Chmura dla uczenia maszynowego — jak sztuczna inteligencja uczy się w chmurze

Zdolność sztucznej inteligencji do generowania tekstów, tworzenia obrazów i ożywiania memów zależy od uczenia maszynowego. To właśnie ten proces odpowiada za to, że w 2024 roku sztuczna inteligencja nie potrafi rysować rąk — po prostu jeszcze się tego nie nauczyła. Uczenie maszynowe to złożony proces, który wymaga dużej ilości danych do wprowadzenia do modelu. Dlatego też przeniesienie go do wyspecjalizowanej infrastruktury chmurowej okazało się wygodnym rozwiązaniem. W dalszej części wyjaśnimy, jak jest zbudowana, dlaczego jest wygodna w użyciu i jak można ją ulepszyć.

Czym jest chmura dla uczenia maszynowego?

Chmura dla uczenia maszynowego (dalej „chmura ML”) to technologia chmurowa, która dzięki swoim możliwościom jest idealna do uczenia maszynowego. Jest to zestaw narzędzi do tworzenia algorytmów oraz automatyzowanej analizy danych, przeznaczonych do rozwoju sztucznej inteligencji, które są hostowane na zdalnych serwerach i dostępne dla użytkowników przez internet.

W chmurze wszystkie procesy uczenia maszynowego mogą być w pełni zintegrowane, od przetwarzania danych po uruchomienie środowiska testowego. Chmura ML wiąże się również z takimi pojęciami jak:

• MLOps (operacje uczenia maszynowego) — automatyzacja procesu uczenia maszynowego, obejmująca ciągłą aktualizację systemu, monitorowanie jego aktywności oraz pracę z danymi. Chmura, wyposażona w potężne procesory graficzne, umożliwia płynne działanie takiego systemu.
• MLaaS (uczenie maszynowe jako usługa) — zestaw gotowych narzędzi do uczenia maszynowego opartych na technologiach chmurowych.

Ponieważ uczenie maszynowe jest procesem wymagającym dużej ilości zasobów, umieszczenie go w chmurze ML wiąże się z wieloma korzyściami:

• chmurę można łatwo skalować, aby generować i przechowywać większą ilość treści;
• potężne układy GPU, procesory i systemy przechowywania danych są drogie, a wynajmowanie ich od dostawcy chmury znacząco redukuje wydatki kapitałowe;
• dostawcy chmury zapewniają dostępność zasobów oraz stabilność działania, co jest kluczowe dla prawidłowego uruchamiania modeli ML;
• zespół IT dostawcy chmury przejmuje zarządzanie infrastrukturą, co pozwala inżynierom ds. uczenia maszynowego po stronie klienta skupić się na rozwoju produktu.

Jak działają rozwiązania chmurowe do uczenia maszynowego?

Na poziomie sprzętowym to rozwiązanie chmurowe wymaga zamontowania karty graficznej (GPU) w gniazdach PCI hostów. Następnie jej zasoby są wirtualizowane (vGPU) i przydzielane poszczególnym użytkownikom.

Każdy układ GPU wyróżnia się następującymi parametrami:

• wydajność, mierzona w teraflopsach, określająca liczbę bilionów operacji, które GPU może wykonać na sekundę;
• pamięć VRAM, przeznaczona do przetwarzania danych graficznych przez układ GPU;
• przepustowość pamięci, określająca ilość danych przesyłanych z pamięci do jednostki obliczeniowej w jednostce czasu, zazwyczaj mierzona w terabajtach na sekundę.

Ponieważ układy GPU odgrywają kluczową rolę w uczeniu maszynowym, GigaCloud oferuje dedykowaną chmurę do uczenia maszynowego jako chmurę z GPU.

Jednym z kluczowych aspektów uczenia maszynowego jest przetwarzanie i przechowywanie danych, ponieważ rozwój sztucznej inteligencji wymaga ciągłego przetwarzania danych oraz generowania nowych informacji na podstawie wcześniej przetworzonych danych. Chmura ML pozwala na szybkie przetwarzanie dużych zbiorów danych: wspomaga analizę danych i ich standaryzację. Może również hostować narzędzia do przetwarzania Big Data, takie jak Tableau czy Apache.

Chmurę ML można dodatkowo zoptymalizować, rozkładając obciążenie na wiele platform przy użyciu podejścia wielochmurowego. Na przykład, Walmart rozdzielił swoją platformę do uczenia maszynowego, Element, pomiędzy dwóch operatorów, centra danych w różnych regionach oraz własne serwery. Setki układów GPU pozwalają firmie gromadzić informacje o zakupach i preferencjach konsumentów, analizować rynki, zarządzać dostawami oraz personalizować wyszukiwania produktów online.

Dzięki potężnym zasobom oraz możliwości hostowania i integracji dowolnych narzędzi SaaS chmura ML może w pełni zautomatyzować proces uczenia maszynowego.

Wyzwania i ograniczenia rozwiązań chmurowych dla uczenia maszynowego

Jednym z ryzyk związanych ze sztuczną inteligencją jest możliwość wycieku danych. Wprowadzając poufne informacje do modelu uczenia maszynowego, użytkownicy narażają się na ryzyko ich ujawnienia. Aby zwiększyć bezpieczeństwo danych, dostawcy usług chmurowych oferują obecnie chmurę ML opartą na dedykowanej infrastrukturze IaaS, gdzie użytkownicy mają do dyspozycji oddzielne serwery i grupy dyskowe, podczas gdy infrastruktura chmurowa klastra jest współdzielona; lub na infrastrukturze chmury prywatnej, która daje klientowi pełną kontrolę nad odizolowanym środowiskiem, podczas gdy dostawca chmury zapewnia wsparcie w zakresie jej prawidłowego działania oraz maksymalnego dopasowania do potrzeb. Takie podejście zmniejsza podatność systemu na cyberataki, włamania i wycieki danych.

Kolejnym wyzwaniem jest optymalizacja kosztów. Wraz z rozwojem modeli uczenia maszynowego chmura ML wymaga stałej rozbudowy, a brak skutecznego monitorowania zużycia zasobów chmurowych może prowadzić do ponoszenia znacznych kosztów operacyjnych. Migracja danych między chmurami ML lub z serwerów lokalnych do chmury może generować koszty związane z dużą ilością zasobów wymagających przeniesienia i konfiguracji. Niektórzy dostawcy chmury, w tym GigaCloud, oferują jednak bezpłatną migrację danych wraz z pełnym wsparciem technicznym. Wyzwanie polega zatem na znalezieniu optymalnych rozwiązań, najlepszych stawek oraz dostawców z najbardziej atrakcyjnymi ofertami.

Aby chmura ML działała prawidłowo, konieczna jest odpowiednia konfiguracja oraz zapewnienie sprawnej interakcji między wszystkimi jej komponentami, co często bywa trudne do osiągnięcia samodzielnie. Z raportu Connectivity Benchmark 2024 wynika, że 90% specjalistów IT napotyka trudności w integracji systemów AI. Dlatego hiperskalowi dostawcy usług chmurowych często oferują gotowe środowiska uczenia maszynowego, oparte na swoich rozwiązaniach chmurowych. Problem ten można również rozwiązać poprzez współpracę z wykwalifikowanym zespołem dostawcy chmury, który sprawnie przeprowadzi migrację danych i zapewni integrację API wszystkich komponentów systemu ML. Jeszcze lepszym rozwiązaniem jest tworzenie modelu bezpośrednio w chmurze ML od podstaw, aby uniknąć konieczności późniejszej rekonfiguracji w nowej chmurze.