voor het verpakken en consistent implementeren van ML-applicaties in verschillende omgevingen, waardoor draagbaarheid, reproduceerbaarheid en schaalbaarheid worden gegarandeerd.
- Overweeg het gebruik van ML-specifieke tools voor workfloworkestratie (bijv. Apache Airflow, Kubeflow Pipelines), modelversiering en -beheer (bijv. MLflow, DVC) en monitoring (bijv. Prometheus, Grafana) om de productiviteit, samenwerking en operationele zichtbaarheid binnen ML-teams te verbeteren.
Uitdagingen in ML-infrastructuur
Het beheer van ML-infrastructuur brengt verschillende uitdagingen met zich mee die organisaties moeten aanpakken om een soepele bedrijfsvoering en succesvolle ML-projecten te garanderen.
Hier zijn enkele veelvoorkomende uitdagingen bij het beheer van ML-infrastructuur en potentiële oplossingen/strategieën om ze effectief te overwinnen.
Dataversies en -beheer
Het beheren van versiebeheer en het bijhouden van wijzigingen in datasets, voorverwerkingsstappen en functie-engineering kan een uitdaging zijn, wat leidt tot inconsistenties en moeilijkheden bij het reproduceren van experimenten.
Overweeg:
- Het gebruik van versiebesturingssystemen zoals Git kan niet alleen helpen voor code, maar ook voor het beheer van datasets, voorverwerkingsscripts en modelartefacten. Zorg er ook voor dat datawetenschappers veranderingen doorvoeren en transformaties op een gestructureerde manier documenteren.
- Het gebruik van dataversietools en -platforms zoals DVC (Data Version Control), Pachyderm of MLflow om wijzigingen bij te houden, reproduceerbare datapipelines te creëren en grote datasets efficiënt te beheren, helpt ook.
- Het implementeren van datalineage tracking om de lineage en afhankelijkheden tussen verschillende versies van datasets, functies en modellen te begrijpen, vergemakkelijkt de controleerbaarheid en reproduceerbaarheid.
Resourcetoewijzing en -optimalisatie
Het optimaal toewijzen van resources (bijv. compute instances, GPU's, geheugen) voor trainings-, experimenterings- en implementatietaken kan complex zijn, wat leidt tot onderbenutting of overprovisioning.
Overweeg:
- Monitoring van het gebruik van resources, prestatiemetriek en workloadpatronen met behulp van monitoring- en managementtools (bijv. CloudWatch, Prometheus, Grafana) om knelpunten in resources en optimalisatiemogelijkheden te identificeren.
- Het implementeren van beleid voor automatische schaalbaarheid op basis van de vraag naar workloads, drempels voor het gebruik van resources en kostenoverwegingen om de toewijzing van resources dynamisch aan te passen en de infrastructuurresources naar behoefte omhoog of omlaag te schalen.
- Het gebruik van containerisatie- en orkestratieplatforms (bijv. Docker, Kubernetes) om ML-workloads efficiënt te implementeren en te beheren, waarbij gebruik wordt gemaakt van containergebaseerde isolatie, resource-isolatie en planningsmogelijkheden voor resource-optimalisatie.
Modelimplementatie en -service
Het implementeren van ML-modellen in productieomgevingen en het betrouwbaar bedienen van voorspellingen met lage latency kan een uitdaging zijn vanwege afhankelijkheden, versieproblemen, schaalbaarheidsvereisten en integratiecomplexiteiten.
Overweeg:
- Containeriseren van ML-modellen met Docker om afhankelijkheden, bibliotheken en runtime-omgevingen te verpakken, waardoor consistente implementatie in verschillende omgevingen wordt gegarandeerd (bijv. ontwikkeling, testen, productie).
- Het gebruik van modelservingplatforms en -frameworks zoals TensorFlow Serving, TorchServe of FastAPI voor schaalbaar, high-performance model met ondersteuning voor modelversies, monitoring en A/B-tests.
- Het implementeren van Doorlopende integratiecontinue implementatie (CI/CD)-pipelines voor geautomatiseerde modelimplementatie, testen en versiebeheer, om naadloze updates, rollback-mogelijkheden en integratie met implementatieworkflows te garanderen.
- Gebruikmaken van serverloze computerplatforms (bijv. AWS Lambda, Azure Functions) voor evenementgestuurde modelserving, kostenoptimalisatie en automatisch schalen op basis van aanvraagvolume en gelijktijdigheid.
Monitoring en prestatiemanagement
Het in realtime monitoren van de prestaties, de gezondheid en het gedrag van ML-modellen, infrastructuurcomponenten en workflows kan een uitdaging zijn zonder de juiste monitoring- en loggingmechanismen.
Overweeg:
- Implementatie van logging- en monitoringoplossingen (bijv. ELK stack, Prometheus/Grafana, Cloud Monitoring) om belangrijke prestatiemetrieken bij te houden (bijv. nauwkeurigheid, latency, verwerkingscapaciteit), systeemlogboeken, fouten en anomalieën in ML-workflows en -infrastructuur.
- Het opzetten van waarschuwingsmechanismen en -drempels om proactief prestatieproblemen, storingen en afwijkingen van verwacht gedrag te detecteren en erop te reageren, waardoor de betrouwbaarheid en uptime van het systeem worden gegarandeerd.
- Het gebruik van gedistribueerde tracingtools (bijv. Jaeger, Zipkin) om end-to-end uitvoeringspaden en afhankelijkheden in gedistribueerde ML-systemen te traceren, wat helpt bij het opsporen van fouten, optimalisatie en analyse van de hoofdoorzaak van prestatieknelpunten.
Conclusie
ML-infrastructuur speelt een cruciale rol in het succes van AI-initiatieven door kritieke uitdagingen aan te pakken, zoals dataversies, toewijzing van middelen, modelimplementatie en prestatiebewaking. Effectief beheer van de ML-infrastructuur omvat het implementeren van best practices en het gebruik van de juiste tools en strategieën om deze uitdagingen te overwinnen. Door versiebesturingssystemen voor data en code in te voeren, de toewijzing van resources te optimaliseren met automatische schaalbaarheid en containerisatie, modellen te implementeren met behulp van schaalbare serveerplatforms en prestatiemetrieken in realtime te bewaken, kunnen organisaties de betrouwbaarheid, schaalbaarheid en efficiëntie van hun ML-projecten garanderen.
Het implementeren van een robuuste ML-infrastructuur verbetert niet alleen de productiviteit en samenwerking binnen teams, maar stelt organisaties ook in staat om innovatie te stimuleren, bedrijfsdoelstellingen te bereiken en het volledige potentieel van AI-technologieën te ontsluiten. Het stelt datawetenschappers, ingenieurs en ontwikkelaars in staat om met complexe modellen te experimenteren, oplossingen te schalen om groeiende datavolumes aan te kunnen en met vertrouwen voorspellende modellen in productie te zetten.
Pure Storage ontwikkelde oplossingen zoals FlashStack ® om specifiek de uitdagingen aan te pakken die gepaard gaan met AI- en ML-datapipelines. Wij bieden AI-Ready Infrastructuur die zijn geoptimaliseerd voor enterprise scale en wij kunnen u helpen uw datacenter te schalen voor AI en ML. Lees meer over hoe Pure Storage AI en ML versnelt en uw ML-infrastructuur ondersteunt. ML
