10 เครื่องมือและเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่ดีที่สุด

โปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงต้องอาศัยมากกว่าโมเดลที่ปรับเข้ากับข้อมูลฝึกได้ นอกจากนั้นยังต้องมีการเตรียมข้อมูลล่วงหน้าที่ทำซ้ำได้ การประเมินผลที่เป็นประโยชน์ สภาพแวดล้อมสำหรับการประมวลผลที่เหมาะสม และวิธีติดตามว่าผลลัพธ์มาจากการทดลองใด เครื่องมือด้านล่างครอบคลุมงานเหล่านี้ ตั้งแต่การพยากรณ์แบบดั้งเดิมและต้นไม้เสริมการเรียนรู้ ไปจนถึงดีปเลิร์นนิง โมเดลที่ฝึกไว้ล่วงหน้า และการจัดการการทดลอง

คู่มือนี้มุ่งเน้นซอฟต์แวร์ที่นักพัฒนาและทีมข้อมูลใช้สร้างเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิงของตนเองได้ หากต้องการดูสภาพแวดล้อมคลาวด์ที่มีการจัดการและเวิร์กเบนช์สำหรับองค์กร โปรดอ่านคู่มือของเราเกี่ยวกับแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์แมชชีนเลิร์นนิง เครื่องมือหลายรายการในที่นี้ทำงานร่วมกันได้ เช่น ทีมอาจฝึกโมเดลด้วย scikit-learn หรือ PyTorch แล้วใช้ MLflow ติดตามการทดลอง

เปรียบเทียบเครื่องมือและเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิง

10 เครื่องมือและเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่ดีที่สุด

1. scikit-learn

scikit-learn รวบรวมอัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้กันทั่วไปและเวิร์กโฟลว์การประเมินผลที่เกี่ยวข้องไว้ในอินเทอร์เฟซ Python ที่เป็นมาตรฐานเดียวกัน รองรับการจำแนกประเภท การถดถอย การจัดกลุ่ม การลดมิติ และการเตรียมข้อมูลล่วงหน้า สำหรับทีมที่ทำงานกับข้อมูลธุรกิจแบบมีโครงสร้าง ความครอบคลุมนี้ทำให้ scikit-learn เป็นจุดเริ่มต้นที่มีประโยชน์ เพราะสามารถเปรียบเทียบแนวทางต่าง ๆ ได้หลายแบบโดยไม่ต้องสร้างการทดลองใหม่ทั้งหมดทุกครั้งที่เปลี่ยนตัวประมาณค่า

จุดแข็งในการใช้งานจริงคือการเชื่อมโยงการเตรียมข้อมูลเข้ากับการเลือกโมเดล ไปป์ไลน์ช่วยให้รวมการแปลงข้อมูลเข้ากับตัวประมาณค่าได้ ส่วนการตรวจสอบไขว้และการค้นหาพารามิเตอร์ช่วยเปรียบเทียบทางเลือกต่าง ๆ ควรจัดการเตรียมข้อมูลไว้ภายในเวิร์กโฟลว์การตรวจสอบความถูกต้อง เพื่อป้องกันไม่ให้ข้อมูลจากชุดประเมินผลรั่วไหลเข้าสู่การฝึก โมเดลเชิงเส้นหรือตัวรวมต้นไม้ที่สร้างขึ้นอย่างรอบคอบช่วยบ่งชี้ได้ว่าแนวทางที่ซับซ้อนกว่าจะเพิ่มคุณค่าได้จริงหรือไม่

เลือก scikit-learn หากต้องการทดลองได้ง่าย ทำงานกับปัญหาข้อมูลแบบตารางขนาดเล็กถึงปานกลาง หรือทำงานเป็นทีมที่ให้ความสำคัญกับโค้ดที่อ่านเข้าใจง่าย อย่างไรก็ตาม เครื่องมือนี้ไม่ใช่เฟรมเวิร์กฝึกโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการใช้งานทั่วไป และไม่ใช่บริการนำโมเดลไปใช้งานที่มีการจัดการ ก่อนขยายการทดลอง ให้ตรวจสอบความต้องการด้านหน่วยความจำ คุณลักษณะการปรับขนาดของตัวประมาณค่า และวิธีที่ไปป์ไลน์เตรียมข้อมูลจะทำงานเมื่อมีระเบียนใหม่เข้ามา ความสำเร็จขึ้นอยู่กับการแบ่งชุดข้อมูลและการกำหนดตัวแปรเป้าหมายพอ ๆ กับอัลกอริทึม

