ساخت پلتفرم‌های یادگیری ماشین برای یکپارچگی بلادرنگ

ساخت پلتفرم‌های ML برای یکپارچگی بلادرنگ

شبکه‌های اجتماعی در مقیاس بزرگ با چالش جهانی حفظ محیط‌های امن و قابل اعتماد در مواجهه با رشد نمایی ترافیک کاربران روبرو هستند. فرآیندهای دستی اغلب تحت بار سنگین از کار می‌افتند، در حالی که مدل‌های یادگیری ماشین ad-hoc اغلب در تعمیم‌پذیری شکست می‌خورند. این مقاله بررسی می‌کند که چگونه یک پلتفرم در مقیاس بزرگ می‌تواند این چالش را با توسعه یک زیرساخت جامع یادگیری ماشین بر سه پایه برچسب‌زنی داده، آموزش مدل و خطوط استنتاج سریع Addressing کند.

• برچسب‌زنی داده: موفقیت یا شکست از اینجا آغاز می‌شود. مدل‌ها تنها به اندازه داده‌هایی که از آن یاد می‌گیرند خوب هستند.
• آموزش مدل: قابلیت اطمینان تحت بار سنگین با استفاده از زمان‌بند با failover و checkpointing تضمین می‌شود.
• استنتاج: تأخیر به عنوان یک محدودیت کسب‌وکار، پردازش میلیون‌ها تصویر و ویدیو در روز با بودجه تأخیر در میلی‌ثانیه.
• نتایج و گسترش: چنین سیستمی می‌تواند اکثر محتوا را به طور خودکار Moderate کند و به محصولات دیگر گسترش یابد.
• الگوی گسترده‌تر: اجرای بلادرنگ در میلی‌ثانیه در سایر زمینه‌ها مانند محافظت از حساب‌های تجاری یا تراکنش‌های مالی.

"فیلترهای تکی یا مدل‌های مستقل به ندرت در مقیاس بزرگ دوام می‌آورند." "عوامل تعیین‌کننده سرعت، اتوماسیون و گسترش‌پذیری هستند نه انتخاب یک مدل خاص."

موفقیت در مقیاس‌بندی سیستم‌های ML از زیرساختی ناشی می‌شود که قابل اعتماد، قابل گسترش و سریع باشد، نه از نوآوری مدل.