机器学习赋予了计算机从数据中学习的能力，从而能够识别数据中的规律和趋势，并基于这些洞察做出决策，或者为企业决策提供辅助。
然而，机器学习本身是一门具有挑战性的学科，它高度依赖于数学和编程知识。这并非意味着它不可学习，事实上学习机器学习是完全可行的。 此外，借助本文将介绍的平台，还可以规避技术上的复杂性。
这些平台不仅简化了模型构建的过程，还将基础设施相关的复杂细节进行了隐藏。
什么是机器学习？
机器学习是一个研究领域，其目标是创建无需明确编程就能做出决策的计算机。 在机器学习出现之前，计算机只能执行程序员明确指令的任务。
程序员必须详细地告知计算机如何进行决策。尽管这在某些功能上是可行的，但有些功能过于复杂，无法用明确的程序指令来描述。
例如，考虑到同一张图片可能存在的多种不同角度、方向和光照条件，编写一个图像分类程序是几乎不可能的。机器学习使得计算机能够在无需显式编程的情况下完成这些任务。
为什么要使用机器学习平台？
机器学习平台提供了一种更为简便的模型构建方式。 大多数平台都提供了低代码甚至无代码的构建工具。 你只需要提供用于学习的数据，其余的工作则由平台自动处理。 此外，你通常也不需要担心如何经济高效地配置基础设施和部署模型。
与那些不经常构建小型模型的小型企业自行搭建环境相比，使用平台通常更具成本效益。 自行搭建机器学习环境意味着需要购买昂贵的GPU。
然而，通过租用平台服务，你只需为实际使用的资源付费。 当然，如果你需要训练更大的模型或者经常进行训练，情况可能会有所不同。
平台还简化了MLOps的管理。它们可以帮助你保留日志和指标，以便实现可重复性。
接下来，我们将深入探讨一些机器学习基础设施平台。
基站
Baseten 提供了一种简易的方法，使用Truss部署机器学习模型。Truss是一个开源标准，用于打包使用任何流行的机器学习框架构建的模型。
部署完成后，Baseten会记录并监控已部署模型的健康状况。它可以根据访问量自动调整模型服务基础设施的规模，从而帮助你更好地管理基础设施。
使用Baseten，你还可以微调FLAN-T5、Llama和Stable Diffusion等模型。 该平台还与你现有的CI/CD工作流程集成，因此你可以按照自己的流程进行构建。
你还可以编写与模型集成的无服务器Python函数。 计费方式是在模型部署、扩展或进行预测时进行，这有助于你更好地控制成本。
复制
Replicate 提供了一种便捷的机器学习模型运行方式。 Replicate通过提供Python SDK和Rest API简化了模型开发和训练过程，这些工具可以用于进行预测。
它本质上是一个低代码构建器。 该平台提供了用于执行常见机器学习任务的模型，例如图像修复、视频创建和编辑、使用大型语言模型生成文本、图像到文本的转换，反之亦然，以及提高图像分辨率等。
Replicate使用Cog，这是一款用于在生产就绪容器中部署机器学习模型的工具，然后将它们构建到Docker容器中进行部署。 Replicate提供了一个可根据实际使用进行扩展的生产运行时环境。 此运行时公开了一个REST API，你可以访问和使用它。 计费也是按秒进行的。
拥抱的脸
Hugging Face 是一个AI社区和数据科学平台，为你提供构建、训练和部署最先进的机器学习模型所需的工具。
在这种情况下，Hugging Face的主要吸引力在于AutoTrain，这是一种无代码构建机器学习模型的方法，你只需要上传训练数据集即可。
AutoTrain会自动尝试不同的模型，以找到最适合你的训练数据的模型。 随后，你可以将经过训练的模型部署到模型服务Hugging Face Hub。
使用AutoTrain，你可以构建用于图像分类、文本分类、标记分类、问答、翻译、摘要、文本回归、表格数据分类和表格数据回归的模型。部署后，你的模型将通过HTTP可用。
谷歌自动机器学习
Google AutoML 提供了一种简便的方法，让你以最少的努力和专业知识来构建机器学习模型。 它包括Vertex AI，这是一个用于构建、部署和扩展AI模型的统一平台。
借助Google AutoML，你可以存储数据集并访问Google团队使用的机器学习工具。 它还使你能够管理结构化数据(AutoML Tabular)、检测图像中的对象以及使用AutoML Image对图像进行分类。
你也可以使用AutoML Video对视频文件执行相同的操作。 此外，你可以使用AutoML Text对文本执行情感分析，并使用AutoML Translation在50多种语言之间进行翻译。 可以使用REST和RPC API访问已部署的模型。
Azure 开放人工智能
Azure OpenAI 服务使你能够访问由OpenAI创建的各种模型。 这些模型包括GPT-3和GPT-4，它们是能够理解自然语言和代码，并因此产生自然语言和代码的模型。GPT-3.5为ChatGPT提供支持。
此外，该服务还提供对DALL-E(自然语言文本到图像生成器)的访问。 还有Codex，这是一种能够理解自然语言并生成代码的模型。
最后，还有处理称为嵌入的专用数据集的嵌入模型。 可以使用REST API、Python SDK或基于Web的Azure OpenAI Studio通过Azure OpenAI访问这些模型。
Azure平台提供Azure云的安全保障，例如私有网络、区域可用性和负责任的AI内容过滤。
AWS Sagemaker
Sagemaker是作为AWS服务套件的一部分提供的托管AWS服务。它为你提供了构建、训练和部署机器学习模型的工具。
从本质上讲，Sagemaker可以帮助你自动化构建生产级AI/ML模型开发管道的繁琐过程。它提供了一个框架，用于在AWS公有云中大规模构建、托管、训练和部署人工智能模型。Sagemaker提供了内置算法，用于执行线性回归和图像分类等任务。
此外，它还支持Jupyter Notebooks，你可以使用它来创建自定义模型。Sagemaker还附带一个连续模型监控器，它会尝试自动找到为你的算法产生最佳结果的参数和超参数集。
SageMaker 还可以帮助你轻松地将模型作为HTTP端点跨不同的可用性区域部署。 AWS Cloudwatch 可用于监控模型随时间推移的性能。
数据块
Databricks是一个数据湖屋，可以准备和处理数据。 它使得管理机器学习模型开发的整个生命周期更加容易。
Databricks使得构建生成式AI和大型语言模型变得更加容易。它提供了几个关键功能，例如支持Python、R、SQL和Scala等编程语言的协作Databricks笔记本。
Databricks还提供了一个机器学习运行时，它预先配置了机器学习优化集群。为了帮助部署，该平台提供模型服务和监控。它还可以帮助你使用AutoML和MLFLow管理开发管道。
最后的话
毫无疑问，机器学习对任何企业都有价值。 然而，构建和训练机器学习模型所需的深入技术知识为大多数企业设置了进入门槛。
但是，本文介绍的平台简化了流程，并使机器学习开发更加易于访问。
接下来，请查看有关DataBricks与Snowflake的详细文章。