ไปที่ scikit-learn

2. PyTorch

PyTorch มีการดำเนินการกับเทนเซอร์ การหาอนุพันธ์อัตโนมัติ และองค์ประกอบเครือข่ายประสาทที่จำเป็นต่อการสร้างระบบดีปเลิร์นนิงแบบกำหนดเอง ช่วยให้นักพัฒนาควบคุมสถาปัตยกรรมของโมเดลและพฤติกรรมการฝึกได้โดยตรง จึงมีประโยชน์เมื่อวิธีประมาณค่าที่มีอยู่ไม่สามารถอธิบายโจทย์ได้ แอปพลิเคชันที่นำไปใช้ได้มีทั้งคอมพิวเตอร์วิทัศน์ การประมวลผลภาษา เสียง และงานวิจัยที่ต้องปรับเปลี่ยนตัวโมเดลเอง แทนที่จะเพียงเลือกพารามิเตอร์

เวิร์กโฟลว์ทั่วไปจะรวมชุดข้อมูลและตัวโหลดข้อมูลเข้ากับโมเดล ฟังก์ชันความสูญเสีย และตัวปรับค่าให้เหมาะสม นักพัฒนาสามารถตรวจสอบเทนเซอร์ระหว่างทาง ปรับแต่งลูปการฝึก และขยายระบบด้วยไลบรารีสนับสนุนได้ การฝึกแบบกระจายช่วยเพิ่มทางเลือกเมื่อภาระงานใหญ่เกินกว่าจะรองรับด้วยอุปกรณ์เครื่องเดียว แต่การย้ายไปใช้อุปกรณ์เร่งความเร็วหลายตัวต้องใส่ใจเรื่องการโหลดข้อมูล การสื่อสาร การบันทึกจุดตรวจสอบ และความสามารถในการทำซ้ำอย่างรอบคอบ การมีฮาร์ดแวร์มากขึ้นไม่ได้ทำให้การฝึกมีประสิทธิภาพโดยอัตโนมัติ

PyTorch เหมาะอย่างยิ่งสำหรับวิศวกรที่ต้องการความยืดหยุ่นและพร้อมรับผิดชอบซอฟต์แวร์ส่วนที่เกี่ยวข้องด้วยตนเอง อิสระดังกล่าวมาพร้อมความรับผิดชอบในการกำหนดค่าการทดลอง จัดการการพึ่งพาซอฟต์แวร์ ประเมินผล และนำระบบไปใช้งาน ควรเริ่มจากโมเดลขนาดเล็กที่ทำงานได้ก่อนปรับประสิทธิภาพ และทดสอบขั้นตอนการอนุมานแยกจากการฝึก โน้ตบุ๊กที่ทำงานได้สำเร็จเป็นเพียงส่วนหนึ่งของการส่งมอบบริการหรือแอปพลิเคชันที่เชื่อถือได้

เยี่ยมชม PyTorch

3. XGBoost

XGBoost เป็นไลบรารีการบูสต์แบบเกรเดียนต์ที่นิยมใช้กับงานพยากรณ์จากข้อมูลแบบมีโครงสร้าง โดยสร้างชุดโมเดลที่ช่วยปรับปรุงผลการพยากรณ์ก่อนหน้า พร้อมตัวควบคุมความซับซ้อนของโมเดลและพฤติกรรมการฝึก เป็นตัวเลือกที่มีประโยชน์สำหรับปัญหาการจำแนกประเภท การถดถอย และการจัดอันดับ ซึ่งแต่ละแถวประกอบด้วยค่าที่วัดได้และคุณลักษณะที่สร้างขึ้นผสมกัน แทนที่จะเป็นภาพดิบหรือเอกสารขนาดยาว

ในทางปฏิบัติ เวิร์กโฟลว์ควรเริ่มจากค่าพื้นฐานที่เหมาะสมและการแบ่งชุดตรวจสอบความถูกต้องที่สอดคล้องกับการนำไปใช้งานจริง ควรปรับความซับซ้อนของต้นไม้ อัตราการเรียนรู้ และระยะเวลาการฝึกไปพร้อมกัน แทนที่จะมุ่งปรับพารามิเตอร์เพียงตัวเดียว การหยุดก่อนกำหนดช่วยระบุได้ว่าการเพิ่มรอบการบูสต์ไม่ช่วยให้ผลการประเมินบนชุดตรวจสอบดีขึ้นแล้วหรือไม่ ตัวเลือกการประมวลผลด้วย CPU และ GPU มีแนวทางการทำงานต่างกัน แต่ความเร็วและการใช้หน่วยความจำขึ้นอยู่กับชุดข้อมูล ฮาร์ดแวร์ และการกำหนดค่าที่เลือก

