Pod maską: Techniczne cuda Octo.ai

Kontynuując naszą retrospektywną podróż przez rozwój Octo.ai, nadszedł czas, aby zagłębić się w innowacje techniczne, które uczyniły nasz hiperwizor analityczny przełomowym rozwiązaniem w świecie uczenia maszynowego. Od 2013 do 2016 roku nasz zespół przesuwał granice tego, co było możliwe w analityce i ML, tworząc platformę, która jest zarówno potężna, jak i dostępna.

Hiperwizor analityczny: Nowy paradygmat #

Sercem Octo.ai jest koncepcja “hiperwizora analitycznego”. Ale co dokładnie to oznacza i jak rewolucjonizuje sposób, w jaki firmy podchodzą do uczenia maszynowego?

1. Warstwa abstrakcji: Podobnie jak tradycyjny hiperwizor w wirtualizacji, Octo.ai zapewnia warstwę abstrakcji między bazowym sprzętem/infrastrukturą a obciążeniami analitycznymi/ML.

2. Optymalizacja zasobów: Inteligentnie przydziela zasoby obliczeniowe do różnych zadań analitycznych, zapewniając optymalną wydajność i efektywność.

3. Zarządzanie przepływem pracy: Octo.ai zarządza złożonymi przepływami pracy ML, od pozyskiwania i przetwarzania wstępnego danych po szkolenie i wdrażanie modeli.

4. Niezależność od platformy: Niezależnie od tego, czy działa lokalnie czy w chmurze, Octo.ai zapewnia spójny interfejs i doświadczenie.

Kluczowe funkcje techniczne #

1. Architektura przetwarzania rozproszonego #

Octo.ai jest zbudowany na architekturze przetwarzania rozproszonego, pozwalającej na efektywne obsługiwanie ogromnych zbiorów danych i złożonych obliczeń. Kluczowe komponenty obejmują:

• Rozproszone przechowywanie danych z wykorzystaniem technologii takich jak Apache Hadoop
• Rozproszone przetwarzanie z Apache Spark
• Kolejkowanie wiadomości do przetwarzania asynchronicznego

2. Zautomatyzowane uczenie maszynowe (AutoML) #

Jedną z naszych najbardziej ekscytujących innowacji jest nasza funkcja AutoML:

• Zautomatyzowany wybór i inżynieria cech
• Wybór modelu i dostrajanie hiperparametrów
• Metody zespołowe dla poprawy dokładności

3. Silnik analityki w czasie rzeczywistym #

Octo.ai nie służy tylko do przetwarzania wsadowego; doskonale radzi sobie z analizą w czasie rzeczywistym:

• Możliwości przetwarzania strumieniowego do analizy danych na żywo
• Serwowanie modeli o niskim opóźnieniu do predykcji w czasie rzeczywistym
• Dynamiczne aktualizacje modeli na podstawie napływających danych

4. Elastyczna integracja danych #

Zbudowaliśmy Octo.ai, aby był jak najbardziej elastyczny w kwestii źródeł danych:

• Obsługa danych strukturalnych, półstrukturalnych i niestrukturalnych
• Łączniki do popularnych baz danych, hurtowni danych i usług przechowywania w chmurze
• Pozyskiwanie danych oparte na API dla niestandardowych źródeł danych

5. Zaawansowana wizualizacja i raportowanie #

Wglądy w dane są wartościowe tylko wtedy, gdy są zrozumiałe. Dlatego mocno zainwestowaliśmy w wizualizację:

• Interaktywne pulpity nawigacyjne do eksploracji danych i wyników modeli
• Konfigurowalne narzędzia do raportowania
• Wsparcie dla notebooków (np. Jupyter) dla naukowców zajmujących się danymi

Natywny dla chmury i niezależny od chmury #

Jedną z kluczowych zasad projektowych Octo.ai jest jego architektura natywna dla chmury, połączona z niezależnością od chmury:

• Wdrożenie w kontenerach przy użyciu Dockera dla spójności w różnych środowiskach
• Orkiestracja Kubernetes dla skalowalności i odporności
• Wsparcie dla głównych dostawców chmury (AWS, Google Cloud, Azure), a także wdrożenia lokalnego

Open Source w swoim rdzeniu #

Nasze zaangażowanie w open source wykracza poza samo udostępnienie naszego kodu. Zaprojektowaliśmy Octo.ai, aby wykorzystywać i przyczyniać się do ekosystemu open source:

• Integracja z popularnymi bibliotekami ML open source, takimi jak TensorFlow i PyTorch
• Modułowa konstrukcja pozwalająca na wtyczki i rozszerzenia tworzone przez społeczność
• Kompleksowa dokumentacja i samouczki zachęcające do zaangażowania społeczności

Bezpieczeństwo i zgodność #

Biorąc pod uwagę wrażliwy charakter analizy danych, wbudowaliśmy w Octo.ai solidne funkcje bezpieczeństwa:

• Szyfrowanie end-to-end dla danych w tranzycie i w spoczynku
• Precyzyjne kontrole dostępu i rejestrowanie audytu
• Narzędzia pomocnicze do zgodności z przepisami takimi jak RODO i CCPA

Ciągłe innowacje #

Jednym z najbardziej ekscytujących aspektów budowania Octo.ai było szybkie tempo innowacji w dziedzinie ML. Ustrukturyzowaliśmy nasz proces rozwoju, aby był zwinny i responsywny na nowe postępy:

• Regularne cykle wydawnicze z nowymi funkcjami i ulepszeniami
• Program beta dla wczesnego dostępu do najnowocześniejszych możliwości
• Ścisła współpraca z instytucjami akademickimi, aby pozostać na czele badań ML

Patrząc w przyszłość #

Wchodząc w rok 2017, jesteśmy podekscytowani nowymi funkcjami i ulepszeniami w naszym planie:

• Ulepszone możliwości NLP do analizy tekstu
• Ulepszone wsparcie dla modeli głębokiego uczenia
• Rozszerzenie naszych możliwości AutoML, aby objąć więcej przypadków użycia

Techniczna podróż Octo.ai od 2013 roku do teraz była pełna ciągłego uczenia się, innowacji i ekscytacji. Zbudowaliśmy platformę, z której jesteśmy niesamowicie dumni, platformę, która czyni zaawansowane uczenie maszynowe dostępnym dla firm każdej wielkości.

W moim następnym poście omówię wpływ, jaki Octo.ai wywarło na społeczność ML, uznanie, jakie otrzymaliśmy, oraz naszą wizję przyszłości analityki i uczenia maszynowego. Bądźcie czujni!