Ejecute el modelo ML en estas 7 plataformas de marco de aprendizaje automático

El aprendizaje automático permite que las computadoras aprendan de los datos, identifiquen patrones y tendencias, y usen esta información para tomar decisiones o ayudar en la toma de decisiones en las empresas.

Sin embargo, es un tema difícil que depende de muchas matemáticas y programación. Esto no significa que sea imposible aprender; Es completamente posible. También es posible evitar las complejidades técnicas utilizando las plataformas que cubriremos en este artículo.

Estas plataformas no solo simplifican el proceso de construcción del modelo, sino que también ocultan detalles relacionados con la infraestructura.

¿Qué es el aprendizaje automático?

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El aprendizaje automático es el campo de estudio que tiene como objetivo crear computadoras que puedan tomar decisiones sin la necesidad de una programación explícita. Antes del aprendizaje automático, las computadoras solo podían realizar tareas programadas explícitamente.

Los programadores tenían que explicar exactamente cómo debían tomar las decisiones las computadoras. Si bien funciona para algunas funciones, algunas son demasiado complicadas para programarlas explícitamente.

Por ejemplo, escribir un programa para clasificar imágenes es imposible, dada la cantidad de ángulos, orientaciones e iluminación diferentes posibles para la misma imagen. El aprendizaje automático permite que las computadoras realicen tareas sin ser programadas.

¿Por qué utilizar plataformas de aprendizaje automático?

Las plataformas de aprendizaje automático ofrecen una forma simplificada de construir modelos. La mayoría de las plataformas ofrecen constructores de código bajo y sin código. Todo lo que necesita hacer es proporcionar los datos para la capacitación y la plataforma se encarga del resto. A menudo, tampoco tiene que preocuparse por el aprovisionamiento rentable de la infraestructura y la implementación de sus modelos.

Las plataformas son generalmente rentables en comparación con las configuraciones de bricolaje para pequeñas empresas que rara vez construyen modelos más pequeños. Configurar su propia configuración de aprendizaje automático requerirá la compra de GPU costosas.

Sin embargo, al alquilar una configuración, solo pagas por lo que usas cuando la usas. Por supuesto, si entrena modelos más grandes y/o entrena con frecuencia, el resultado puede ser diferente.

Las plataformas también simplifican la gestión de MLOps. Le ayudan a mantener registros y métricas para la reproducibilidad.

Ahora analizaremos las plataformas de infraestructura de aprendizaje automático.

baseten

baseten proporciona una manera fácil de implementar modelos de aprendizaje automático mediante Truss, un estándar de código abierto para empaquetar modelos creados con cualquier marco de aprendizaje automático popular.

Después de la implementación, Baseten registra y supervisa el estado de sus modelos implementados. Lo ayuda a administrar la infraestructura adaptando automáticamente su infraestructura de servicio modelo en función del tráfico que recibe.

Con Baseten también puedes refinar modelos como FLAN-T5, Llama y Stable Diffusion. La plataforma también se integra con sus flujos de trabajo de CI/CD existentes para que pueda desarrollar su proceso.

También puede escribir funciones de Python sin servidor que se integren con sus modelos. La facturación se realiza en el momento en que sus modelos se implementan, escalan o hacen predicciones. Esto le ayuda a administrar mejor los costos.

Reproducir

Reproducir es una forma sencilla de ejecutar modelos de aprendizaje automático. Replicate simplifica el proceso de desarrollo y entrenamiento de modelos al proporcionar un SDK de Python y una API Rest que puede usar para hacer predicciones.

Básicamente proporciona un generador de código bajo. Proporciona modelos para realizar tareas comunes de aprendizaje automático, como restaurar imágenes, crear y editar videos, generar texto utilizando modelos de lenguaje grandes, convertir imágenes en texto y viceversa, y aumentar la resolución de las imágenes.

Replicate usa Cog, una herramienta para implementar modelos de aprendizaje automático en un contenedor listo para producción que luego se integra en un contenedor Docker para su implementación. Replicate proporciona un entorno de tiempo de ejecución de producción que escala con el uso. Este tiempo de ejecución expone una API REST a la que puede acceder y usar. La facturación también se realiza por segundo.

abrazando la cara

abrazando la cara es una comunidad de IA y una plataforma de ciencia de datos que le brinda las herramientas que necesita para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático de última generación.

El principal atractivo de Hugging Face en este contexto es AutoTrain, una forma sin código de crear modelos de aprendizaje automático simplemente cargando el conjunto de datos de entrenamiento.