เลือก XGBoost เมื่อต้องการเครื่องมือสร้างโมเดลแบบตารางที่เน้นเฉพาะทางและให้การควบคุมการฟิตโมเดลกับการทำให้เป็นปกติได้มาก เครื่องมือนี้ไม่ได้ช่วยลดความจำเป็นในการตรวจสอบค่าที่ขาดหาย ความพร้อมใช้งานของคุณลักษณะ หรือการเปลี่ยนแปลงของการกระจายข้อมูล ควรเปรียบเทียบกับวิธีประมาณค่าที่เรียบง่ายกว่าก่อนยอมรับความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น และวัดต้นทุนการอนุมานควบคู่ไปกับคุณภาพการพยากรณ์ การปรับความแม่นยำให้ดีขึ้นเพียงเล็กน้อยอาจไม่คุ้มกับโมเดลที่ทำงานช้าลงหรือดูแลรักษายากขึ้นในแอปพลิเคชันที่มีปริมาณการใช้งานสูง

เยี่ยมชม XGBoost

4. LightGBM

LightGBM เป็นเฟรมเวิร์กการบูสต์แบบเกรเดียนต์ที่ใช้ต้นไม้เป็นพื้นฐาน ออกแบบมาโดยคำนึงถึงประสิทธิภาพการฝึกและชุดข้อมูลขนาดใหญ่เป็นหลัก มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อการทดลองเกี่ยวข้องกับตารางข้อมูลขนาดใหญ่ คุณลักษณะจำนวนมาก หรือการค้นหาพารามิเตอร์ซ้ำหลายครั้ง แทนที่จะให้บริการแพลตฟอร์มแมชชีนเลิร์นนิงแบบครบวงจร LightGBM มุ่งเน้นที่ชั้นการสร้างโมเดล และสามารถเป็นองค์ประกอบหนึ่งในเวิร์กโฟลว์ด้านข้อมูลและการประเมินผลที่กว้างขึ้นบน Python

แนวทางที่ใช้ฮิสโตแกรมและการเติบโตของต้นไม้แบบขยายใบก่อนทำให้เกิดข้อแลกเปลี่ยนด้านประสิทธิภาพและการปรับแต่งที่แตกต่างจากการใช้งานต้นไม้แบบอื่น พารามิเตอร์ที่ควบคุมจำนวนใบ ความลึก และปริมาณข้อมูลขั้นต่ำที่ต้องมีในแต่ละใบควรได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ โดยเฉพาะเมื่อใช้ชุดข้อมูลขนาดเล็ก ตัวเลือกการเรียนรู้แบบขนาน แบบกระจาย และการใช้ GPU อาจช่วยรองรับภาระงานที่ต้องการทรัพยากรสูง แต่ควรตรวจสอบการรองรับและประสิทธิภาพกับการติดตั้งและฮาร์ดแวร์ที่ใช้งานจริง แทนที่จะคาดเดาจากประเภทของผลิตภัณฑ์

ควรพิจารณาประเมิน LightGBM เมื่อเวลาในการฝึกหรือการใช้หน่วยความจำเป็นข้อจำกัดต่อการทดลอง เมื่อเปรียบเทียบกับ XGBoost หรือ CatBoost ควรใช้ชุดพับ วิธีวัดผล และนิยามคุณลักษณะเดียวกัน เพื่อให้การเปรียบเทียบมีความหมาย ระวังปัญหาการฟิตมากเกินไป โดยเฉพาะเมื่ออนุญาตให้ต้นไม้มีความซับซ้อนสูง ผลลัพธ์ที่มีประโยชน์ที่สุดคือโมเดลที่สร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพการพยากรณ์ ต้นทุนการฝึก และเวลาแฝงในการใช้งานจริงกับภาระงานของคุณ

เยี่ยมชม LightGBM

5. CatBoost

CatBoost เป็นไลบรารีโอเพนซอร์สสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพแบบเกรเดียนต์บูสต์ ซึ่งรองรับคุณลักษณะเชิงหมวดหมู่โดยเฉพาะ จึงเหมาะอย่างยิ่งกับชุดข้อมูลที่มีประเภทผลิตภัณฑ์ ภูมิภาค หมวดหมู่บัญชี หรือคุณลักษณะอื่น ๆ ที่ไม่ใช่ตัวเลข นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือรองรับคุณลักษณะประเภทข้อความและเอ็มเบดดิง แต่ควรประเมินความสามารถเหล่านี้ให้เหมาะกับงานแต่ละประเภท แทนที่จะมองว่าใช้ทดแทนระบบสร้างโมเดลภาษาหรือโมเดลหลายรูปแบบทั่วไปได้

