Szoftver

Az AI Platform Notebooks: Interaktív fejlesztői környezet a GCP-n

iranyonline 0

A mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) rohamosan fejlődő területei az elmúlt években alapjaiban formálták át a technológiai szektort, és mára már szinte minden iparágban megjelennek. Az MI erejének kihasználásához azonban nem elegendőek csupán a kifinomult algoritmusok és a hatalmas adathalmazok; szükség van egy olyan hatékony, rugalmas és interaktív fejlesztői környezetre is, amely lehetővé teszi az adatkutatók és ML mérnökök számára a gyors kísérletezést, a modellek építését és a hatékony együttműködést. Ebben a kontextusban lép színre a Google Cloud Platform (GCP) egyik kulcsfontosságú szolgáltatása, az AI Platform Notebooks.

A cikk során mélyrehatóan megvizsgáljuk, hogy mi is pontosan az AI Platform Notebooks, milyen előnyökkel jár a használata, milyen funkciókat kínál, és hogyan illeszkedik a modern gépi tanulási munkafolyamatokba. Bár a Google időközben Vertex AI Workbench Notebooks néven egyesítette és továbbfejlesztette ezt a szolgáltatást a szélesebb körű Vertex AI termékcsalád részeként, a bevezetőben megadott „AI Platform Notebooks” elnevezés továbbra is jól rezonál a szolgáltatás alapvető koncepciójával és széles körben ismert a GCP felhasználók körében.

Mi is az az AI Platform Notebooks?

Az AI Platform Notebooks lényegében egy teljesen menedzselt JupyterLab környezet, amely a Google Cloud infrastruktúráján fut. A JupyterLab egy nyílt forráskódú, web alapú interaktív fejlesztői környezet, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy élő kódot, egyenleteket, vizualizációkat és narratív szöveget tartalmazó dokumentumokat (úgynevezett notebookokat) hozzanak létre és futtassanak. Az AI Platform Notebooks ezt a rugalmasságot és interaktivitást emeli a felhőbe, kínálva a Google robosztus és skálázható infrastruktúrájának minden előnyét.

Ez azt jelenti, hogy az adatkutatóknak és ML mérnököknek nem kell többé aggódniuk a szerverek beállításával, a szoftverek telepítésével vagy a hardveres erőforrások kezelésével. A Google gondoskodik a háttérben futó infrastruktúráról, a biztonsági frissítésekről és a környezet karbantartásáról, így a felhasználók teljes mértékben a modellfejlesztésre és az adatfeldolgozásra koncentrálhatnak. A platform támogatja a legnépszerűbb gépi tanulási keretrendszereket, mint például a TensorFlow, a PyTorch és a Scikit-learn, amelyek előre telepítve és konfigurálva várják a felhasználókat.

Miért Pont az AI Platform Notebooks? Előnyök a Fejlesztők Számára

Az AI Platform Notebooks számos meggyőző előnnyel jár, amelyek kiemelik a hagyományos, helyben telepített fejlesztői környezetekhez képest:

  1. Könnyű Kezdés és Gyors Elérhetőség: Egy notebook példány létrehozása percek kérdése a GCP konzolon keresztül. Nincs szükség bonyolult telepítésre, konfigurációra vagy függőségek kézi kezelésére. A fejlesztők azonnal hozzáláthatnak a munkához, jelentősen csökkentve a „setup time”-ot.

  2. Előre Konfigurált Környezetek: A platform különböző előre összeállított virtuálisgép-képeket kínál, amelyek már tartalmazzák a legfontosabb ML keretrendszereket, könyvtárakat és eszközöket. Ez magában foglalja a TensorFlow-t GPU-támogatással, PyTorch-ot, SciPy-t, NumPy-t és még sok mást, azonnali használatra készen.

  3. Skálázhatóság Igény Szerint: Az AI Platform Notebooks lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy kiválasszák az optimális hardveres konfigurációt a feladatukhoz. Ez magában foglalja a különböző CPU méreteket és a nagy teljesítményű NVIDIA GPU-kat (pl. T4, V100, A100), amelyek elengedhetetlenek a mélytanulási modellek betanításához. Az erőforrások könnyen skálázhatók fel és le, a pillanatnyi igényeknek megfelelően.

