Введение
В последнее время искусственный интеллект и машинное обучение становятся все более востребованными технологиями. Многие компании предоставляют облачные сервисы для разработки и обучения нейронных сетей, чтобы сделать эти технологии более доступными. В этой статье мы рассмотрим три популярных облачных AI сервиса от крупнейших IT-компаний: Amazon, Google и Microsoft.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker — это полностью управляемая платформа машинного обучения от Amazon Web Services. Она предоставляет инструменты и сервисы для каждого этапа машинного обучения:
Основные возможности:
- Быстрая подготовка данных и предобработка
- Тренировка моделей с использованием встроенных алгоритмов машинного обучения или собственных
- Оптимизация гиперпараметров и настройка моделей
- Развертывание тренированных моделей для вывода прогнозов в реальном времени
- Мониторинг производительности моделей и данных
SageMaker полностью интегрирован с другими сервисами AWS, такими как S3 для хранения данных. Это упрощает создание конвейеров машинного обучения.
Поддерживаемые фреймворки:
- TensorFlow
- PyTorch
- MXNet
- Chainer
- Scikit-learn
- XGBoost
Google Cloud AI Platform
Google Cloud AI Platform предоставляет управляемые сервисы машинного обучения для создания и развертывания моделей на облаке Google.
Основные компоненты:
- AI Hub — каталог готовых для использования моделей и наборов данных
- AutoML — автоматизация построения моделей машинного обучения
- AI Platform — инструменты для тренировки, развертывания и мониторинга
Преимущества:
- Интеграция со многими Google Cloud сервисами, такими как BigQuery, Cloud Storage, TensorBoard и другими
- Возможность тренировки очень больших моделей на мощных GPU и TPU
- Самый большой выбор алгоритмов машинного обучения
Поддерживаемые фреймворки:
- TensorFlow
- Scikit-learn
- XGBoost
- PyTorch
- Keras
Microsoft Azure Machine Learning
Azure Machine Learning — это облачная платформа от Microsoft для построения, тренировки и развертывания моделей машинного обучения.
Основные компоненты:
- Рабочее пространство Azure ML для хранения данных, скриптов и моделей
- Низкокодовая студия Azure ML для визуальной разработки
- Встроенная AutoML для автоматизации построения моделей
- Развертывание моделей как веб-сервисов, IoT Edge и других целей
Преимущества:
- Глубокая интеграция с другими сервисами Azure
- Возможность масштабирования тысяч CPU/GPU для тренировки
- Мониторинг и управление версиями моделей
Поддерживаемые фреймворки:
- TensorFlow
- PyTorch
- Scikit-learn
- Chainer
Сравнение возможностей
| Функция | Amazon SageMaker | Google Cloud AI Platform | Azure ML |
|---|---|---|---|
| Низко-кодовые инструменты | Есть | Есть (AutoML) | Есть (Designer) |
| Автоматизация ML | Есть | Есть (AutoML) | Есть (AutoML) |
| Готовые модели | Нет | Есть (AI Hub) | Есть (Model zoo) |
Как видно из сравнения, все три платформы предоставляют широкий набор инструментов для разработки моделей машинного обучения на облаке. Выбор конкретной платформы зависит от требований проекта и имеющейся экосистемы сервисов.
Вопросы и ответы
Вопрос: Какая из платформ лучше для начинающих?
Ответ: Для начинающих лучше всего подходит Google Cloud AI Platform и его компонент AutoML, который максимально автоматизирует процесс создания моделей.
Вопрос: Можно ли использовать несколько облачных платформ в одном проекте?
Ответ: Да, возможно комбинировать сервисы из разных облачных платформ. Например, хранить данные в AWS S3, тренировать модели в Google Cloud и разворачивать в Azure.
Вопрос: Как построить оптимальную инфраструктуру машинного обучения?
Ответ: Это зависит от конкретных требований. Важно оценить объем данных, необходимые вычислительные мощности, требуемую гибкость и другие факторы. Рекомендуется начать с облачных платформ для быстрого старта.