7 näpunäidet õige masinõppe infrastruktuuri valimiseks

Masinõpe (ML) on põnev, kuid sageli väljakutseid pakkuv valdkond. Nende intelligentsete mudelite väljaõpetamine nõuab palju tööd ning muu tarkvara ja riistvara õige kombinatsiooni. Kui soovite seda tehnoloogiat maksimaalselt ära kasutada, peate oma masinõppe infrastruktuuri hoolikalt valima.

See infrastruktuur hõlmab kõiki riist- ja tarkvaratööriistu, mida kasutate oma ML-mudelite koolitamiseks ja juurutamiseks. See hõlmab ML-raamistikke, andmesalvestustehnoloogiaid, testimistööriistu, turbetarkvara ja seadmeid kõigi nende programmide käitamiseks. See on palju kaalumist, nii et siin on seitse näpunäidet, mis aitavad teil valida oma vajadustele vastavad komponendid.

1. Määrake oma eesmärgid

Esimene samm masinõppe infrastruktuuri valimisel on otsustada, mida soovite oma masinõppemudelitelt. A kolmandik kõigist ML-projektidest kontseptsiooni tõestamise staadiumis seiskumine – rohkem kui ükski teine ​​etapp –, kuid kui kirjeldate oma konkreetsed eesmärgid algusest peale, on teil lihtsam koostada asjakohane ja tõhus plaan.

Küsige, miks soovite masinõppemudelit luua, kus seda rakendada, kuidas seda kasutada ja millist kasu te sellest loodate saada. Vastused neile küsimustele peaksid juhinduma kõigist muudest otsustest, mida teete ML-i infrastruktuuri komponentide valimisel.

"Kolmandik kõigist ML-projektidest seisab kontseptsiooni tõestamise etapis."

2. Kirjeldage oma vajadusi

Kui olete oma eesmärgid teadnud, peaksite oma vajadused kirjeldama. Need on teie ees seisvad piirangud, mis võivad piirata teie võimalusi oma eesmärkide saavutamiseks. Nendest nõuetest konkreetse loendi koostamine aitab vältida hilisemas arenduses ülepeakaela.

Teie eelarve on uute tehnoloogiatena üks olulisemaid nõudeid sageli kõrged eelkulud ja aeglane investeeringutasuvus (ROI). Arvestada tuleb ka teie arvutusvõimsuse vajadusega, vajaliku täiendava andmesalvestusruumiga ja sellega, kui palju andmeid saate mudeli treenimiseks mõistlikult koguda.

3. Kaaluge oma andmevormingut

Tõenäoliselt teate juba, et vajate tõhusa ML-mudeli koostamiseks palju andmeid. ML-infrastruktuuri valimisel on aga lihtne tähelepanuta jätta, millist tüüpi andmeid vajate. Olenevalt sellest, millist süsteemi loote, võite vajada lihtteksti, pilte, videoid või mitut failitüüpi ning kõik need nõuavad ainulaadseid töötlemisvajadusi.

Video- ja pildifailid võtavad palju rohkem ruumi kui tekst, seega vajate rohkem salvestusruumi. Teil on vaja ka tarkvara, mis toetab failitüüpe, mida kavatsete koguda. Olge siin kindlasti võimalikult üksikasjalik, sest isegi sama tüüpi andmetes võib esineda olulisi erinevusi. JPEG ja PNG on mõlemad pildid, kuid JPEG-failid on väiksema suurusega ja PNG-d säilitavad tihendamisel parema kvaliteedi.

4. Eesmärk juurdepääsetavuse poole

Veel üks oluline asi, mida meeles pidada, on see, kui lihtne on teie infrastruktuuri kasutada. Vastavate oskuste puudumine on kõige levinum väljakutse ettevõtted seisavad silmitsi tehisintellektiprojektidega, kuid saate sellega tegeleda, püüdes algusest peale juurdepääsetavust.

Selle asemel, et püüda leida õigeid inimesi keeruka masinõppesüsteemi haldamiseks, proovige luua ML-konveier, mis on piisavalt lihtne, et saaksite kohe hallata. Mida kasutajasõbralikumad on kõik teie komponendid, seda paremini suudate oma eesmärke täita ja seda kiiremini näete positiivset ROI-d.

"Selle asemel, et püüda leida õigeid inimesi keeruka masinõppesüsteemi haldamiseks, looge ML-i konveier, mis on piisavalt lihtne, et saaksite kohe hallata."

5. Pidage meeles mastaapsust

Samuti peaksite kaaluma, kui skaleeritav peab teie masinõppe infrastruktuur olema. Sellised projektid toimivad tavaliselt kõige paremini, kui alustate väikesest ja arenete sealt edasi – selleks on vaja infrastruktuuri, mida on lihtsam ja taskukohasem laiendada.

Kui palju skaleeritavust peaksite püüdlema, sõltub teie projekti eesmärkidest, sellest, kui palju arvate, et teie ML-i investeeringud kasvavad, ja teie eelarvevalikutest. Üldiselt on andmete salvestamiseks ja ML-i torustike jaoks siiski kõige parem kasutada pilvepõhist lahendust ning pilv on skaleerimisel kuluefektiivsem kui kohapealne riistvara.

6. Otsige koostalitlusvõimet

Suurepärane viis asjade skaleeritavuse ja taskukohaseks hoidmiseks on otsida lahendusi, mis sobivad juba kasutatava riist- ja tarkvaraga. Kui saate hankida tööriistu, mis töötavad teie praeguse seadistusega, selle asemel et kõike välja vahetada, säästate palju aega ja raha.

Keskmisel ettevõttel juba on 40 kuni 60 tarkvaratööriista kuid kasutab ainult 45% neist. Võtke aega rakenduste koondamiseks seal, kus saate, ja otsige masinõppe infrastruktuuri, mis töötab nende tööriistadega, et minimeerida IT laialivalgumist.

"Kui saate hankida tööriistu, mis töötavad teie praeguse seadistusega, selle asemel et kõike välja vahetada, võite säästa palju aega ja raha."

7. Ärge jätke tähelepanuta turvalisust

Küberturvalisus on õige masinõppe infrastruktuuri valimise teine ​​​​oluline osa. Masinõppemudeli väljaõpe ja juurutamine tähendab suure hulga andmete ühes kohas hoidmist, mis võib muuta teid küberkurjategijate jaoks väärtuslikuks sihtmärgiks. Arvestades, kuidas 63% organisatsioonidest 2021. aastal andmetega seotud rikkumist, mis maksis keskmiselt 2.4 miljonit dollarit, on nende andmete lukustamine hädavajalik.

Otsige tugeva sisseehitatud kaitsega ML-tööriistu. Samuti on hea mõte otsida asju, mis ühilduvad teie praeguse turvatarkvaraga. Kindlasti eraldage osa oma eelarvest kõigi uute küberturvalisuse tööriistade jaoks, mida teil võib vaja minna, kuna teie rakendatav uus tarkvara võib hõlmata erinevaid turbenõudeid.

Leidke oma ideaalne masinõppe infrastruktuur

Teie ML-infrastruktuur mõjutab oluliselt teie masinõppeprojekti kulusid, tõhusust ja investeeringutasuvust. Kui soovite luua edukat ML-rakendust, peate neid tööriistu hoolikalt kaaluma.

Nende seitsme sammu järgimine aitab teil leida teie vajadustele vastava riist- ja tarkvara. Kui teete seda, saate masinõpet täiel rinnal kogeda.

Samuti loe 8 viisi, kuidas masinõpe haridust mõjutab

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.aiiottalk.com/right-machine-learning-infrastructure/