در دنیای پهناور ام‌ال‌آپس که در سال‌های اخیر بسیار مورد توجه شرکت‌ها و کمپانی‌های بزرگ قرار گرفته، دو فریم‌ورک بسیار محبوب به نام‌های اودی‌اچ (ODH) و ری (Ray) وجود دارند. در ادامه قصد داریم که در خصوص مشخصات هر یک از این فریم‌ورک‌ها توضیح دهیم که شما بتوانید انتخاب معقول و درستی از آنها داشته باشید. توجه بفرمائید که برای استفاده از اینها، شما به هیچ وجه نیاز به عنوان شغلی مهندس ام‌ال‌آپس ندارید. اگر در دنیای دیتا و هوش مصنوعی فعال هستید، و نیازهای خاصی در محل کار پیدا کردید، این دو فریم‌ورک می‌توانند به خدمت شما درآیند. کافیست که تنها بدانیم هدف ما چیست.
اگر هنوز در خصوص ام‌ال‌آپس چیزی نمی‌دانید به شما پیشنهاد می‌کنیم که پست «ام‌ال‌آپس چیست و چگونه وارد آن بشویم؟» را بخوانید. حال بپردازیم به بحث اصلی این مقاله.
ری (Ray)
ری یک فریم‌ورک متن‌باز است که فرایند ساخت و استقرار برنامه‌های توزیع‌شده را ساده می‌کند. این فریم‌ورک به‌ویژه برای وظایف یادگیری ماشین و یادگیری تقویتی مناسب است و پلت‌فرمی انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر برای بارهای کاری مختلف فراهم می‌کند.
ویژگی‌های کلیدی ری:
مقیاس پذیری: ری به کاربران این امکان را می‌دهد که برنامه‌های پایتون خود را به‌طور یکپارچه در چندین گره (node) مقیاس‌پذیر کنند. این فریم‌ورک می‌تواند محاسبات در مقیاس بزرگ را مدیریت نماید و برای محیط‌های توزیع‌شده طراحی شده است.
API یکپارچه: ری یک API یکپارچه فراهم می‌کند که می‌تواند برای وظایف مختلف از جمله پردازش دسته‌ای (Batch)، پردازش استریم و یادگیری تقویتی استفاده شود. کتابخانه‌هایی مانند Ray Tune برای تنظیم هایپرپارامترها، Ray Serve برای سروینگ مدل یادگیری ماشین و RLlib برای یادگیری تقویتی بر اساس آن ساخته شده‌اند.
عملکرد: ری از یک مدل بازیگر سبک (lightweight actor-based model) استفاده می‌کند که امکان محاسبات موازی با عملکرد بالا را فراهم می‌کند. این ویژگی برای وظایفی که به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارند، بسیار کارآمد است.
انعطاف پذیری: ری می‌تواند با فریم‌ورک‌های موجود مانند TensorFlow و PyTorch ادغام شود و به کاربران این امکان را می‌دهد که از ابزارهای مورد علاقه خود برای آموزش و توسعه مدل استفاده کنند.
جامعه و اکوسیستم: ری یک جامعه در حال رشد و یک اکوسیستم در حال گسترش از ابزارها و کتابخانه‌ها دارد که از جریان‌های کاری مختلف یادگیری ماشین پشتیبانی می‌کند.
موارد استفاده از ری:
- آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ.
- تنظیم هایپرپارامترها.
- شبیه‌سازی‌های یادگیری تقویتی.
بررسی یک معماری که در آن ری بکار گرفته شده است:
در تصویر زیر مشاهده می‌نمائید که چگونه با کمک ری، می‌توانیم پیش‌پردازش، آموزش توزیع شده، و جستجوی بهترین هایپرپارامترها را براحتی انجام دهیم (منبع تصویر).
آیا کتاب خاص و مناسبی برای یادگیری ری وجود دارد؟
یکی از کتب بسیار آموزنده و مفید از ری عنوان زیر می‌باشد که در ژوئن 2024 وارد بازار کتاب شده است.
