Компании создают обширные репозитории необработанных данных, обычно называемые озерами данных. Они являются как историческими, так и актуальными.
Для доступа к этим данным и их обработки требуются эффективные механизмы и инструменты. Чтобы проиллюстрировать это, профессор Массачусетского технологического института
Эрик Бриньолфссон провел исследование, в ходе которого выяснилось, что фирмы, использующие решения, основанные на данных, на 5 % более продуктивны и
прибыльны, чем конкуренты.
Решения ИИ не могут работать без конвейера данных. Например, в решении для компьютерного зрения нужно найти обучающие
изображения, использовать их для обучения модели, а затем предоставить механизм для повторения этого цикла с новыми и более точными данными
по мере улучшения модели.
Таким образом, это не только программный инструмент, но и механизм автоматизации, который помогает автоматизировать шаги по разработке
приложения ИИ.
Основные этапы:
1. Подготовка и интеграция
2. Хранение, например. Hadoop
3. Обнаружение, например. Искра
4. Анализ
Здесь ChatGPT предоставил общий обзор того, как вы можете настроить конвейер данных AI в AWS:
1. Сбор данных: во-первых, вам необходимо собрать данные из различных источников, таких как базы данных, журналы, файлы и т. д. AWS предоставляет различные сервисы, такие как Amazon S3, Amazon Kinesis, Amazon DynamoDB и т. д., для сбора и хранения данных.
2. Обработка данных. После сбора данных их можно обрабатывать с помощью таких сервисов AWS, как Amazon EMR, AWS Glue и AWS Lambda. Эти сервисы обеспечивают масштабируемый способ обработки больших объемов данных и могут использоваться для очистки, преобразования и агрегирования данных.
3. Хранение данных. После обработки данных их необходимо сохранить в структурированном формате для дальнейшего анализа. AWS предоставляет различные варианты хранения данных, такие как Amazon S3, Amazon RDS, Amazon Redshift и т. д.
4. Обучение модели. Вы можете использовать Amazon SageMaker для обучения моделей машинного обучения на ваших данных. Он предоставляет готовые алгоритмы, а также позволяет использовать собственные алгоритмы.
5. Развертывание. После обучения модели ее необходимо развернуть масштабируемым и эффективным способом. Вы можете использовать Amazon SageMaker для развертывания своей модели или использовать другие сервисы AWS, такие как Amazon EC2, AWS Lambda и Amazon API Gateway.
6. Мониторинг и обслуживание. Наконец, вам необходимо следить за конвейером на предмет любых проблем и обеспечивать его бесперебойную работу. AWS предоставляет различные сервисы для мониторинга и обслуживания, такие как Amazon CloudWatch, Amazon SageMaker Model Monitor и AWS Systems Manager.
Это общий обзор того, как настроить конвейер данных ИИ в AWS. Точные детали и архитектура вашего конвейера будут зависеть от конкретных требований вашего варианта использования.
