Nyní je ideální čas na vývoj modelů umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML). Jak technologie postupuje bezprecedentním tempem, společnosti se předhánějí v nasazení modelů ML, které prosazují inovativní nápady a udržují si konkurenční výhodu. Navzdory naléhavosti se však mnoho organizací stále snaží převést své projekty umělé inteligence od konceptu k produkci. Výzva často spočívá v efektivním zpracování a přípravě obrovského množství dat – což je kritický krok, který určuje tempo a úspěch celého procesu vývoje.
Průlomové technologie, jako je SQream na Oracle Cloud Infrastructure (OCI), zlepšují výsledky transformací starších procesů urychlením přípravy dat a snížením vývojových cyklů o více než 90 %. Díky těmto vylepšením mohou organizace zefektivnit své pracovní postupy a urychlit nasazení AI, což jim nakonec umožní efektivněji dosahovat svých strategických cílů.
Vývoj modelu ML je složitý proces, často zabřednutý manuálními, časově náročnými kroky a velkým spoléháním se na více týmů, které poskytují potřebná data a infrastrukturu. Nedávná studie ukazuje, že 98 % společností zažilo v roce 2023 selhání projektu ML.
Překonání těchto výzev vyžaduje strategický přístup, který se zabývá technologickými aspekty procesu i aspekty spolupráce. S SQream na OCI jsme svědky transformačních vylepšení, která přetvářejí celé prostředí datové vědy. Tato specializovaná, patentovaná GPU akcelerovaná technologie nezrychluje pouze přípravu dat. Předefinuje celý proces a umožňuje rychlejší přístup k použitelným datům a přehledům. Zmírněním úzkých míst, která obvykle dusí týmovou produktivitu, SQream mobilizuje jednotlivce i skupiny, aby dosáhli více za kratší dobu. V širším měřítku poskytuje SQream na OCI neocenitelnou strategickou flexibilitu a nákladovou efektivitu a pomáhá podnikům rychle se přizpůsobit neustále se vyvíjejícím požadavkům digitálního věku. Tato vylepšení společně dláždí cestu k efektivnějšímu a efektivnějšímu provádění projektů ML a pomáhají zajistit, aby společnost mohla plně využít své investice do dat.
Příprava transformačních dat
Počáteční fáze vývoje ML, zejména příprava dat, jsou často časově nejnáročnější a nejsložitější. Tato fáze zahrnuje rozsáhlé úkoly, jako je shromažďování dat, čištění, integrace a transformace, z nichž každá může výrazně zpozdit projekty, pokud jsou zpracovávány na tradiční infrastruktuře CPU. Akcelerace GPU přináší revoluci v následujících procesech a využívá sílu masivního paralelního zpracování k dramatickému zvýšení rychlosti a efektivity:
- Příprava dat (sběr, čištění, integrace a transformace): Tradiční příprava dat zahrnuje pracné, manuální procesy, které jsou časově náročné, náchylné k chybám a často vyžadují více iterací. Od ručního skriptování pro sběr dat až po pečlivé úsilí při čištění dat a složité vlastní skriptování pro integraci a transformaci různorodých datových sad mohou tyto ruční procesy vést ke značným zpožděním projektu. SQream on OCI má dramatický dopad na tyto úkoly, zefektivňuje a automatizuje procesy využitím technologie akcelerované GPU. Tato inovace omezuje chyby, snižuje přípravu dat až o 90 % a umožňuje zpracování velkých datových sad v reálném čase, což eliminuje potřebu ručního rozdělování, přípravných oblastí nebo kroků předběžného zpracování. Schopnost zvládnout tyto úkoly v reálném čase bez nutnosti předběžného zpracování nebo mezikroků je zásadní pro včasnou a efektivní analýzu dat a vývoj modelu.