AutoTrain probará automáticamente diferentes modelos para encontrar el que mejor se adapte a sus datos de entrenamiento. A continuación, puede implementar el modelo entrenado en Hugging Face Hub, un servicio de servicio de modelos.

Con AutoTrain, puede crear modelos para clasificación de imágenes, clasificación de texto, clasificación de tokens, respuesta a preguntas, traducción, resumen, regresión de texto, clasificación de datos tabulares y regresión de datos. Una vez implementados, sus modelos estarán disponibles a través de HTTP.

AutoML de Google

AutoML de Google proporciona una manera fácil de crear modelos de aprendizaje automático con un mínimo esfuerzo y experiencia. Incluye Vertex AI, una plataforma unificada para construir, implementar y escalar sus modelos de IA.

Con Google AutoML, puede almacenar conjuntos de datos y acceder a las herramientas de aprendizaje automático que utilizan los equipos de Google. También le permite administrar datos estructurados, es decir, AutoML Tabular, detectar objetos en imágenes y clasificar imágenes usando AutoML Image.

También puede hacer lo mismo con los archivos de video usando AutoML Video. Además, puede realizar un análisis de opinión en el texto con AutoML Text y traducir entre más de 50 pares de idiomas con AutoML Translation. Se puede acceder a los modelos implementados mediante las API REST y RPC.

IA abierta de Azure

IA abierta de Azure El servicio le da acceso a diferentes modelos creados por OpenAI. Estos modelos incluyen GPT-3 y GPT-4, que son modelos que entienden el lenguaje natural y el código y, por lo tanto, producen lenguaje natural y código. GPT-3.5 potencia ChatGPT.

Además, el servicio también brinda acceso a DALL-E, un generador de texto en lenguaje natural. También está Codex, un modelo que entiende y genera código a partir del lenguaje natural.

Finalmente, existen modelos de integración que tratan con un conjunto de datos especializados llamado integración. Se puede acceder a estos modelos a través de Azure OpenAI usando una API REST, Python SDK o Azure OpenAI Studio basado en la web.

La plataforma Azure proporciona seguridad en la nube de Azure, como redes privadas, disponibilidad regional y filtrado de contenido de IA responsable.

Sagemaker de AWS

Hacedor de salvia es un servicio de AWS administrado que se ofrece como parte del conjunto de servicios de AWS. Le proporciona las herramientas para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático.

Básicamente, Sagemaker lo ayuda a automatizar el tedioso proceso de crear una canalización de desarrollo de modelos de IA/ML de nivel de producción. Proporciona un marco para crear, alojar, entrenar e implementar modelos de IA a gran escala en la nube pública de AWS. Sagemaker proporciona algoritmos integrados para realizar tareas como la regresión lineal y la clasificación de imágenes.

Además, es compatible con Jupyter Notebooks, que puede usar para crear plantillas personalizadas. Sagemaker también viene con un monitor de modelo continuo que intenta encontrar automáticamente el conjunto de parámetros e hiperparámetros que produce los mejores resultados para su algoritmo.

SageMaker también lo ayuda a implementar fácilmente sus modelos en diferentes zonas de disponibilidad como puntos finales HTTP. AWS Cloudwatch se puede utilizar para monitorear el rendimiento de sus modelos a lo largo del tiempo.

Ladrillo de datos

Ladrillo de datos es un data lakehouse que permite la preparación y procesamiento de datos. Facilita la gestión del desarrollo del modelo de aprendizaje automático a lo largo de su ciclo de vida.

Databricks facilita la creación de IA generativa y modelos de lenguaje grandes. Proporciona varias funciones cruciales, como cuadernos colaborativos de Databricks que admiten lenguajes de programación como Python, R, SQL y Scala.

Databricks también proporciona un tiempo de ejecución de aprendizaje automático preconfigurado con clústeres optimizados para aprendizaje automático. Para facilitar la implementación, la plataforma proporciona servicio y monitoreo de modelos. También lo ayuda a administrar la canalización de desarrollo mediante AutoML y MLFlow.

Ultimas palabras

Sin duda, el aprendizaje automático será útil para cualquier negocio. Sin embargo, los profundos conocimientos técnicos necesarios para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático crean una barrera de entrada para la mayoría de las empresas.

Sin embargo, las plataformas analizadas en este artículo simplifican el proceso y hacen que el desarrollo de aprendizaje automático sea más accesible.

Luego, consulte el artículo detallado sobre DataBricks vs Snowflake.