  4. Zökkenőmentes Integráció a GCP Ökoszisztémával: Az egyik legnagyobb előnye a mély integráció a többi Google Cloud szolgáltatással. A notebookok könnyedén hozzáférnek a Cloud Storage-ban tárolt adatokhoz, a BigQuery adatbázisokhoz, a Cloud SQL-hez, a Dataflow-hoz az adattranszformációhoz, vagy akár a Vertex AI-hez a modellregisztrációhoz és -üzembe helyezéshez. Ez egy egységes és hatékony munkafolyamatot tesz lehetővé.

  5. Kollaboráció és Verziókövetés: A JupyterLab beépített Git integrációval rendelkezik, lehetővé téve a kódverziózást és az együttműködést. A csapatok könnyedén megoszthatják notebookjaikat, nyomon követhetik a változásokat, és hatékonyan dolgozhatnak együtt a projekteken, biztosítva a reprodukálhatóságot és az átláthatóságot.

  6. Biztonság és Adatvédelem: A GCP kategóriájában vezető biztonsági infrastruktúrája és az Identity and Access Management (IAM) lehetővé teszi a részletes hozzáférés-vezérlést. A felhasználók szabályozhatják, hogy ki férhet hozzá a notebook példányokhoz és az általuk használt adatokhoz, biztosítva az adatok integritását és bizalmasságát.

  7. Költséghatékonyság: Mivel egy menedzselt szolgáltatásról van szó, csak a ténylegesen felhasznált erőforrásokért kell fizetni (pay-as-you-go modell). Az inaktív notebook példányok automatikusan leállíthatók, ami jelentős megtakarítást eredményez a hosszú távon.

Az AI Platform Notebooks Részletes Funkciói és Képességei

Nézzük meg közelebbről azokat a kulcsfontosságú funkciókat, amelyek az AI Platform Notebooks-ot egy rendkívül sokoldalú eszközzé teszik:

  • Választható Környezetek és Képek: A felhasználók választhatnak a különböző előre konfigurált Deep Learning VM képek közül, amelyek optimalizálva vannak specifikus keretrendszerekhez (pl. TensorFlow 2.x, PyTorch), CPU vagy GPU használathoz. Lehetőség van egyedi Docker image-ek használatára is, ami maximális rugalmasságot biztosít a környezet testreszabásában.

  • Hardver Opciók és Optimalizáció: A platform a Google Compute Engine virtuális gépeit használja, így a felhasználók hozzáférhetnek a legújabb CPU-khoz és NVIDIA GPU-khoz. A GPU-k használatával drámaian felgyorsítható a mélytanulási modellek betanítása, ami kritikus fontosságú a nagy adathalmazokkal való munka során.

  • Adattárolás és Hozzáférés: Minden notebook példányhoz csatlakozik egy állandó lemez, amelyen a notebook fájlok és egyéb adatok tárolhatók. Emellett a notebookok zökkenőmentesen hozzáférnek a Cloud Storage bucketekhez, amelyek skálázható és költséghatékony tárhelyet biztosítanak hatalmas adathalmazok számára. A GCP SDK-k (például a `google-cloud-storage` klienskönyvtár) előre telepítve vannak, megkönnyítve az adatokkal való munkát.

  • Testreszabhatóság: A felhasználók teljes kontrollt kapnak a környezet felett. Conda és pip parancsokkal telepíthetnek további könyvtárakat, létrehozhatnak és kezelhetnek virtuális környezeteket, és akár egyedi inicializálási szkripteket is futtathatnak a notebook példány indításakor, hogy automatizálják a beállításokat.

  • Beépített Eszközök és Integrációk: A JupyterLab felületén belül elérhető a terminál, a fájlkezelő, és a Git kiterjesztés. Ezeken felül a Google Cloud SDK is telepítve van, lehetővé téve a GCP szolgáltatások programozott elérését és kezelését közvetlenül a notebookból.

