Học máy cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu, xác định các mô hình và xu hướng, đồng thời sử dụng những hiểu biết sâu sắc này để thông báo hoặc hỗ trợ các công ty đưa ra quyết định.
Tuy nhiên, đây là môn học khó, đòi hỏi nhiều kiến thức toán và lập trình. Điều đó không có nghĩa là nó không thể học được; nó rất có thể Cũng có thể tránh các biến chứng kỹ thuật bằng cách sử dụng các nền tảng mà chúng tôi sẽ đề cập trong bài viết này.
Những nền tảng này không chỉ đơn giản hóa quá trình xây dựng mô hình mà còn ẩn các chi tiết về cơ sở hạ tầng.
Học máy là gì?
Học máy là một lĩnh vực khoa học nhằm mục đích tạo ra các máy tính có khả năng đưa ra quyết định mà không cần lập trình rõ ràng. Trước khi học máy, máy tính chỉ có thể thực hiện các tác vụ được lập trình rõ ràng.
Các lập trình viên phải xác định chính xác cách thức máy tính đưa ra quyết định. Mặc dù điều này có hiệu quả đối với một số chức năng nhưng một số chức năng lại quá phức tạp để có thể lập trình rõ ràng.
Ví dụ: không thể viết chương trình để phân loại hình ảnh khi có bao nhiêu góc, hướng và ánh sáng khác nhau có thể có cho cùng một hình ảnh. Học máy cho phép máy tính thực hiện các tác vụ mà không cần lập trình.
Tại sao nên sử dụng nền tảng học máy?
Nền tảng học máy cung cấp một cách đơn giản để xây dựng mô hình. Hầu hết các nền tảng đều cung cấp các hàm tạo mã thấp và không có mã. Tất cả những gì bạn phải làm là cung cấp dữ liệu để học và nền tảng sẽ lo phần còn lại. Bạn cũng thường không phải lo lắng về việc cung cấp cơ sở hạ tầng và triển khai mô hình một cách hiệu quả về mặt chi phí.
Nền tảng có xu hướng tiết kiệm chi phí so với các thiết lập tự làm dành cho các công ty nhỏ hơn hiếm khi xây dựng các mô hình nhỏ hơn. Việc thiết lập thiết lập machine learning của riêng bạn sẽ yêu cầu bạn phải mua GPU đắt tiền.
Tuy nhiên, khi thuê thiết bị, bạn chỉ trả tiền cho những gì bạn sử dụng khi sử dụng. Tất nhiên, nếu bạn huấn luyện các mô hình lớn hơn và/hoặc huấn luyện thường xuyên, kết quả có thể khác.
Các nền tảng cũng đơn giản hóa việc quản lý MLOps. Giúp duy trì nhật ký và số liệu để tái tạo.
Bây giờ chúng ta sẽ thảo luận về nền tảng cơ sở hạ tầng máy học.
hồ bơi
Baseten cung cấp một cách dễ dàng để triển khai các mô hình học máy với Truss, tiêu chuẩn nguồn mở cho các mô hình đóng gói được xây dựng bằng bất kỳ khung học máy phổ biến nào.
Sau khi triển khai, Baseten ghi lại và theo dõi tình trạng của các mô hình đã triển khai. Giúp bạn quản lý cơ sở hạ tầng của mình bằng cách tự động mở rộng quy mô cơ sở hạ tầng hỗ trợ mô hình dựa trên lưu lượng truy cập được tạo.
Với Baseten, bạn cũng có thể điều chỉnh các mẫu như FLAN-T5, Llama và Stable Diffusion. Nền tảng này cũng tích hợp với quy trình làm việc CI/CD hiện có để bạn có thể xây dựng theo quy trình của riêng mình.
Bạn cũng có thể viết các hàm Python không có máy chủ tích hợp với mô hình của mình. Việc giải quyết được thực hiện khi các mô hình được triển khai, thu nhỏ hoặc dự báo được thực hiện. Điều này giúp bạn quản lý chi phí của mình tốt hơn.
Bản sao
Sao chép là một cách đơn giản để chạy các mô hình học máy. Tái tạo đơn giản hóa việc phát triển và đào tạo mô hình bằng cách cung cấp SDK Python và Rest API có thể được sử dụng để dự đoán.
Về cơ bản nó cung cấp một hàm tạo mã thấp. Nó cung cấp các mô hình cho các tác vụ machine learning thông thường như khôi phục hình ảnh, tạo và chỉnh sửa video, tạo văn bản bằng mô hình ngôn ngữ lớn, chuyển đổi hình ảnh thành văn bản và ngược lại cũng như nâng cấp hình ảnh.
Replica sử dụng Cog, một công cụ để triển khai các mô hình máy học trong vùng chứa sẵn sàng sản xuất, sau đó được tích hợp vào vùng chứa Docker để triển khai. Bản sao cung cấp thời gian chạy sản xuất có quy mô dựa trên mức sử dụng. Thời gian chạy này cung cấp API REST có thể được truy cập và sử dụng. Việc thanh toán cũng được thực hiện mỗi giây.
Ôm mặt
Ôm mặt là một cộng đồng AI và nền tảng khoa học dữ liệu cung cấp cho bạn các công cụ bạn cần để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình máy học tiên tiến.
Điểm thu hút chính của Hugging Face trong bối cảnh này là AutoTrain, một cách không cần mã để xây dựng các mô hình học máy bằng cách tải lên một tập hợp dữ liệu đào tạo.
