Künstliche Intelligenz (KI) / Maschinelles Lernen (ML) revolutioniert die Art und Weise, wie Computer Entscheidungen treffen, indem sie aus Daten lernen, Muster erkennen und Unternehmen bei der Entscheidungsfindung unterstützen. Die Beherrschung dieses komplexen Bereichs erfordert jedoch umfangreiche Kenntnisse in Mathematik und Programmierung. Es gibt jedoch Plattformen, die den Prozess vereinfachen und von der technischen Komplexität abstrahieren, so dass maschinelles Lernen für ein breiteres Publikum zugänglich wird. Wir schauen uns alle einmal an, aber erst einmal ein Intro:
Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Infrastrukturplattformen im Überblick
Was ist maschinelles Lernen?
Beim maschinellen Lernen (ML) geht es darum, Computern beizubringen, Entscheidungen ohne ausdrückliche Programmierung zu treffen. Bislang mussten Programmierer den Computern genaue Anweisungen zur Entscheidungsfindung geben, was sich bei komplexen Aufgaben als schwierig erwies. So ist es beispielsweise nahezu unmöglich, ein Programm zur genauen Klassifizierung von Bildern zu schreiben, da es unzählige Variablen gibt. Maschinelles Lernen überwindet diese Einschränkung, indem es Computern ermöglicht, zu lernen und Aufgaben ohne explizite Programmierung auszuführen.
Was ist mit Plattformen für maschinelles Lernen gemeint?
Plattformen für maschinelles Lernen bieten einen rationalisierten Ansatz für die Modellerstellung. Die meisten Plattformen bieten Low-Code- oder No-Code-Lösungen, bei denen die Benutzer nur die Daten für das Training bereitstellen müssen, während die Plattform den Rest übernimmt. Diese Plattformen erleichtern die kosteneffiziente Bereitstellung der Infrastruktur und den Einsatz der Modelle.
Was sind die Vorteile von KI-Plattformen?
Die Nutzung von Plattformen ist kosteneffizient, insbesondere für kleinere Unternehmen, die nur selten Modelle erstellen müssen. Der Aufbau einer eigenen Infrastruktur für maschinelles Lernen erfordert den Kauf teurer Grafikprozessoren. Durch die Anmietung einer Plattform zahlen die Unternehmen jedoch nur für die tatsächliche Nutzung. Es sei darauf hingewiesen, dass die Kostendynamik bei größeren Modellen oder häufigem Training anders aussehen kann. Plattformen vereinfachen auch die Verwaltung von Machine Learning Operations (MLOps), indem sie Funktionen wie Protokollierung und Metriken für die Reproduzierbarkeit bereitstellen.
Welche Plattformen für maschinelles Lernen gibt es?
Schauen wir uns nun einige Infrastrukturplattformen für maschinelles Lernen an:
Google AutoML:
Google AutoML bietet eine mühelose Möglichkeit, Modelle für maschinelles Lernen mit minimalem Fachwissen zu erstellen. Es umfasst Vertex AI, eine einheitliche Plattform zum Erstellen, Bereitstellen und Skalieren von KI-Modellen. AutoML Tabular ermöglicht eine strukturierte Datenverwaltung, AutoML Image unterstützt die Erkennung von Objekten und die Klassifizierung von Bildern, AutoML Video bietet ähnliche Funktionen für Videodateien, AutoML Text ermöglicht die Stimmungsanalyse von Texten und AutoML Translation unterstützt die Übersetzung zwischen mehr als 50 Sprachpaaren. Auf die bereitgestellten Modelle kann über REST- und RPC-APIs zugegriffen werden.
Azure OpenAI:
Der Azure OpenAI Service ermöglicht den Zugriff auf verschiedene von OpenAI erstellte Modelle, einschließlich GPT-3 und GPT-4, die natürliche Sprache und Code verstehen und generieren. Azure OpenAI bietet auch Zugriff auf DALL-E, ein Modell zur Generierung von Bildern aus natürlicher Sprache, und Codex, ein Modell zur Codegenerierung. Zusätzlich sind spezialisierte Einbettungsmodelle für Einbettungsaufgaben verfügbar. Auf diese Modelle kann über eine REST-API, ein Python-SDK oder Azure OpenAI Studio, eine intuitive webbasierte Schnittstelle, zugegriffen werden. Azure OpenAI nutzt die Sicherheitsfunktionen der Azure-Cloud und gewährleistet so Datenschutz und verantwortungsvolle KI-Praktiken.
