Облачные ML службы
Тема дорожной карты · MLOps
Облачные сервисы машинного обучения предоставляют масштабируемые и эффективные решения для развертывания моделей машинного обучения в продакшне. Они обеспечивают высокую доступность и эффективное использование ресурсов для ваших приложений машинного обучения, что особенно важно для больших и сложных проектов. Использование облачных сервисов машинного обучения позволяет значительно снизить нагрузку на инфраструктуру и упростить управление ресурсами.
Как это работает
Облачные ML службы используют инфраструктуру, такую как kubernetes, для управления ресурсами и обеспечения высокой доступности. Например, kubernetes позволяет создавать задачи обучения (training-jobs) в виде заданий (K8s jobs), а также управлять пулами GPU (GPU node pools). Кроме того, облачные ML службы используют специализированные инструменты, такие как KubeRay для распределенного обучения с использованием Ray, и KServe для развертывания моделей. Управление GPU кластером включает автоматическое масштабирование узлов (node autoscaling), разделение многоэкземпельных GPU (multi-instance GPU partitioning) и распределение ресурсов между пользователями (fair-share scheduling).
Облачные ML службы также предоставляют инструменты для управления и мониторинга облака. Это включает такие сервисы, как SageMaker, Vertex AI и Azure ML, которые упрощают операции и позволяют быстро развернуть модели. В России популярны такие облачные сервисы, как Yandex DataSphere и MTC Cloud Tabby. Эти сервисы предоставляют инструменты для управления и мониторинга облака, что делает их особенно полезными для больших и сложных проектов.
Когда применять
Облачные ML службы оправданы при работе с большими командами инженеров и множеством стеков. Для проектов с меньшим количеством инженеров и меньшим количеством стеков могут быть более простые инструменты, такие как Modal, SageMaker, runpod и vast.ai. Облачные ML службы особенно полезны для облачных сервисов, таких как Yandex DataSphere и MTC Cloud Tabby, которые обеспечивают высокую доступность и эффективное использование ресурсов.
Edge deployment — это специализированная практика, которая требует использования hardware-aware моделей и обеспечивает over-the-air апдейты и on-device мониторинг. Edge deployment особенно полезна для проектов, где данные не могут покинуть пределы предприятия.
Типичные ошибки
Типичные ошибки при использовании облачных ML служб включают использование Kubernetes-инфраструктуры для небольших команд (например, из двух человек), когда операционные расходы превышают экономию. Также опасно становиться зависимым от одного cloud-провайдера без планирования выхода из этого облака. Недооценка усилий, необходимых для edge deployment, может привести к проблемам из-за большой разнообразности оборудования. Кроме того, не тщательное тестирование разделения GPU может привести к проблемам, когда один пользователь создает шум, который мешает обучению для всех остальных.