AutoTrain sẽ tự động thử các mô hình khác nhau để tìm ra mô hình phù hợp nhất với dữ liệu đào tạo của bạn. Sau đó bạn có thể triển khai mô hình đã được huấn luyện trong Ôm Mặt Hubdịch vụ hỗ trợ mô hình.
Với AutoTrain, bạn có thể xây dựng các mô hình để phân loại hình ảnh, phân loại văn bản, phân loại mã thông báo, trả lời câu hỏi, dịch thuật, tóm tắt, hồi quy văn bản, phân loại dữ liệu dạng bảng và hồi quy dữ liệu dạng bảng. Sau khi triển khai, các mô hình của bạn sẽ có thể truy cập được qua HTTP.
Google AutoML
Google AutoML cung cấp một cách dễ dàng để tạo các mô hình học máy mà không tốn nhiều công sức và kiến thức. Bao gồm Vertex AI, một nền tảng hợp nhất để xây dựng, triển khai và nhân rộng các mô hình AI.
Với Google AutoML, bạn có thể lưu trữ tập dữ liệu và truy cập các công cụ máy học được các nhóm tại Google sử dụng. Nó cũng cho phép bạn quản lý dữ liệu có cấu trúc ở dạng bảng AutoML, phát hiện các đối tượng trong hình ảnh và phân loại hình ảnh bằng hình ảnh AutoML.
Bạn cũng có thể thực hiện tương tự đối với các tệp video bằng AutoML Video. Ngoài ra, bạn có thể thực hiện phân tích cảm xúc trong văn bản bằng Văn bản AutoML và dịch giữa hơn 50 cặp ngôn ngữ bằng Dịch thuật AutoML. Các mô hình đã triển khai có thể truy cập được thông qua API REST và RPC.
AI mở Azure
Azure OpenAI cung cấp quyền truy cập vào nhiều mô hình khác nhau do OpenAI tạo ra. Những mô hình này bao gồm GPT-3 và GPT-4đó là các mô hình hiểu ngôn ngữ và mã tự nhiên, từ đó tạo ra ngôn ngữ và mã tự nhiên. GPT-3.5 hỗ trợ ChatGPT.
Ngoài ra, dịch vụ còn cung cấp quyền truy cập vào DALL-E, một trình tạo văn bản sang hình ảnh bằng ngôn ngữ tự nhiên. Ngoài ra còn có Codex, một mô hình hiểu và tạo mã từ ngôn ngữ tự nhiên.
Cuối cùng, có các mô hình nhúng xử lý một tập dữ liệu chuyên biệt gọi là nhúng. Các mô hình này có thể được truy cập thông qua Azure OpenAI bằng API REST, SDK Python hoặc Azure OpenAI Studio dựa trên web.
Azure cung cấp tính bảo mật của đám mây Azure, chẳng hạn như mạng riêng, tính khả dụng theo khu vực và lọc nội dung AI có trách nhiệm.
Nhà sản xuất hiền nhân AWS
Sagemaker là dịch vụ AWS được quản lý được cung cấp như một phần của bộ dịch vụ AWS. Nó cung cấp các công cụ để tạo, đào tạo và triển khai các mô hình học máy.
Về cơ bản, Sagemaker giúp bạn tự động hóa quy trình tẻ nhạt khi tạo quy trình phát triển mô hình AI/ML ở cấp độ sản xuất. Nó cung cấp nền tảng để xây dựng, lưu trữ, đào tạo và triển khai các mô hình AI trên quy mô lớn trên Đám mây công cộng AWS. Sagemaker cung cấp các thuật toán tích hợp để thực hiện các tác vụ như hồi quy tuyến tính và phân loại hình ảnh.
Ngoài ra, nó còn hỗ trợ Jupyter Notebooks có thể được sử dụng để tạo các mô hình tùy chỉnh. Sagemaker cũng đi kèm với một trình giám sát mô hình liên tục cố gắng tự động tìm tập hợp các tham số và siêu tham số mang lại kết quả tốt nhất cho thuật toán của bạn.
SageMaker cũng giúp bạn dễ dàng triển khai các mô hình trên các vùng khả dụng dưới dạng điểm cuối HTTP. AWS Cloudwatch có thể được sử dụng để giám sát hiệu suất của mô hình theo thời gian.
Khối dữ liệu
Databricks là một kho dữ liệu cho phép bạn chuẩn bị và xử lý dữ liệu. Giúp quản lý sự phát triển của mô hình học máy trong suốt vòng đời của nó.
Khối dữ liệu giúp dễ dàng xây dựng AI tổng quát và các mô hình ngôn ngữ lớn. Nó cung cấp một số tính năng chính như sổ ghi chép cộng tác Databricks hỗ trợ các ngôn ngữ lập trình như Python, R, SQL và Scala.
Databricks cũng cung cấp thời gian chạy máy học được định cấu hình sẵn với các cụm được tối ưu hóa cho máy học. Để hỗ trợ triển khai, nền tảng này cung cấp tính năng chia sẻ và giám sát mô hình. Nó cũng giúp bạn quản lý quy trình phát triển của mình bằng AutoML và MFLlow.
những từ cuối
Học máy chắc chắn sẽ hữu ích cho mọi công ty. Tuy nhiên, kiến thức kỹ thuật chuyên sâu cần thiết để tạo và đào tạo các mô hình học máy là rào cản gia nhập đối với hầu hết các công ty.
Tuy nhiên, các khung được thảo luận trong bài viết này sẽ đơn giản hóa quy trình và giúp việc phát triển máy học dễ tiếp cận hơn.
Sau đó hãy xem bài viết chuyên sâu về DataBricks so với DataBricks. Bông tuyết.