ข้อได้เปรียบหลักด้านเวิร์กโฟลว์คือช่วยลดงานเข้ารหัสข้อมูลด้วยตนเองบางส่วน ซึ่งมักเป็นขั้นตอนที่ต้องทำเมื่อนำโมเดลแบบตารางมาใช้ นักพัฒนาระบุประเภทของคุณลักษณะ ฝึกโมเดล และใช้เครื่องมือตรวจสอบความถูกต้องและวิเคราะห์โมเดลเพื่อดูพฤติกรรมของโมเดลได้ เครื่องมือตรวจสอบไขว้ การตรวจจับการปรับเข้ากับข้อมูลฝึกมากเกินไป และการจัดอันดับความสำคัญของคุณลักษณะ ช่วยจัดระบบการทดลองได้ แม้จะมีการจัดการข้อมูลเชิงหมวดหมู่ในตัว ทีมก็ยังต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลนำเข้าแต่ละรายการมีอยู่จริง ณ เวลาที่ต้องใช้ทำนาย และข้อมูลลูกค้าหรือข้อมูลของแต่ละเอนทิตีไม่รั่วไหลระหว่างชุดข้อมูลที่แบ่งไว้

เลือก CatBoost เมื่อข้อมูลเชิงหมวดหมู่เป็นหัวใจสำคัญของปัญหา และคุณต้องการเปรียบเทียบกับไลบรารีบูสต์อื่น ๆ โดยมีทางเลือกเฉพาะทางให้พิจารณา ควรทดสอบต้นทุนการฝึกโมเดล ความต้องการหน่วยความจำ รูปแบบการส่งออก และการทำงานบน CPU เทียบกับ GPU ก่อนตัดสินใจนำไปใช้งานจริง แม้จะใช้งานสะดวก แต่ก็ไม่ได้รับประกันว่าจะแม่นยำกว่าวิธีอื่นที่แข่งขันกัน หรือช่วยลดความจำเป็นในการเตรียมข้อมูลและติดตามตรวจสอบอย่างรอบคอบ

ไปที่ CatBoost

6. TensorFlow

TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงโอเพนซอร์สสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขและการพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียม คุณค่าของเฟรมเวิร์กนี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การกำหนดโมเดล เพราะระบบนิเวศโดยรอบยังรองรับเวิร์กโฟลว์การเตรียมข้อมูล การฝึกโมเดล การแสดงผลข้อมูล และการนำโมเดลไปใช้งานจริง จึงเหมาะอย่างยิ่งกับองค์กรที่ดูแลโมเดล TensorFlow อยู่แล้ว มีวิศวกรที่มีประสบการณ์ในเทคโนโลยีชุดนี้ หรือต้องเชื่อมโยงการฝึกโมเดลเข้ากับสภาพแวดล้อมการใช้งานจริงที่เข้ากันได้

โครงการ TensorFlow ที่ใช้งานได้จริงจะผสานการประมวลผลข้อมูลนำเข้ากับการกำหนดโมเดล การปรับหาค่าเหมาะสม และการประเมินผล อินเทอร์เฟซระดับสูงช่วยให้สร้างสถาปัตยกรรมที่ใช้กันทั่วไปได้ง่ายขึ้น ขณะที่การทำงานระดับต่ำรองรับการปรับแต่งเฉพาะทาง การตัดสินใจด้านวิศวกรรมที่สำคัญคือการพิจารณาสภาพแวดล้อมที่จะนำโมเดลไปรันตั้งแต่เนิ่น ๆ โมเดลที่ฝึกได้สำเร็จอาจยังต้องปรับขั้นตอนการส่งออก ตรวจสอบตัวดำเนินการที่รองรับ หรือเปลี่ยนการประมวลผลข้อมูลก่อนหน้า เพื่อให้ทำงานได้อย่างถูกต้องในสภาพแวดล้อมอื่น

