Система оркестрации задач машинного обучения

Быстрое распространение задач машинного обучения (ML), особенно в научных областях, подчеркивает растущую зависимость от вычислительных методов для анализа данных и прогнозирования. Однако, по мере расширения числа моделей ML, ученые часто сталкиваются с проблемами в эффективном использовании этих моделей из-за их сложной природы и необходимой специализированной экспертизы. Во многих случаях ученые стремятся применить предварительно настроенные модели нейронных сетей к своим специфическим наборам данных без глубоких знаний о сложностях ML; иногда они хотят создавать обучающие конвейеры, используя настроенные логические блоки, а не писать сложные преобразования данных с нуля. Этот спрос усиливается растущей потребностью в вычислительных ресурсах для адаптации к увеличивающейся сложности и объему задач ML. Часто требуются выделенные серверы для поддержки выполнения ресурсоемких вычислений ML, что создает логистические и доступовые проблемы для ученых. Для решения этих проблем данная статья предлагает разработку системы оркестрации, адаптированной к потребностям ученых, работающих в междисциплинарных областях. Абстрагируя сложности инфраструктуры и предоставляя интуитивные интерфейсы для выполнения задач ML, предлагаемая система нацелена на то, чтобы ученые могли легко использовать предварительно настроенные модели ML и логические блоки на своих наборах данных. Основные преимущества предлагаемой системы оркестрации включают упрощенный доступ к вычислительным ресурсам, эффективное использование вычислительных ресурсов через механизмы очередей задач и распределения нагрузки, безпроблемную масштабируемость для адаптации к растущим вычислительным требованиям и четко определенный бизнес-процесс для работы ученых с алгоритмами ML.