在这7个机器学习基础设施平台上运行ML模型

机器学习使计算机能够从数据中学习，识别模式和趋势，并利用这些见解做出决策或帮助业务决策。

然而，这是一个依赖于大量数学和编程的难题。这并不是说学习它是不可能的；它是完全可能的。通过本文中将介绍的平台，也可以避免技术复杂性。

这些平台不仅简化了模型构建的过程，还隐藏了与基础架构相关的细节。

什么是机器学习？

Machine Learning是一门旨在创建能够在无需明确编程的情况下做出决策的计算机的研究领域。在机器学习出现之前，计算机只能执行明确编程的任务。

程序员必须详细说明计算机如何做出决策。虽然对于某些功能来说这是可行的，但对于某些太复杂的功能，明确编程是不可能的。

例如，要编写一个对图像进行分类的程序是不可能的，因为同一张图像可能有许多不同的角度、方向和光照。机器学习使计算机能够在没有编程的情况下执行任务。

为什么使用机器学习平台？

机器学习平台提供了一种简化模型构建的方法。大多数平台提供低代码和无代码构建工具。您只需提供用于学习的数据，平台会处理其余的工作。您通常也不必担心有效成本地配置基础架构和部署模型。

对于较小的企业构建较小的模型而言，平台通常比自行搭建的设置更具成本效益。搭建自己的机器学习设置将需要购买昂贵的图形处理器。

但是，通过租用设置，您只需在使用时支付所使用的费用。当然，如果您正在训练较大的模型或经常进行训练，结果可能会有所不同。

平台还简化了管理 MLOps。它们帮助您记录和度量以实现可重复性。

现在，我们将讨论机器学习基础架构平台。

Baseten

Baseten提供了一种使用Truss的简单方法来部署机器学习模型，Truss是一种使用任何流行的机器学习框架构建模型的开源标准。

在部署后，Baseten会记录和监控您部署模型的健康状况。它通过根据您的流量自动扩展您的模型服务基础架构来帮助您管理基础架构。

借助Baseten，您还可以微调FLAN-T5、Llama和Stable Diffusion等模型。该平台还与现有的CI/CD工作流集成，以便您可以按照自己的流程进行构建。

您还可以编写与您的模型集成的无服务器Python函数。计费是根据您部署、扩展或进行预测的时间按分钟计费的。这有助于更好地管理成本。

Replicate

Replicate是运行机器学习模型的简单方法。Replicate通过提供Python SDK和Rest API来简化开发和训练模型的过程，您可以使用这些工具进行预测。

它基本上提供了一个低代码构建工具。它提供了用于执行常见机器学习任务的模型，例如图像恢复、创建和 editing videos、使用大型语言模型生成文本、图像和文本之间的转换以及提高图像分辨率。

Replicate利用Cog，这是一个用于在生产环境中部署机器学习模型的工具，然后将其构建成Docker容器进行部署。Replicate提供了一个根据使用情况进行扩展的生产运行时环境。该运行时公开了一个REST API，您可以访问和利用。计费也是按秒计费的。

Hugging Face

Hugging Face 是一个AI社区和数据科学平台，为您提供构建、训练和部署最先进机器学习模型所需的工具。

在这个背景下，Hugging Face的主要吸引力是AutoTrain，一种无代码构建机器学习模型的方式，只需上传训练数据集即可。

AutoTrain会自动尝试不同的模型，找到最适合您训练数据的模型。然后，您可以将训练好的模型部署到Hugging Face Hub，一个模型服务平台。

通过AutoTrain，您可以构建图像分类、文本分类、标记分类、问答、翻译、摘要、文本回归、表格数据分类和表格数据回归模型。部署后，您的模型将通过HTTP可用。

Google AutoML

Google AutoML 提供一种简单的方式来构建机器学习模型，只需最少的工作和专业知识。它包括Vertex AI-一个统一的平台，用于构建、部署和扩展您的AI模型。

通过Google AutoML，您可以存储数据集并访问Google团队使用的机器学习工具。它还可以让您管理结构化数据，无论是AutoML Tabular，还是检测图像中的对象，以及使用AutoML Image对图像进行分类。

您还可以使用AutoML Video对视频文件执行相同的操作。此外，您还可以使用AutoML Text在文本上执行sentiment analysis，并使用AutoML Translation在50多种语言对之间进行翻译。部署的模型可通过REST和RPC API访问。

Azure OpenAI

Azure OpenAI 服务使您可以访问OpenAI创建的不同模型。这些模型包括GPT-3和GPT-4，它们是能理解自然语言和代码并生成自然语言和代码的模型。GPT-3.5支持ChatGPT。

此外，该服务还提供对DALL-E的访问，即自然语言文本到图像生成器。还有Codex，一个能理解并从自然语言生成代码的模型。

最后，还有处理专门数据集（称为嵌入）的嵌入模型。这些模型可以通过Azure OpenAI使用REST API、Python SDK或基于Web的Azure OpenAI Studio访问。

Azure平台提供Azure云的安全性，例如私有网络、区域可用性和负责任的AI内容过滤。

AWS Sagemaker

Sagemaker 是AWS服务套件的一部分，是一种托管的AWS服务。它提供了构建、训练和部署机器学习模型的工具。

实质上，Sagemaker帮助您自动化繁琐的构建生产级AI/ML模型开发流程。它提供了在AWS公共云中构建、托管、训练和部署AI模型的框架。Sagemaker提供了内置算法，可执行线性回归和图像分类等任务。

此外，它支持Jupyter Notebooks，您可以使用它来创建自定义模型。Sagemaker还配备了一个连续模型监视器，试图自动找到为您的算法产生最佳结果的参数和超参数集。

SageMaker还可帮助您轻松地在不同的可用区部署您的模型作为HTTP端点。可以使用AWS Cloudwatch监控模型的性能。

Databricks

Databricks 是一个数据湖，可实现数据的准备和处理。它使得在整个机器学习模型开发的生命周期中更容易进行管理。

Databricks使构建生成式AI和大型语言模型变得更加容易。它提供了几个关键功能，例如协作Databricks笔记本，支持Python、R、SQL和Scala等编程语言。

Databricks还提供一个预配置了机器学习优化集群的机器学习运行时。为了帮助部署，该平台提供模型服务和监控。它还通过AutoML和MLFLow帮助您管理开发流程。

最后的话

毫无疑问，机器学习对任何企业都将是有用的。然而，构建和训练机器学习模型所需的深入技术知识对大多数企业来说构成了一个进入的障碍。

但是，本文介绍的平台简化了这个过程，使机器学习开发更具可访问性。

接下来，请查看关于DataBricks vs. Snowflake的详细文章。