เลือก TensorFlow เมื่อระบบนิเวศและโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่สอดคล้องกับข้อกำหนดในการนำส่งงาน อย่าเลือกใช้เพียงเพราะบทเรียนเก่าระบุว่าเป็นตัวเลือกมาตรฐานที่ใช้ได้กับทุกกรณี ตรวจสอบความเข้ากันได้ระหว่าง TensorFlow, Keras, แพ็กเกจสนับสนุน และส่วนประกอบสำหรับการนำไปใช้งานจริง โดยเฉพาะเมื่อนำตัวอย่างจากระบบเดิมมาปรับใช้ สำหรับโครงการใหม่ ให้เปรียบเทียบเวิร์กโฟลว์การพัฒนาและการให้บริการโมเดลโดยรวมกับทางเลือกอื่น แทนที่จะพิจารณาเพียงว่าใช้เวลานานแค่ไหนกว่าสคริปต์ฝึกโมเดลชุดแรกจะทำงานได้

ไปที่ TensorFlow

7. Keras

Keras มีอินเทอร์เฟซระดับสูงสำหรับสร้าง ฝึก ประเมินผล และบันทึกโครงข่ายประสาทเทียม Keras 3 รองรับแบ็กเอนด์ TensorFlow, JAX และ PyTorch ทำให้ทีมใช้ส่วนติดต่อเดียวกันในการสร้างโมเดลในสภาพแวดล้อมการประมวลผลหลายแบบได้ เหมาะสำหรับผู้เรียนและผู้ปฏิบัติงานที่ต้องการกำหนดโมเดลได้อย่างกระชับ พร้อมเปิดทางให้ใช้เวิร์กโฟลว์การฝึกที่เฉพาะทางยิ่งขึ้นเมื่อข้อกำหนดของงานพัฒนาต่อไป

ประโยชน์ในทางปฏิบัติคือช่วยลดการเขียนโค้ดฝึกโมเดลซ้ำ ๆ เลเยอร์ ออปติไมเซอร์ ฟังก์ชันความสูญเสีย เมตริก และคอลแบ็กที่มีมาให้ทำงานร่วมกันผ่านเมธอดฝึกและประเมินผลที่คุ้นเคย การย้ายข้ามแบ็กเอนด์ทำได้ดีที่สุดเมื่อส่วนประกอบของโมเดลใช้ส่วนติดต่อและการดำเนินการของ Keras ที่รองรับ โค้ดที่กำหนดเองและพึ่งพาแบ็กเอนด์ใดแบ็กเอนด์หนึ่งโดยตรงอาจลดความยืดหยุ่นนี้ลง จึงควรทดสอบความสามารถในการย้ายข้ามแบ็กเอนด์ แทนที่จะคาดเดาว่าจะทำได้โดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ การเลือกแบ็กเอนด์ยังส่งผลต่อประสิทธิภาพ ฟีเจอร์สำหรับการประมวลผลแบบกระจาย และระบบนิเวศโดยรอบที่โครงการสามารถใช้ได้

เลือก Keras เมื่อความอ่านง่ายและความรวดเร็วในการปรับปรุงงานเป็นสิ่งสำคัญ หรือเมื่อทีมต้องการทดลองใช้แบ็กเอนด์หลายแบบโดยไม่ต้องเขียนส่วนประกอบของโมเดลใหม่ทั้งหมด Keras เป็นชั้นอินเทอร์เฟซ ไม่ใช่บริการคลาวด์แยกต่างหาก และผู้ใช้ยังต้องเข้าใจข้อมูล การปรับหาค่าเหมาะสม และการประเมินผล ทดสอบประสิทธิภาพของโมเดลจริงบนฮาร์ดแวร์ที่จะใช้ และตรวจสอบการแปลงโมเดลเป็นรูปแบบสำหรับจัดเก็บและการนำไปใช้งานจริง ก่อนเลือกแบ็กเอนด์สำหรับแอปพลิเคชันที่จะใช้งานต่อเนื่องในระยะยาว

ไปที่ Keras

8. JAX

JAX ผสานการคำนวณอาร์เรย์เข้ากับการแปลงที่นำมาประกอบใช้ร่วมกันได้ เช่น การหาอนุพันธ์อัตโนมัติ การคอมไพล์แบบทันเวลา และการทำเวกเตอร์ไลเซชัน เหมาะสำหรับปัญหาที่เกี่ยวข้องกับงานคำนวณเชิงตัวเลขแบบกำหนดเอง การหาค่าเหมาะที่สุดที่ไม่ใช่รูปแบบทั่วไป หรืองานวิจัยที่ได้ประโยชน์จากการเขียนการคำนวณให้อยู่ในรูปฟังก์ชันที่แปลงได้ เครือข่ายประสาทเทียมเป็นหนึ่งในการประยุกต์ใช้ แต่เฟรมเวิร์กนี้ยังเหมาะกับการจำลองที่หาอนุพันธ์ได้และเวิร์กโฟลว์ทางวิทยาศาสตร์ซึ่งไม่เข้ากับอินเทอร์เฟซฝึกโมเดลแบบทั่วไป