  • MLOps Képességek: Bár az AI Platform Notebooks elsősorban a kísérletezésre és fejlesztésre fókuszál, szorosan integrálható a Vertex AI MLOps szolgáltatásaival. A notebookokban kifejlesztett modelleket könnyedén regisztrálhatjuk a Vertex AI Model Registry-be, deployolhatjuk endpointokra, vagy beépíthetjük Vertex AI Pipelines-ba a teljes ML munkafolyamat automatizálásához.

Gyakorlati Használat: Hogyan Kezdjünk Hozzá?

A AI Platform Notebooks használata viszonylag egyszerű. Íme egy lépésről lépésre útmutató:

  1. GCP Projekt Létrehozása: Győződjünk meg róla, hogy van egy aktív GCP projektünk. Ha nincs, hozzunk létre egy újat.

  2. API-k Engedélyezése: Keresse meg a „AI Platform Notebooks API” és „Compute Engine API” szolgáltatásokat a GCP Marketplace-en, és engedélyezze őket.

  3. Notebook Példány Létrehozása:

    • Navigáljunk a GCP konzolon a „Vertex AI” -> „Workbench” (vagy régebbi nevén „AI Platform” -> „Notebooks”) menüpontba.
    • Kattintsunk az „Új jegyzetfüzet létrehozása” gombra.
    • Adjunk nevet a példánynak.
    • Válasszuk ki a régiót (pl. europe-west1).
    • Válasszuk ki a környezetet (pl. „TensorFlow Enterprise 2.11 with LTS”, vagy „PyTorch 1.13”).
    • Konfiguráljuk a gép típusát (CPU-k száma, memória) és opcionálisan a GPU-kat (típus, darabszám).
    • Adjuk meg a lemezméretet és válasszuk ki az authentikációs módot.
    • Kattintsunk a „Létrehozás” gombra. A példány indítása eltarthat néhány percig.

  4. Csatlakozás a JupyterLab Felülethez: Amint a példány elindult (állapota zöldre vált), kattintsunk a „JupyterLab megnyitása” gombra. Ez egy új böngészőfülön megnyitja a JupyterLab felületét.

  5. Munkafolyamat a JupyterLab-ban:

    • Hozzon létre egy új notebookot (pl. Python 3 kernel-lel).
    • Írjon kódot a cellákba. Például, olvasson be adatokat egy Cloud Storage bucket-ből: 
      from google.cloud import storage
      client = storage.Client()
      bucket = client.get_bucket('a-sajat-bucket-neve')
      blob = bucket.blob('adatok/file.csv')
      content = blob.download_as_string()
    • Futtassa a cellákat Shift+Enterrel.
    • Vizualizálja az adatokat a matplotlib vagy seaborn könyvtárak segítségével.
    • Tanítson be gépi tanulási modelleket a TensorFlow vagy PyTorch keretrendszerekkel.

  6. Erőforrások Kezelése: Amikor befejezte a munkát, ne feledje leállítani a notebook példányt a GCP konzolon keresztül, hogy elkerülje a felesleges költségeket. Ha már nincs szüksége a példányra, törölje azt.

AI Platform Notebooks az MLOps Folyamatban

Az AI Platform Notebooks nem csak egy egyszerű fejlesztői eszköz, hanem kulcsszerepet játszik a modern MLOps (Machine Learning Operations) gyakorlatokban. A notebookok kiválóan alkalmasak az MLOps életciklus kezdeti fázisaira:

  • Kísérletezés és Adatfeltárás: A rugalmas és interaktív környezet ideális az adatok feltárására, a hipotézisek tesztelésére, a funkciók (feature-ök) kinyerésére és az első modellprototípusok gyors megépítésére. A fejlesztők iterálhatnak a modellen és az adatokon anélkül, hogy hosszú telepítési vagy konfigurációs fázisokra lenne szükségük.

  • Modellfejlesztés: A notebookok a fő környezetet biztosítják a modell architektúrák finomhangolásához, a betanítási szkriptek írásához és a különböző hiperparaméterekkel való kísérletezéshez.

  • Reprodukálhatóság és Verziókövetés: A Git integráció lehetővé teszi a notebookok és a kód verziózását. Ez alapvető fontosságú a reprodukálható ML projektek létrehozásához, ahol nyomon követhető, hogy melyik kódváltozat vezetett egy adott modellhez.