- Inženýrství funkcí a ověřování dat: Inženýrství funkcí a ověřování jsou kritickými kroky ve vývoji ML, protože přímo ovlivňují přesnost a výkon modelu. Tyto procesy jsou však typicky iterativní a časově náročné a vyžadují několik kol experimentování k identifikaci nejúčinnějších funkcí. S SQream na OCI mohou datoví vědci rychle experimentovat s různými sadami funkcí a mnohem rychleji ověřit jejich účinnost. Akcelerace GPU platformy umožňuje rychlejší zpracování složitých výpočtů a výrazně zkracuje cyklus od vývoje po výrobu. Tato schopnost je klíčová pro identifikaci nejpůsobivějších funkcí pro přesnost modelu a nakonec vede k robustnějším a spolehlivějším modelům ML.
Tato vylepšení nejen urychlují klíčové rané fáze projektů ML, ale také pomáhají zajistit, že data vkládaná do modelů mají nejvyšší kvalitu. Toto základní vylepšení připravuje půdu pro úspěšnější výsledky, protože datoví vědci mohou strávit méně času přípravou dat a více času získáváním praktických poznatků.
Posilte týmy a zvyšte produktivitu
Zatímco efektivní příprava dat je klíčová, optimalizace týmové spolupráce a produktivity s cílem maximalizovat hodnotu projektů ML je stejně důležitá. V typických vývojových prostředích ML může být týmová dynamika často brzděna neefektivitou, která brání pokroku i spolupráci. Datoví vědci jsou do značné míry závislí na datových inženýrech při řadě úkolů, zejména při přípravě dat. Tato závislost vytváří úzké hrdlo, protože datoví vědci musí často čekat, až datoví inženýři připraví a poskytnou data, což zdržuje celý vývojový proces.
Tradiční dělba práce mezi datovými vědci a datovými inženýry může navíc vést k duplicitním snahám a chybné komunikaci, což přináší další zpoždění a frustraci. Týmy se mohou ocitnout v opakovaném cyklu žádostí o úpravy dat a čekání na jejich zpracování, což ještě více sníží produktivitu. Odpojení mezi týmy datové vědy a datového inženýrství má často za následek delší vývojové cykly, překročení nákladů na projekt a promarněné příležitosti pro inovace.
SQream on OCI přináší revoluci do týmové dynamiky následujícími způsoby:
- Vylepšená spolupráce: Využitím možností zpracování dat s akcelerací GPU SQream mohou datoví vědci nezávisle provádět mnoho úloh přípravy dat, které dříve vyžadovaly podporu datového inženýrství. Datoví vědci získávají přímou kontrolu nad manipulací s daty, což jim umožňuje provádět úpravy a iterace v reálném čase, což urychluje vývojový cyklus a snižuje možnost chybné komunikace.
- Posílení morálky a produktivity: Díky SQream na OCI umožňuje odstranění běžných úzkých míst, jako je pomalé zpracování dat a závislost na externích zdrojích, týmy datové vědy pracovat autonomněji a efektivněji. Tato autonomie zvyšuje produktivitu i morálku týmu, protože členové vidí rychlejší výsledky svého úsilí a mohou se soustředit na kreativnější a strategičtější aktivity, než čekat na poskytování dat. Když je tým zmocněn pracovat efektivněji, je motivovanější a může přinést výsledky s vysokým dopadem, které pohánějí obchodní úspěch.
- Optimalizovaná alokace lidských zdrojů: Vzhledem k tomu, že datoví vědci přebírají více úkolů zpracování dat, mohou datoví inženýři přesměrovat své zaměření na optimalizaci datové infrastruktury, zlepšování řešení ukládání dat a implementaci pokročilých postupů správy dat. Optimalizace rolí a alokace zdrojů zvyšuje celkovou efektivitu týmu a umožňuje každému členu efektivněji přispívat do oblasti své odbornosti. Snížením závislosti na jediném týmu pro kritické úkoly mohou organizace zajistit, že jejich datové operace budou odolnější s výrazně sníženým nákladovým profilem.
