Cos'è un server Machine Learning?

Le soluzioni di Machine Learning comprendono sistemi, strumenti e processi che supportano lo sviluppo, la formazione e l’implementazione di modelli di ML. Questo aspetto è fondamentale per la gestione dell’intero ciclo di vita dei progetti di ML, dalla raccolta dei dati all’inferenza dei modelli. Include componenti per lo storage dei dati, la preelaborazione, la progettazione delle funzionalità e il versioning, spesso utilizzando strumenti come data lake, feature store e data warehouse.

Questi possono essere costruiti su repository privati o storage Cloud, garantendo scalabilità e accessibilità. Ad esempio, strumenti come Data Version Control (DVC) forniscono soluzioni open source per la gestione di dati, modelli e pipeline, mentre gli archivi di feature semplificano lo storage e l'esecuzione di query sui dati delle feature durante l'addestramento e l'inferenza dei modelli.

L’infrastruttura deve essere solida e scalabile per gestire le esigenze uniche del ML, che spesso richiedono l’elaborazione di vasti dataset e l’esecuzione di calcoli complessi. Un ML ben progettato supporta una gestione dei dati di alta qualità, garantendo la raccolta, l’archiviazione e l’elaborazione efficiente dei dati.

Questa base è fondamentale perché la qualità e l'accessibilità dei dati hanno un impatto diretto sulle prestazioni dei modelli di ML. Oltre ai dati, i server dedicati includono anche risorse di calcolo, capacità di rete e framework software che, nel complesso, consentono la perfetta esecuzione dei carichi di lavoro ML.

Un server Machine Learning è un sistema informatico specializzato, dotato di hardware e software sviluppati per rispondere alle esigenze di calcolo legate alle attività di ML. Questi strumenti sono la colonna portante del ML e forniscono la potenza necessaria per addestrare i modelli su grandi dataset e distribuirli per inferenza in tempo reale.

A differenza dei server generici, le macchine ML sono ottimizzate per la gestione di calcoli paralleli e dei carichi di lavoro intensivi associati ad algoritmi come il Deep Learning . Spesso sono dotati di hardware performante, come le GPU (Graphics Processing Unit), e sono configurati con librerie e framework ML come TensorFlow o PyTorch per facilitare lo sviluppo e il deploy.

La configurazione di un server ML implica in genere la selezione di un sistema, spesso proveniente da un provider Cloud, che soddisfi i requisiti specifici del carico di lavoro previsto. Ciò include l'installazione delle librerie software necessarie e la garanzia di compatibilità con i framework scelti. Questi server possono anche eseguire applicazioni di Intelligenza Artificiale (IA), fornendo le risorse di calcolo necessarie per attività complesse. Sia in locale che nel Cloud, un server ML agisce come un ambiente dedicato dove gli sviluppatori e i data scientist possono testare, perfezionare e scalare le proprie soluzioni.

L’hosting Web tradizionale e le macchine generiche non sono progettate per gestire le esigenze uniche dei carichi di lavoro di ML e IA. Questi sistemi sono tipicamente ottimizzati per passaggi sequenziali come gestire pagine Web o database, affidandosi principalmente a CPU (Central Processing Unit) con memoria limitata e senza supporto per il calcolo accelerato tramite GPU. Quando i modelli ML, che spesso richiedono l'elaborazione parallela per operazioni quali le moltiplicazioni di matrici o l'inferenza in tempo reale, vengono implementati su tali server, incontrano limitazioni significative. Le applicazioni potrebbero scadere, i modelli potrebbero non essere caricati o i server potrebbero essere arrestati a causa di un utilizzo eccessivo delle risorse.

Il problema principale dei server tradizionali, sia nel Cloud pubblico che in quello ibrido , è la mancanza di accesso alle GPU e ad ambienti specializzati come CUDA, essenziali per l’esecuzione di librerie ML come TensorFlow o PyTorch. Inoltre, i piani di hosting tradizionali offrono memoria e storage insufficienti: ML spesso richiedono 16 GB o più di GPU VRAM dedicata e 100-1,000GB di RAM di sistema, molto superiori alle capacità dei VPS standard o degli hosting condivisi. Senza il supporto hardware e software necessario, i server tradizionali non sono in grado di fornire le prestazioni necessarie per i carichi di lavoro di ML con un elevato consumo di risorse di calcolo, rendendo così necessaria l’hosting di macchine ML o GPU specializzate.

