Exécutez le modèle ML sur ces 7 plates-formes d'infrastructure d'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données, d'identifier des modèles et des tendances et d'utiliser ces informations pour prendre des décisions ou faciliter la prise de décision dans les entreprises.

Cependant, c'est un sujet difficile qui repose sur beaucoup de mathématiques et de programmation. Cela ne veut pas dire qu'il est impossible d'apprendre; c'est tout à fait possible. Il est également possible d'éviter les complexités techniques en utilisant les plateformes que nous aborderons dans cet article.

Non seulement ces plateformes simplifient le processus de construction du modèle, mais elles masquent également les détails liés à l'infrastructure.

Qu'est-ce que l'apprentissage par machine?

Machine Learning est le domaine d'étude qui vise à créer des ordinateurs capables de prendre des décisions sans avoir besoin d'une programmation explicite. Avant l'apprentissage automatique, les ordinateurs ne pouvaient effectuer que des tâches explicitement programmées.

Les programmeurs devaient expliquer exactement comment les décisions devaient être prises par les ordinateurs. Bien que cela fonctionne pour certaines fonctions, certaines sont trop compliquées pour être programmées explicitement.

Par exemple, écrire un programme pour classer des images est impossible, étant donné le nombre d'angles, d'orientations et d'éclairages différents possibles pour une même image. L'apprentissage automatique permet aux ordinateurs d'effectuer des tâches sans être programmés.

Pourquoi utiliser des plateformes d'apprentissage automatique ?

Les plates-formes d'apprentissage automatique offrent un moyen simplifié de créer des modèles. La plupart des plates-formes proposent des constructeurs low-code et no-code. Tout ce que vous avez à faire est de fournir les données pour l'apprentissage, et la plateforme s'occupe du reste. Souvent, vous n'avez pas non plus à vous soucier de provisionner l'infrastructure de manière rentable et de déployer vos modèles.

Les plates-formes sont généralement rentables par rapport aux configurations de bricolage pour les petites entreprises qui construisent rarement des modèles plus petits. Configurer votre propre configuration d'apprentissage automatique nécessitera l'achat de GPU coûteux.

Cependant, en louant une configuration, vous ne payez que ce que vous utilisez lorsque vous l'utilisez. Bien sûr, si vous entraînez des modèles plus grands et/ou des entraînements fréquents, le résultat peut être différent.

Les plateformes simplifient également la gestion MLOps. Ils vous aident à conserver des journaux et des métriques pour la reproductibilité.

Nous allons maintenant discuter des plates-formes d'infrastructure d'apprentissage automatique.

Baseten

baseten fournit un moyen simple de déployer des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de Truss, une norme open source pour les modèles d'empaquetage construits à l'aide de n'importe quel framework d'apprentissage automatique populaire.

Après le déploiement, Baseten enregistre et surveille la santé de vos modèles déployés. Il vous aide à gérer l'infrastructure en adaptant automatiquement votre infrastructure de service de modèle en fonction du trafic que vous obtenez.

Avec Baseten, vous pouvez également affiner des modèles tels que FLAN-T5, Llama et Stable Diffusion. La plate-forme s'intègre également à votre CI/CD existant workflows afin que vous puissiez construire selon votre processus.

Vous pouvez également écrire des fonctions Python sans serveur qui s'intègrent à vos modèles. La facturation est effectuée à la minute où vos modèles sont déployés, mis à l'échelle ou font des prédictions. Cela vous aide à mieux gérer les coûts.

Replicate

Reproduire est un moyen simple d'exécuter des modèles d'apprentissage automatique. Replicate simplifie le processus de développement et de formation de modèles en fournissant un SDK Python et une API Rest que vous pouvez utiliser pour effectuer des prédictions.

Il fournit essentiellement un constructeur low-code. Il fournit des modèles pour effectuer des tâches courantes d'apprentissage automatique telles que la restauration d'images, la création et édition de vidéos, générer du texte à l'aide de grands modèles de langage, convertir des images en texte et vice versa, et augmenter la résolution des images.

Replicate utilise Cog, un outil pour déployer des modèles d'apprentissage automatique dans un conteneur prêt pour la production qui est ensuite intégré dans un conteneur Docker pour le déploiement. Replicate fournit un environnement d'exécution de production qui évolue en fonction de l'utilisation. Ce runtime expose un API REST que vous pouvez accéder et utiliser. La facturation se fait également à la seconde.

Hugging Face

Étreindre le visage est une communauté d'IA et une plate-forme de science des données qui vous fournit les outils dont vous avez besoin pour créer, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique à la pointe de la technologie.

L'attraction principale de Hugging Face dans ce contexte est AutoTrain, un moyen sans code de créer des modèles d'apprentissage automatique en téléchargeant simplement l'ensemble de données d'entraînement.

