O Machine Learning permite que os computadores aprendam com os dados, identifiquem padrões e tendências e usem esses insights para tomar decisões ou auxiliar na tomada de decisões nos negócios.
No entanto, é um assunto difícil que depende de muita matemática e programação. Isso não quer dizer que seja impossível aprender; é muito possível. Também é possível evitar complexidades técnicas usando as plataformas que abordaremos neste artigo.
Essas plataformas não apenas simplificam o processo de construção do modelo, mas também ocultam os detalhes relacionados à infraestrutura.
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O que é Aprendizado de Máquina?
Machine Learning é o campo de estudo que visa criar computadores que possam tomar decisões sem a necessidade de programação explícita. Antes do Machine Learning, os computadores só podiam executar tarefas explicitamente programadas.
Os programadores tiveram que definir exatamente como as decisões devem ser tomadas pelos computadores. Embora isso funcione para algumas funções, algumas são muito complicadas para programar explicitamente.
Por exemplo, escrever um programa para classificar imagens é impossível, dado quantos ângulos, orientações e iluminações diferentes são possíveis para a mesma imagem. O aprendizado de máquina permite que os computadores executem tarefas sem serem programados.
Por que usar plataformas de aprendizado de máquina?
As plataformas de Machine Learning oferecem uma maneira simplificada de construir modelos. A maioria das plataformas oferece construtores de código baixo e sem código. Tudo o que você precisa fazer é fornecer os dados para o aprendizado e a plataforma cuida do resto. Muitas vezes, você também não precisa se preocupar em provisionar a infraestrutura de maneira econômica e implantar seus modelos.
As plataformas geralmente são econômicas em comparação com as configurações DIY para empresas menores que constroem modelos menores com pouca frequência. Definir sua própria configuração de aprendizado de máquina exigirá a compra de GPUs caras.
No entanto, ao alugar um setup, você paga apenas pelo que usar quando usá-lo. Claro que se você estiver treinando modelos maiores e ou treinando com frequência, o resultado disso pode ser diferente.
As plataformas também simplificam o gerenciamento de MLOps. Eles ajudam você a manter logs e métricas para reprodutibilidade.
Agora, discutiremos plataformas de infraestrutura de aprendizado de máquina.
baseten
Baseten fornece uma maneira fácil de implantar modelos de aprendizado de máquina usando o Truss – um padrão de código aberto para modelos de empacotamento criados usando qualquer estrutura popular de aprendizado de máquina.
Após a implantação, o Baseten registra e monitora a integridade de seus modelos implantados. Ele ajuda você a gerenciar a infraestrutura dimensionando automaticamente sua infraestrutura de serviço de modelo com base no tráfego que você está recebendo.
Com o Baseten, você também pode ajustar modelos como FLAN-T5, Llama e Stable Diffusion. A plataforma também se integra aos fluxos de trabalho de CI/CD existentes para que você possa criar de acordo com seu processo.
Você também pode escrever funções Python sem servidor que se integram aos seus modelos. A cobrança é feita no minuto em que seus modelos são implantados, dimensionados ou feitos previsões. Isso ajuda você a gerenciar melhor os custos.
replicar
Replicar é uma maneira simples de executar modelos de aprendizado de máquina. O Replicate simplifica o processo de desenvolvimento e treinamento de modelos, fornecendo um Python SDK e uma API Rest que você pode usar para fazer previsões.
Ele essencialmente fornece um construtor de baixo código. Ele fornece modelos para executar tarefas comuns de aprendizado de máquina, como restauração de imagens, criação e edição de vídeos, geração de texto usando modelos de linguagem grandes, conversão de imagens em texto e vice-versa e aumento da resolução das imagens.
O Replicate utiliza o Cog, uma ferramenta para implantar modelos de aprendizado de máquina em um contêiner pronto para produção que é incorporado a um contêiner Docker para implantação. O Replicate fornece um ambiente de tempo de execução de produção que escala de acordo com o uso. Esse tempo de execução expõe uma API REST que você pode acessar e usar. A cobrança também é feita ao segundo.
rosto abraçado
Hugging Face é uma comunidade de IA e plataforma de ciência de dados que fornece as ferramentas necessárias para criar, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina de última geração.
A principal atração do Hugging Face nesse contexto é o AutoTrain, uma maneira sem código de construir modelos de aprendizado de máquina simplesmente carregando o conjunto de dados de treinamento.