AWS Sagemaker:
Sagemaker, Teil der AWS-Servicesuite, ist ein verwalteter Service, der die Erstellung, das Training und die Bereitstellung von Machine Learning-Modellen vereinfacht. Er automatisiert die Entwicklungspipeline für KI/ML-Modelle und ermöglicht eine effiziente Skalierung in der AWS Public Cloud. Sagemaker bietet integrierte Algorithmen für Aufgaben wie lineare Regression und Bildklassifizierung. Sagemaker unterstützt Jupyter Notebooks für die Erstellung benutzerdefinierter Modelle und verfügt über eine kontinuierliche Modellüberwachung, die Parameter und Hyperparameter für eine optimale Leistung optimiert. Modelle können über Verfügbarkeitszonen hinweg als HTTP-Endpunkte bereitgestellt werden, und AWS CloudWatch bietet Überwachungsfunktionen.
Baseten:
Baseten bietet eine benutzerfreundliche Methode für die Bereitstellung von Machine Learning-Modellen mit Truss, einem Open-Source-Standard, der mit gängigen Machine Learning-Frameworks kompatibel ist. Es erleichtert die Bereitstellung von Modellen und bietet Überwachungs- und Protokollierungsfunktionen. Baseten bietet auch die Möglichkeit zur Feinabstimmung von Modellen wie FLAN-T5, Llama und Stable Diffusion. Es lässt sich nahtlos in bestehende CI/CD-Workflows integrieren und ermöglicht die Erstellung von serverlosen Python-Funktionen, die neben den Modellen arbeiten. Die Abrechnung erfolgt auf der Grundlage von Bereitstellungszeit, Skalierung und Vorhersagen, was ein effizientes Kostenmanagement ermöglicht.
Replicate:
Replicate vereinfacht die Entwicklung und das Training von Machine-Learning-Modellen durch die Bereitstellung eines Python-SDK und einer REST-API. Es dient als Low-Code-Builder und bietet Modelle für verschiedene Aufgaben wie Bildwiederherstellung, Videoerstellung und -bearbeitung, Texterstellung mit großen Sprachmodellen, Bild-zu-Text-Konvertierung und Verbesserung der Bildauflösung. Replicate nutzt Cog, ein Tool, das Modelle für maschinelles Lernen als produktionsreife Container bereitstellt. Diese Container werden dann mit Docker bereitgestellt, und die daraus resultierende Laufzeitumgebung lässt sich je nach Nutzung skalieren. Die Abrechnung erfolgt auf der Grundlage der Nutzungsdauer, was eine feinkörnige Kostenkontrolle ermöglicht.
Hugging Face:
Hugging Face ist eine umfassende KI-Community und Data-Science-Plattform, die es den Nutzern ermöglicht, innovative Machine-Learning-Modelle zu erstellen, zu trainieren und einzusetzen. Die herausragende Funktion ist AutoTrain, ein No-Code-Ansatz zur Erstellung von Modellen durch einfaches Hochladen des Trainingsdatensatzes. AutoTrain prüft automatisch verschiedene Modelle, um die beste Lösung für die Trainingsdaten zu finden. Die trainierten Modelle können auf dem Hugging Face Hub, einem Service für Modelle, bereitgestellt werden. Hugging Face unterstützt verschiedene Modelltypen, darunter Bild- und Textklassifizierung, Token-Klassifizierung, Fragenbeantwortung, Übersetzung, Zusammenfassung und tabellarische Datenanalyse. Eingesetzte Modelle sind über HTTP-Endpunkte zugänglich.
Databricks:
Databricks ist ein Data Lakehouse, das die Datenvorbereitung und -verarbeitung erleichtert und die Entwicklung von Machine Learning-Modellen während ihres gesamten Lebenszyklus vereinfacht. Es ermöglicht die Erstellung von generativen KI- und großen Sprachmodellen. Databricks bietet kollaborative Notebooks, die Python, R, SQL und Scala unterstützen und eine vielseitige Programmierumgebung darstellen. Es enthält eine Laufzeitumgebung für maschinelles Lernen, die für das Training und das Hosting von Modellen optimiert ist. Funktionen zur Modellbereitstellung und -überwachung helfen bei der Bereitstellung, während AutoML und MLflow die Entwicklungspipeline rationalisieren.
Plattformen für maschinelles Lernen sind unverzichtbare Werkzeuge, die es Unternehmen ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, ohne durch technische Komplexität behindert zu werden. Durch die Nutzung dieser Plattformen können Unternehmen das Potenzial des maschinellen Lernens ausschöpfen und Innovationen in ihren jeweiligen Bereichen vorantreiben.