AutoTrain essaiera automatiquement différents modèles pour trouver celui qui convient le mieux à vos données d'entraînement. Vous pouvez ensuite déployer le modèle formé sur Hugging Face Hub, un service de service de modèles.

Avec AutoTrain, vous pouvez créer des modèles pour la classification d'images, la classification de texte, la classification de jetons, la réponse aux questions, la traduction, la synthèse, la régression de texte, la classification de données tabulaires et la régression de données tabulaires. Une fois déployés, vos modèles seront disponibles via HTTP.

Google AutoML

Google AutoML fournit un moyen simple de créer des modèles d'apprentissage automatique avec un minimum d'effort et d'expertise. Il comprend Vertex AI, une plate-forme unifiée pour la création, le déploiement et la mise à l'échelle de vos modèles d'IA.

Avec Google AutoML, vous pouvez stocker des ensembles de données et accéder aux outils d'apprentissage automatique utilisés par les équipes de Google. Il vous permet également de gérer des données structurées, soit AutoML Tabular, de détecter des objets dans des images et de classer des images à l'aide d'AutoML Image.

Vous pouvez également faire de même pour les fichiers vidéo à l'aide d'AutoML Video. De plus, vous pouvez effectuer l'analyse des sentiments sur du texte à l'aide d'AutoML Text et traduisez entre plus de 50 paires de langues à l'aide d'AutoML Translation. Les modèles déployés sont accessibles à l'aide des API REST et RPC.

Azure OpenAI

Azure OpenAI Le service vous donne accès à différents modèles créés par OpenAI. Ces modèles incluent GPT-3 et GPT-4, qui sont des modèles qui comprennent le langage naturel et le code et produisent ainsi du langage naturel et du code. GPT-3.5 alimente ChatGPT.

De plus, le service donne également accès à DALL-E, un générateur de texte en langage naturel. Il y a aussi Codex, un modèle qui comprend et génère du code à partir du langage naturel.

Enfin, il existe des modèles d'intégration qui traitent d'un ensemble de données spécialisé appelé intégration. Ces modèles sont accessibles via Azure OpenAI à l'aide d'une API REST, d'un SDK Python ou d'Azure OpenAI Studio basé sur le Web.

La plate-forme Azure fournit la sécurité du cloud Azure, comme la mise en réseau privée, la disponibilité régionale et le filtrage responsable du contenu de l'IA.

AWS Sagemaker

Faiseur de sauge est un service AWS géré proposé dans le cadre de la suite de services AWS. Il vous fournit les outils nécessaires pour créer, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique.

Essentiellement, Sagemaker vous aide à automatiser le processus fastidieux de création d'un pipeline de développement de modèles AI/ML de qualité production. Il fournit un cadre pour créer, héberger, former et déployer des modèles d'IA à grande échelle dans AWS Public Cloud. Sagemaker fournit des algorithmes intégrés pour effectuer des tâches telles que la régression linéaire et la classification d'images.

De plus, il prend en charge Jupyter Notebooks, que vous pouvez utiliser pour créer des modèles personnalisés. Sagemaker est également livré avec un moniteur de modèle continu qui essaie de trouver automatiquement l'ensemble de paramètres et d'hyperparamètres qui produit les meilleurs résultats pour votre algorithme.

SageMaker vous aide également à déployer facilement vos modèles dans différentes zones de disponibilité en tant que points de terminaison HTTP. AWS Cloudwatch peut être utilisé pour surveiller les performances de vos modèles au fil du temps.

Databricks

Databricks est une data lakehouse qui permet la préparation et le traitement des données. Il facilite la gestion du développement de modèles d'apprentissage automatique tout au long de son cycle de vie.

Databricks facilite la création d'IA générative et de grands modèles de langage. Il fournit plusieurs fonctionnalités cruciales, telles que les blocs-notes collaboratifs Databricks qui prennent en charge les langages de programmation tels que Python, R, SQL et Scala.

Databricks fournit également un Runtime Machine Learning préconfiguré avec des clusters optimisés Machine Learning. Pour faciliter le déploiement, la plate-forme fournit le service et la surveillance des modèles. Il vous aide également à gérer le pipeline de développement à l'aide d'AutoML et de MLFlow.

Mot de la fin

L'apprentissage automatique sera sans aucun doute utile à toute entreprise. Cependant, le savoir-faire technique approfondi requis pour créer et former des modèles d'apprentissage automatique crée une barrière à l'entrée pour la plupart des entreprises.

Cependant, les plates-formes abordées dans cet article simplifient le processus et rendent le développement de Machine Learning plus accessible.

Ensuite, consultez l'article détaillé sur DataBricks contre Snowflake.