รูปแบบการพัฒนาแตกต่างจากการเขียน Python แบบคำสั่งทั่วไป นักพัฒนาต้องเข้าใจว่าฟังก์ชันที่ผ่านการแปลงทำงานร่วมกับสถานะ รูปร่างของอาร์เรย์ การสุ่ม และการคอมไพล์อย่างไร ข้อจำกัดเหล่านี้อาจช่วยให้ปรับแต่งโค้ดได้ง่ายขึ้นเมื่อออกแบบได้ถูกต้อง แต่ก็ทำให้ต้องใช้เวลาเรียนรู้ ไลบรารีในระบบนิเวศที่ทำงานร่วมกันมีองค์ประกอบระดับสูงสำหรับเครือข่ายประสาทเทียมและการหาค่าเหมาะที่สุด ส่วน JAX เองควรทำความเข้าใจว่าเป็นพื้นฐานสำหรับการคำนวณ ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์จัดการการทดลองแบบครบวงจร

เลือกใช้ JAX เมื่อรูปแบบการเขียนโปรแกรมของแพลตฟอร์มรองรับโจทย์ทางเทคนิคโดยตรง และทีมสามารถทุ่มเทเวลาเพื่อทำความเข้าใจได้ เมื่อต้องวัดประสิทธิภาพ ให้คำนึงถึงเวลาแฝงจากการคอมไพล์ และแยกการทำงานครั้งแรกออกจากการทำงานในสภาวะคงที่ สำหรับงานพยากรณ์ข้อมูลแบบตารางทั่วไป ไลบรารีที่เรียบง่ายกว่าอาจดูแลรักษาได้ง่ายกว่า ส่วนงานวิจัยแบบกำหนดเองที่เน้นตัวเร่งประมวลผล ความสามารถในการผสานการแปลงต่าง ๆ อาจคุ้มค่ากับการทำความเข้าใจแนวคิดเพิ่มเติม

ไปที่ JAX

9. Transformers โดย Hugging Face

Hugging Face Transformers มีอินเทอร์เฟซสำหรับทำงานกับโมเดลที่ฝึกไว้ล่วงหน้าในงานด้านภาษา ภาพ เสียง และงานหลายรูปแบบ จุดเด่นหลักคือการเชื่อมสถาปัตยกรรมโมเดลเข้ากับตัวตัดคำหรือโปรเซสเซอร์ที่จำเป็นต่อการเตรียมข้อมูลขาเข้าอย่างถูกต้อง ช่วยให้นักพัฒนาต่อยอดจากความสามารถของโมเดลที่มีอยู่ได้ โดยไม่ต้องสร้างสถาปัตยกรรมแต่ละแบบขึ้นมาเองและฝึกระบบตั้งแต่ต้นสำหรับทุกแอปพลิเคชันใหม่

โดยทั่วไป โครงการจะเริ่มจากเลือกจุดตรวจสอบโมเดลที่เหมาะสม โหลดองค์ประกอบประมวลผลที่เข้าคู่กัน และประเมินผลกับตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของงาน ก่อนพิจารณาปรับใช้หรือปรับแต่งโมเดล ไลบรารีมีอินเทอร์เฟซสำหรับการฝึกและการอนุมาน แต่เวิร์กโฟลว์ที่แน่นอนขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรมและงานนั้น ๆ ควรให้ความสำคัญกับการ์ดข้อมูลโมเดล รูปแบบข้อมูลขาเข้าที่รองรับ ขีดจำกัดของบริบท และข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์ไม่น้อยไปกว่าตัวเลขประสิทธิภาพที่พาดหัวไว้ การเปลี่ยนจุดตรวจสอบโมเดลอาจเปลี่ยนทั้งลักษณะการตอบสนองและข้อกำหนดในการปฏิบัติงาน

