Машинное обучение (ML) добилось значительных успехов в последние годы. Одной из ключевых проблем при использовании этих достижений является выбор правильного архитектурного стиля для развертывания моделей машинного обучения, и универсального решения не существует. Часто обсуждаются две такие стратегии развертывания: подход монолитного приложения, при котором модель машинного обучения встраивается непосредственно в приложение, и подход с разделенным API, при котором модель отделена от приложения и доступ к ней осуществляется через API. В этой статье мы рассмотрим обе стратегии, а также их преимущества и недостатки.
Монолитный подход к приложениям
В подходе монолитного приложения модель машинного обучения является частью приложения. При каждом обновлении модели выполняется повторное развертывание всего приложения. Этот стиль сродни плотно связанному свитеру — каждая нить (или часть аппликации) тесно связана с другими.
Основным преимуществом этой стратегии развертывания является простота. Интеграция модели в приложение упрощает архитектуру и уменьшает количество движущихся частей. Это снижает сложность первоначальной настройки, а также может повысить производительность, поскольку нет дополнительных сетевых затрат на вызов внешнего API для доступа к модели.
Однако этот подход имеет несколько недостатков. Во-первых, повторное развертывание всего приложения для обновления модели может занять много времени и быть сложным в эксплуатации. Это может привести к ненужному простою приложения и негативно повлиять на работу пользователей. Во-вторых, поскольку модель машинного обучения тесно связана с приложением, возможности экспериментировать с различными моделями или версиями ограничены. Наконец, масштабирование модели может быть сложной задачей, поскольку для этого потребуется масштабирование всего приложения, что не всегда желательно или возможно.
Раздельный подход к API
Напротив, подход с развязанным API отделяет модель машинного обучения от приложения. Приложение взаимодействует с моделью через API, что позволяет обновлять или изменять модель без повторного развертывания всего приложения.
Эта стратегия развертывания выгодна во многих отношениях. Это обеспечивает гибкость для обновления и экспериментирования с моделью, поскольку ее можно изменить, не затрагивая приложение. Это приводит к ускорению циклов развертывания модели и уменьшению помех для конечных пользователей. Он также поддерживает лучшие параметры масштабирования, поскольку приложение и модель можно масштабировать независимо друг от друга в зависимости от их соответствующих потребностей.
Однако подход с несвязанным API усложняет архитектуру системы. Теперь приложение должно обрабатывать связь с API модели, и необходимо позаботиться о том, чтобы API был надежным и безопасным. Кроме того, этот подход может привести к снижению производительности из-за сетевой задержки при вызовах API.
В заключение, выбор между монолитным приложением и подходом с независимым API для развертывания модели машинного обучения во многом зависит от конкретных потребностей и ограничений вашего приложения. Если простота и производительность имеют первостепенное значение, лучше всего подойдет монолитный подход. Однако, если гибкость, масштабируемость и возможность экспериментировать более важны, подход с независимым API может быть лучшим вариантом.
Помните, что это не единственные два способа развертывания моделей машинного обучения. Другие варианты, такие как архитектура микросервисов, также заслуживают рассмотрения в зависимости от характера и потребностей вашего приложения. Ключевым моментом для технолога является понимание связанных с этим компромиссов и принятие обоснованных решений для обеспечения эффективного и действенного использования моделей машинного обучения в ваших приложениях.
И не забывайте, мир машинного обучения быстро развивается и постоянно развивается. Оставайтесь любопытными, продолжайте учиться и продолжайте экспериментировать. Ваше следующее развертывание может стать революционным в вашем приложении и в возможностях, которые оно предоставляет пользователям.