O AutoTrain tentará automaticamente diferentes modelos para encontrar aquele que funciona melhor para seus dados de treinamento. Em seguida, você pode implantar o modelo treinado no Hugging Face Hub, um serviço de serviço de modelo.
Com o AutoTrain, você pode criar modelos para classificação de imagem, classificação de texto, classificação de token, resposta a perguntas, tradução, resumo, regressão de texto, classificação de dados tabulares e regressão de dados tabulares. Depois de implantados, seus modelos estarão disponíveis via HTTP.
Google AutoML
O Google AutoML oferece uma maneira fácil de criar modelos de aprendizado de máquina com o mínimo de esforço e experiência. Ele inclui Vertex AI – uma plataforma unificada para criar, implantar e dimensionar seus modelos de IA.
Com o Google AutoML, você pode armazenar conjuntos de dados e acessar as ferramentas de aprendizado de máquina usadas pelas equipes do Google. Ele também permite que você gerencie dados estruturados, seja AutoML Tabular, detecte objetos em imagens e classifique imagens usando o AutoML Image.
Você também pode fazer o mesmo para arquivos de vídeo usando o AutoML Video. Além disso, você pode realizar análises de sentimento no texto usando o AutoML Text e traduzir entre mais de 50 pares de idiomas usando o AutoML Translation. Os modelos implantados são acessíveis usando APIs REST e RPC.
Azure Open AI
O serviço Azure OpenAI fornece acesso a diferentes modelos criados pela OpenAI. Esses modelos incluem GPT-3 e GPT-4, que são modelos que entendem linguagem e código naturais e produzem linguagem e código naturais como resultado. O GPT-3.5 alimenta o ChatGPT.
Além disso, o serviço também oferece acesso ao DALL-E, gerador de texto em linguagem natural para imagens. Há também o Codex, um modelo que entende e gera código a partir da linguagem natural.
Por fim, existem modelos de incorporação que lidam com um conjunto de dados especializado chamado incorporação. Esses modelos podem ser acessados por meio do Azure OpenAI usando uma API REST, Python SDK ou Azure OpenAI Studio baseado na Web.
A plataforma Azure fornece a segurança da nuvem Azure, como rede privada, disponibilidade regional e filtragem de conteúdo AI responsável.
AWS Sagemaker
O Sagemaker é um serviço gerenciado da AWS oferecido como parte do conjunto de serviços da AWS. Ele fornece as ferramentas para criar, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina.
Essencialmente, o Sagemaker ajuda a automatizar o tedioso processo de criação de um pipeline de desenvolvimento de modelo AI/ML de nível de produção. Ele fornece uma estrutura para criar, hospedar, treinar e implantar modelos de IA em escala na nuvem pública da AWS. O Sagemaker fornece algoritmos integrados para executar tarefas como regressão linear e classificação de imagens.
Além disso, suporta Jupyter Notebooks, que você pode usar para criar modelos personalizados. O Sagemaker também vem com um monitor de modelo contínuo que tenta encontrar automaticamente o conjunto de parâmetros e hiperparâmetros que produz os melhores resultados para o seu algoritmo.
O SageMaker também ajuda você a implantar facilmente seus modelos em diferentes zonas de disponibilidade como endpoints HTTP. O AWS Cloudwatch pode ser usado para monitorar o desempenho de seus modelos ao longo do tempo.
Databricks
Databricks é um data lakehouse que permite a preparação e processamento de dados. Facilita o gerenciamento do desenvolvimento do modelo de aprendizado de máquina durante todo o seu ciclo de vida.
Databricks facilitam a criação de IA generativa e modelos de linguagem grandes. Ele fornece vários recursos cruciais, como notebooks Databricks colaborativos que oferecem suporte a linguagens de programação como Python, R, SQL e Scala.
O Databricks também fornece um Machine Learning Runtime pré-configurado com clusters otimizados para Machine Learning. Para ajudar na implantação, a plataforma fornece serviço e monitoramento de modelo. Ele também ajuda a gerenciar o pipeline de desenvolvimento usando AutoML e MLFLow.
Palavras Finais
O aprendizado de máquina sem dúvida será útil para qualquer empresa. No entanto, o profundo conhecimento técnico necessário para criar e treinar modelos de aprendizado de máquina cria uma barreira de entrada para a maioria das empresas.
No entanto, as plataformas abordadas neste artigo simplificam o processo e tornam o desenvolvimento de Machine Learning mais acessível.
A seguir, confira o artigo detalhado sobre DataBricks vs. Snowflake.