Miután a modell stabilizálódott és készen áll a produkciós környezetbe való átvitelre, a notebookokban kifejlesztett kódot refaktorálhatjuk, és beépíthetjük robusztusabb ML pipeline-okba (pl. Vertex AI Pipelines vagy Kubeflow Pipelines). A Vertex AI Model Registry segítségével regisztrálhatjuk a betanított modelleket, és a Vertex AI Endpoints-on keresztül üzembe helyezhetjük őket valós idejű következtetéshez (inference).

Legjobb Gyakorlatok és Tippek

Ahhoz, hogy a lehető legtöbbet hozzuk ki az AI Platform Notebooks-ból, érdemes figyelembe venni néhány legjobb gyakorlatot:

  • Költségoptimalizálás: Mindig állítsuk le a notebook példányokat, amikor nem használjuk őket. Beállíthatunk inaktivitási leállítási időzítőt is, hogy automatikusan leálljon a példány bizonyos inaktivitási idő után. Fontoljuk meg a kisebb géptípusokat az adatfeltáráshoz és a nagyobb, GPU-val ellátott példányokat csak a betanítási fázisra.

  • Biztonság és IAM: Alkalmazzunk a legszigorúbb IAM szabályokat. Csak a minimálisan szükséges engedélyeket adjuk meg a felhasználóknak és a szolgáltatásfiókoknak, hogy hozzáférjenek a notebookokhoz és a kapcsolódó GCP erőforrásokhoz.

  • Környezetkezelés: Használjunk Conda vagy virtuális környezeteket a projektfüggőségek izolálására. Generáljunk egy requirements.txt fájlt (vagy environment.yml fájlt Conda esetén), hogy könnyedén reprodukálhassuk a környezetet más csapattagok vagy a produkciós pipeline-ok számára.

  • Adatok Tárolása: Ne tároljunk nagy adathalmazokat közvetlenül a notebook példány lemezén. Használjunk Cloud Storage-t vagy BigQuery-t az adatok tárolására, és streameljük be őket a notebookba, amikor szükség van rájuk.

  • Kódverziózás: Aktiváljuk a Git integrációt, és rendszeresen tegyük be a változásokat egy verziókövető rendszerbe (pl. GitHub, GitLab, Cloud Source Repositories). Ez kritikus fontosságú a reprodukálhatóság és a kollaboráció szempontjából.

  • Dokumentáció és Kommentek: Tartalmazzunk világos magyarázatokat és kommenteket a notebookjainkban. Egy jól dokumentált notebook sokkal könnyebben érthető és karbantartható, különösen egy csapatmunkában.

Jövőbeni Kilátások és Konklúzió

Az AI Platform Notebooks – ma már a Vertex AI Workbench Notebooks részeként – folyamatosan fejlődik, és kulcsszerepet játszik a Google Cloud Platform mesterséges intelligencia stratégiájában. A GCP folyamatosan bővíti a képességeit, javítja az integrációt más szolgáltatásokkal, és optimalizálja a teljesítményt.

Összességében az AI Platform Notebooks egy rendkívül erőteljes és sokoldalú eszköz az adatkutatók és ML mérnökök számára. Egyszerűsíti a fejlesztői munkafolyamatot, felgyorsítja a kísérletezést, és lehetővé teszi a skálázható és biztonságos gépi tanulási modellek fejlesztését a felhőben. A menedzselt szolgáltatás jellege, a robosztus hardveropciók, a mély integráció a GCP ökoszisztémával és a kollaborációs képességek mind hozzájárulnak ahhoz, hogy a fejlesztők hatékonyabban és innovatívabban dolgozhassanak az AI jövőjének megalkotásán. Ha Ön egy interaktív fejlesztői környezetet keres a Google Cloudon, amellyel felgyorsíthatja gépi tanulási projektjeit, az AI Platform Notebooks kiváló választás.

Kapcsolódó

Leave a Reply

Az e-mail címet nem tesszük közzé. A kötelező mezőket * karakterrel jelöltük