Efektivita nákladů: Snížení celkových nákladů na vlastnictví
Jednou z nejpřesvědčivějších výhod SQream na OCI je dramatické snížení celkových nákladů na vlastnictví (TCO) pro datové operace. Škálování možností analýzy dat tradičně zahrnuje značné investice jak do lidských zdrojů, tak do fyzické infrastruktury, včetně nákupu a údržby vysoce výkonných serverů a úložných řešení, ať už na místě nebo v cloudu. Toto nastavení může být neúměrně drahé, zejména pro velké projekty nebo pro organizace, které chtějí rychle rozšířit své datové možnosti.
SQream na OCI tedy nabízí následující výhody:
- Optimalizované využití hardwaru: Architektura SQream navržená tak, aby maximalizovala výpočetní výkon GPU, umožňuje zpracovávat více dat vyšší rychlostí, což výrazně snižuje závislost na fyzickém hardwaru. Využití škálovatelných cloudových zdrojů OCI znamená, že organizace mohou škálovat své možnosti zpracování dat bez odpovídajících nárůstů fyzické infrastruktury. Schopnost efektivně škálovat operace bez vynaložení neúměrných nákladů je významnou výhodou pro společnosti, které chtějí rozšířit své datové iniciativy.
- Snížení provozních nákladů: Přesunutím většího množství datových operací do cloudu společnosti minimalizují průběžné náklady spojené s provozem datových center, včetně napájení, chlazení a prostoru. Kromě toho účinnost akcelerace GPU SQream snižuje výpočetní čas a spotřebu energie ve srovnání s tradičními systémy založenými na CPU, což se promítá do nižších nákladů na cloudové zpracování. Organizace mohou tyto úspory přesměrovat na jiné strategické iniciativy, což jim umožní více investovat do inovací a růstu.
Budoucnost vývoje ML s SQream na OCI
V době, kdy je rychlý vývoj AI a ML zásadní pro udržení konkurenční výhody, se SQream na OCI ukazuje jako transformační síla, která řeší kritické výzvy přípravy dat a týmové produktivity. Drastickým snížením času a složitosti spojené se shromažďováním, čištěním, integrací a transformací dat umožňuje SQream datovým vědcům přejít od konceptu k produkci s nebývalou rychlostí a přesností. Snížení doby přípravy dat o 90 % není jen statistika. Je katalyzátorem inovací, který organizacím umožňuje odemknout nové úrovně efektivity a úspěchu.
SQream na OCI umožňuje datovým vědcům převzít kontrolu nad úkoly, které dříve vyžadovaly rozsáhlou podporu, omezuje závislosti a umožňuje úpravy v reálném čase. Zefektivněním pracovních postupů a odstraněním úzkých míst zlepšuje SQream spolupráci a urychluje dobu uvedení na trh. Tato transformace přesahuje úsporu času, protože použití akcelerace GPU a cloudové infrastruktury umožňuje organizacím škálovat možnosti zpracování dat bez nutnosti rozsáhlých investic do hardwaru. V kombinaci s nižšími provozními náklady tato struktura uvolňuje zdroje pro strategické iniciativy a podporuje kulturu inovací a růstu.
Tyto změny společně podtrhují hluboký dopad SQream na OCI, nejen na jednotlivé projekty, ale i na celkovou agilitu, efektivitu a odolnost organizace. Vzhledem k tomu, že společnosti pokračují v procházení složitostí AI a strojového učení, schopnost zefektivnit procesy, posílit týmy a optimalizovat zdroje bude klíčem k udržení konkurenční výhody. SQream na OCI není jen technologický pokrok. Jde o strategický nástroj, který organizacím umožňuje plně využít jejich datová aktiva, dosahovat smysluplných výsledků a prosperovat v rychle se vyvíjejícím digitálním prostředí.
Chcete-li zjistit, jak mohou SQream a Oracle způsobit revoluci ve vašem vývoji ML, navštivte naši komplexní sadu zdrojů nebo si naplánujte schůzku s naším týmem. Chcete-li se dozvědět více o tom, jak může SQream na Oracle Cloud Infrastructure urychlit vaši cestu vývoje ML, kontaktujte nás ještě dnes.
Zdroj: Oracle