เลือกใช้ Transformers เมื่อโมเดลที่ฝึกไว้ล่วงหน้าเป็นพื้นฐานที่มีประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชัน ใบอนุญาตของไลบรารีไม่ได้มีผลแทนใบอนุญาตหรือเงื่อนไขการใช้งานแยกต่างหากที่กำกับน้ำหนักโมเดลที่ดาวน์โหลดมา โมเดลขนาดใหญ่อาจต้องใช้หน่วยความจำมาก และการให้บริการในระบบใช้งานจริงอาจต้องมีเครื่องมือเพิ่มเติมนอกเหนือจากตัวไลบรารี เริ่มจากโมเดลที่มีขนาดเล็กที่สุดและเหมาะกับงาน วัดคุณภาพและเวลาแฝงที่จำเพาะต่องาน แล้วตรวจสอบว่าการจัดการข้อมูลและการเข้าถึงโมเดลเป็นไปตามข้อกำหนดในการนำระบบไปใช้งาน

ไปที่ Hugging Face Transformers

10. MLflow

MLflow ช่วยให้ทีมจัดระเบียบงานแมชชีนเลิร์นนิงในขั้นตอนการทดลองและการจัดการเวอร์ชันโมเดล โดยบันทึกข้อมูลต่าง ๆ เช่น พารามิเตอร์ ตัวชี้วัด และอาร์ติแฟกต์ เพื่อให้ตรวจสอบย้อนกลับได้ว่าผลลัพธ์มาจากการทำงานรอบใด ต่างจากไลบรารีสำหรับสร้างโมเดลที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ หน้าที่หลักของ MLflow คือจัดการเวิร์กโฟลว์รอบโมเดล ไม่ใช่จัดหาอัลกอริทึมจำแนกประเภทหรือสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเทียมอีกแบบหนึ่ง

ในโครงการจริง นักพัฒนาจะบันทึกการทำงานแต่ละรอบระหว่างเปรียบเทียบการเตรียมข้อมูล การตั้งค่าโมเดล และผลการประเมิน ความสามารถด้านการจัดแพ็กเกจโมเดลและทะเบียนโมเดลช่วยเชื่อมการทดลองเข้ากับเวอร์ชันที่กำลังพิจารณานำไปใช้งานจริง ประโยชน์จะยิ่งชัดเจนเมื่อมีหลายคนร่วมทำโครงการ หรือเมื่อต้องกลับมาทบทวนผลลัพธ์หลังจากโน้ตบุ๊กต้นฉบับมีการเปลี่ยนแปลง การติดตามที่มีประโยชน์ยังต้องอาศัยการตั้งชื่ออย่างสม่ำเสมอ ตัวชี้วัดที่มีความหมาย และการอ้างอิงข้อมูลกับโค้ดที่เกี่ยวข้องอย่างชัดเจน

เลือกใช้ MLflow เมื่อการจัดการประวัติการทดลองและการส่งต่อโมเดลด้วยตนเองเริ่มทำได้ยาก การติดตั้งระบบที่โฮสต์เองต้องมีพื้นที่จัดเก็บ การควบคุมสิทธิ์เข้าถึง การสำรองข้อมูล และผู้รับผิดชอบด้านการดำเนินงาน การติดตั้งเครื่องมือติดตามไม่ได้ทำให้มีกระบวนการกำกับดูแลที่ครบถ้วนโดยอัตโนมัติ ควรกำหนดว่าอาร์ติแฟกต์ใดอาจมีข้อมูลที่ละเอียดอ่อน และใครบ้างที่เข้าถึงได้ หากใช้อย่างสม่ำเสมอ MLflow จะช่วยเสริมชุดเครื่องมือสร้างโมเดล และทำให้ตรวจสอบการเปรียบเทียบกับการตัดสินใจนำโมเดลไปใช้งานได้ง่ายขึ้น

ไปที่ MLflow

วิธีเลือกชุดเครื่องมือสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

เริ่มจากข้อมูลและโจทย์ที่ต้องการแก้ หากเป็นตารางข้อมูลที่มีโครงสร้าง ให้สร้างแบบจำลองพื้นฐานแบบดั้งเดิมก่อนลงทุนกับโครงข่ายประสาทเทียม สำหรับงานเกี่ยวกับภาพ เสียง หรือภาษาที่ซับซ้อน ควรพิจารณาโมเดลที่ผ่านการฝึกไว้ล่วงหน้าและเหมาะกับงานก่อนฝึกโมเดลตั้งแต่ต้น เครื่องมือแต่ละชนิดช่วยแก้ปัญหาคนละส่วนของเวิร์กโฟลว์ ดังนั้นการเพิ่มซอฟต์แวร์ควรตอบโจทย์ข้อจำกัดที่เกิดขึ้นจริง