اودی‌اچ (ODH)
اودی‌اچ (ODH = Open Data Hub) یک پلتفرم متن‌باز برای یادگیری ماشین و مدیریت داده‌ها است که به‌ویژه برای تسهیل فرایندهای MLOps طراحی شده است. این پلتفرم، ابزارها و فناوری‌های لازم برای توسعه، آموزش، و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین را فراهم می‌کند
ویژگی‌های کلیدی اودی‌اچ:
یکپارچگی ابزارها: اودی‌اچ شامل مجموعه‌ای از ابزارها و فریم‌ورک‌ها مانند آپاچی اسپارک، ژوپیتر نوت‌بوک، کیوب‌فلو و … است که به کاربران امکان می‌دهد در محیطی یکپارچه کار کنند.
کاهش پیچیدگی: این پلتفرم به کاربران کمک می‌کند تا مراحل مختلف چرخه عمر داده و مدل‌های یادگیری ماشین را مدیریت کنند، از جمله جمع‌آوری داده، پیش‌پردازش، آموزش، و استقرار مدل نهایی برای مشاهده‌ی کارآیی آن.
مقیاس پذیری: اودی‌اچ به‌راحتی می‌تواند با استفاده از کوبرنتیز مقیاس‌پذیری بالایی را ارائه دهد و به کاربران امکان می‌دهد که بارهای کاری خود را در محیط‌های ابری یا روی سرورهای محلی و یا بصورت ترکیبی از این دو، اجرا کنند.
پشتیبانی از داده‌های بزرگ: این پلتفرم به‌طور خاص برای کار با داده‌های بزرگ بهینه‌سازی شده است و می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را مدیریت نماید و تحلیل‌های پیچیده را روی انجام دهد.
تمرکز بر همکاری و کار تیمی: اودی‌اچ ابزارهایی را برای تسهیل همکاری بین تیم‌ها فراهم می‌کند، از جمله قابلیت‌های اشتراک‌گذاری پروژه و مستندسازی که تمامی افراد درگیر در پروژه، با رعایت نکات امنیتی موجود، بتوانند حداکثر استفاده از منابع و شرایط موجود برای ارتقاء محصول را داشته باشند.
موارد استفاده از اودی‌اچ:
- توسعه و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین از صفر تا صد (end-to-end).
- مدیریت داده و تحلیل‌های پیچیده و انجام پروژه‌های دیتاساینسی.
- استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولید.
یک معماری طراحی شده با اودی‌اچ:
در تصویر زیر یک معماری و پلتفرم که توسط فریم‌ورک اودی‌اچ طراحی و اجرا شده است را می‌بینید. همانطور که ملاحظه می‌فرمائید اودی‌اچ با کمک کانفیگ‌های بی‌نظیر کوبرنتیز چنین کلاستر عظیمی را برای ما خلق می‌کند که از این طریق می‌توانیم کارهای مربوط به مهندسی داده، یادگیری ماشین، دیتاساینسی و دواپسی پروژه‌ی در دست را براحتی انجام دهیم.
معرفی یک کتاب از اودی‌اچ:
یکی از کتب عالی در این زمینه که بنده آنرا بطور کامل مطالعه نموده و لذت بردم، عنوان ذیل است که در سال 2022 روانه بازار شده.
نتیجه‌گیری:
اگر تمرکز شما بیشتر بر روی ساخت مدل‌های مقیاس‌پذیر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است و به یک فریم‌ورک انعطاف‌پذیر برای محاسبات توزیع‌شده نیاز دارید، ری را انتخاب کنید.
اگر به یک پلتفرم جامع‌تر نیاز دارید که از کل چرخه‌ی عمر داده‌ها پشتیبانی کند و بر همکاری بین دانشمندان داده تأکید داشته باشد، اودی‌اچ (ODH) را انتخاب کنید.
توجه کنید که هر دو فریم‌ورک می‌توانند بسته به نیازهای خاص شما در زمینه ام‌ال‌آپس بسیار مؤثر باشند. همچنین توجه کنید که شما می‌توانید هر دو فریم‌ورک را در کار خود ترکیب نمائید و از قدرت آنها بطور همزمان در کارهای خود بهره‌مند شوید.