Casi d'uso e applicazioni

I server di Machine Learning lavorano per una vasta gamma di applicazioni, ognuna con esigenze di calcolo uniche. In questo modo è possibile ottenere risultati rivoluzionari in diversi campi, fornendo le attrezzature necessarie per l'addestramento e l'implementazione di strumenti sofisticati.

Deep Learning e reti neurali

Il Deep Learning, un sottogruppo di ML che imita il cervello umano attraverso le reti neurali, si basa principalmente sulle capacità di elaborazione parallela dei server ML. Questi server, dotati di GPU, accelerano l’addestramento delle reti neurali profonde gestendo il gran numero di parametri e calcoli necessari.

Le applicazioni includono tutto, dal riconoscimento vocale ai sistemi autonomi, in cui i modelli devono elaborare modelli complessi in tempo reale. L’elevato throughput dei cluster GPU assicura che i tempi di addestramento siano ridotti al minimo, anche per quelli con miliardi di parametri.

Elaborazione del linguaggio naturale

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) comporta la creazione di modelli che comprendono e generano il linguaggio umano, potenziando strumenti come i chatbot, l'analisi dei sentimenti e i servizi di traduzione. Il ML fornisce la potenza di calcolo necessaria per addestrarli su enormi dataset testuali, spesso utilizzando framework come PyTorch o TensorFlow.

La possibilità di scalare le risorse on demand assicura che le applicazioni NLP siano in grado di gestire le crescenti richieste degli utenti senza alcun peggioramento delle prestazioni, rendendo i server ML indispensabili per le attività in tempo reale.

Computer Vision e Edge AI

Le applicazioni di computer vision, come il riconoscimento delle immagini e il rilevamento facciale, richiedono risorse computazionali significative per elaborare e analizzare gli effetti visivi. I server ML funzionano a questo scopo fornendo la potenza GPU necessaria per addestrare i modelli su dataset di immagini di grandi dimensioni e distribuendoli per inferenze in tempo reale. Inoltre, Edge AI, dove si trova più vicino all’origine, trae vantaggio dai server ML consentendo un’implementazione efficiente dei modelli in ambienti con risorse limitate. Questi server sono fondamentali per applicazioni che vanno dal controllo di qualità nella produzione alla navigazione autonoma dei veicoli.

Vantaggi dell'utilizzo di server ML

I server ML offrono numerosi vantaggi rispetto ai sistemi informatici tradizionali e sono quindi la scelta preferita per i carichi di lavoro di IA e ML. Forniscono una potenza di calcolo senza precedenti, consentendo processi di addestramento più rapidi e inferenza per modelli complessi. Questa velocità si traduce in cicli di sviluppo ridotti e in un go-to-market più rapido per i prodotti basati sull’IA.

Inoltre, i server ML sono progettati per la scalabilità, consentendo alle aziende di espandere la propria infrastruttura man mano che i dati e le esigenze di calcolo crescono. L’integrazione di hardware specializzato come le GPU garantisce l’efficienza dei costi ottimizzando il throughput e riducendo al minimo lo spreco di risorse. Inoltre, questi server supportano un'ampia gamma di framework e strumenti di ML, offrendo agli sviluppatori la possibilità di sperimentare e innovare senza limiti hardware.

La scelta del server ML giusto implica la valutazione di diversi fattori per assicurarsi che soddisfi le esigenze specifiche del carico di lavoro. Innanzitutto, è importante considerare il tipo di attività di ML che si intende eseguire: i modelli di Deep Learning richiedono in genere GPU, mentre i modelli più semplici possono essere eseguiti in modo efficiente sui processori.

Valutare i requisiti di memoria e storage in base alle dimensioni del dataset e alle esigenze di elaborazione; RAM elevata e SSD veloci sono fondamentali per progetti su larga scala. Dovrebbero essere valutate anche le capacità di rete, in particolare per gli obiettivi distribuiti, in cui sono essenziali banda passante elevata e latenza ridotta.

Infine, è possibile scegliere tra opzioni on-premise e basate sul Cloud in base al budget, alle esigenze di scalabilità e ai requisiti di sicurezza. Provider come OVHcloud offrono una vasta gamma di opzioni: istanze GPU dedicate, ambienti flessibili e risposte alle diverse esigenze di progetto.