ออกแบบวิธีประเมินผลก่อนปรับแต่งโมเดล แยกข้อมูลฝึกออกจากข้อมูลประเมินผลในลักษณะที่สอดคล้องกับการใช้งานในอนาคต การพยากรณ์ที่ขึ้นอยู่กับเวลาใช้วิธีแบ่งข้อมูลต่างจากงานจำแนกข้อมูลระเบียนอิสระทั่วไป เมื่อจำเป็น ให้จัดกลุ่มเอนทิตีที่เกี่ยวข้องไว้ด้วยกัน และเปรียบเทียบโมเดลโดยใช้ข้อมูลนำเข้า ตัวชี้วัด และขั้นตอนการประเมินผลแบบเดียวกัน

คำนึงถึงต้นทุนการดำเนินงานด้วย ซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สยังต้องใช้ทรัพยากรประมวลผล พื้นที่จัดเก็บ งานวิศวกรรม และการบำรุงรักษา ควรวัดการใช้หน่วยความจำ เวลาฝึกโมเดล ความหน่วงในการอนุมาน และความพยายามที่ต้องใช้เพื่อทำการทดลองซ้ำ โมเดลที่มีความแม่นยำน้อยกว่าเล็กน้อยอาจเป็นตัวเลือกที่มีประโยชน์กว่า หากอธิบายและบำรุงรักษาได้ง่ายกว่า หรือทำงานได้ภายในงบประมาณความหน่วงที่กำหนด

จากโน้ตบุ๊กสู่แอปพลิเคชันที่เชื่อถือได้

ทำให้การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและการอนุมานสอดคล้องกัน บันทึกเวอร์ชันของโค้ดและข้อมูลที่ใช้ในการทดลองแต่ละครั้ง และทดสอบโมเดลที่ส่งออกแล้วในสภาพแวดล้อมที่จะใช้งานจริง ตรวจสอบการทำงานเมื่อข้อมูลนำเข้าขาดหาย มีหมวดหมู่ที่ไม่คุ้นเคย หรือตัวอย่างแตกต่างจากการกระจายของข้อมูลฝึก วางแผนว่าจะติดตามผล เปลี่ยน หรือย้อนกลับไปใช้โมเดลเดิมอย่างไรก่อนที่โมเดลจะกลายเป็นองค์ประกอบที่ทีมอื่นต้องพึ่งพา

หากต้องการศึกษาแวดวง Python ให้ละเอียดขึ้น โปรดอ่านคู่มือของเราเกี่ยวกับไลบรารี Python สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและ AI และไลบรารี Python สำหรับการเรียนรู้เชิงลึก คู่มือเหล่านั้นอธิบายการเลือกแพ็กเกจอย่างละเอียดกว่า ส่วนประเด็นในที่นี้คือแต่ละองค์ประกอบทำงานร่วมกันอย่างไรในเวิร์กโฟลว์สร้างโมเดลโดยรวม

ควรใช้เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องตัวใด

เริ่มด้วย scikit-learn เพื่อสร้างแบบจำลองพื้นฐานแบบดั้งเดิม ลองเปรียบเทียบ XGBoost, LightGBM และ CatBoost เมื่อโจทย์หลักคือการพยากรณ์จากข้อมูลที่มีโครงสร้าง โดยใช้วิธีตรวจสอบความถูกต้องแบบเดียวกันเพื่อหาจุดสมดุลที่เหมาะกับชุดข้อมูลของคุณมากที่สุด

ใช้ PyTorch เพื่อการเรียนรู้เชิงลึกที่ยืดหยุ่น ใช้ TensorFlow เมื่อระบบนิเวศสำหรับการฝึกและการนำไปใช้งานเหมาะกับความต้องการ ใช้ Keras เมื่อต้องการอินเทอร์เฟซระดับสูงที่รองรับแบ็กเอนด์หลายแบบ หรือใช้ JAX สำหรับงานวิจัยด้านคณิตศาสตร์เชิงตัวเลขที่สามารถหาอนุพันธ์ได้ Hugging Face Transformers ช่วยให้เข้าถึงโมเดลที่ผ่านการฝึกไว้ล่วงหน้า ขณะที่ MLflow ช่วยจัดระเบียบการทดลองและเวอร์ชันต่าง ๆ ในชุดเครื่องมือสร้างโมเดลที่เหมาะสม

สร้างเวิร์กโฟลว์ที่เล็กที่สุดเท่าที่จะตอบโจทย์ได้อย่างเชื่อถือได้ แล้วค่อยขยายเมื่อข้อจำกัดที่วัดได้ในด้านคุณภาพโมเดล ขนาดงาน การทำงานร่วมกัน หรือการนำไปใช้งาน ทำให้ความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นมีเหตุผลรองรับ