Wat is een Machine Learning-server?

Machine learning-oplossingen omvatten de systemen, tools en processen die de ontwikkeling, training en implementatie van ML-modellen ondersteunen. Dit is essentieel voor het beheer van de volledige levenscyclus van ML-projecten, van gegevensverzameling tot modelconclusies. Het omvat componenten voor gegevensopslag, voorverwerking, functie-engineering en versiebeheer, vaak met behulp van tools zoals data lakes, feature stores en data warehouses.

Deze kunnen worden gebouwd op privé-opslagplaatsen of cloud-opslag, wat schaalbaarheid en toegankelijkheid garandeert. Tools zoals Data Version Control (DVC) bieden bijvoorbeeld opensourceoplossingen voor het beheer van gegevens, modellen en pijplijnen, terwijl feature stores de opslag en query's van functiegegevens tijdens modeltraining en -afleiding stroomlijnen.

De infrastructuur moet robuust en schaalbaar zijn om de unieke eisen van ML aan te kunnen, die vaak het verwerken van grote datasets en het uitvoeren van complexe berekeningen inhouden. Een goed ontworpen ML ondersteunt gegevensbeheer van hoge kwaliteit, waardoor gegevens efficiënt worden verzameld, opgeslagen en verwerkt.

Deze basis is essentieel omdat de kwaliteit en toegankelijkheid van gegevens direct van invloed zijn op de prestaties van ML-modellen. Naast gegevens omvatten de dedicated servers ook computationele resources, netwerkmogelijkheden en softwarekaders die gezamenlijk de naadloze uitvoering van ML-workloads mogelijk maken.

Een machine learning-server is een gespecialiseerd computersysteem dat is uitgerust met hardware en software die zijn aangepast aan de computervereisten van ML-taken. Deze zijn de ruggengraat van ML en leveren de benodigde kracht om modellen op grote datasets te trainen en ze te implementeren voor realtime afleiding.

In tegenstelling tot servers voor algemene doeleinden, zijn ML-machines geoptimaliseerd voor het verwerken van parallelle berekeningen en het managen van de intensieve workloads die gepaard gaan met algoritmes zoals deep learning. Ze zijn vaak voorzien van performance hardware, zoals graphics processing units (GPU’s), en zijn geconfigureerd met ML-bibliotheken en frameworks zoals TensorFlow of PyTorch om ontwikkeling en implementatie te vergemakkelijken.

Het installeren van een ML-server houdt doorgaans het selecteren van een systeem in, vaak van een cloudprovider, dat voldoet aan de specifieke vereisten van de beoogde workload. Dit omvat het installeren van de benodigde softwarebibliotheken en het zorgen voor compatibiliteit met de gekozen frameworks. Deze servers kunnen ook AI-applicaties (artificiële intelligentie) draaien, die de rekenkracht leveren die nodig is voor complexe taken. Of ze nu on-premises of in de cloud gehost worden, een ML-server fungeert als een dedicated omgeving waar ontwikkelaars en datawetenschappers hun oplossingen kunnen testen, verfijnen en opschalen.

Traditionele webhosting en machines voor algemene doeleinden zijn niet ontworpen om aan de unieke eisen van ML- en AI-workloads te voldoen. Deze systemen zijn meestal geoptimaliseerd voor opeenvolgende stappen, zoals het serveren van webpagina's of het beheren van databases, waarbij zwaar wordt vertrouwd op CPU's (Central Processing Units) met beperkt geheugen en geen ondersteuning voor GPU-versnelde computing. Wanneer ML-modellen, die vaak parallelle verwerking vereisen voor zaken als matrixvermenigvuldigingen of realtime gevolgtrekkingen, worden geïmplementeerd op dergelijke servers, stuiten ze op aanzienlijke beperkingen. Toepassingen kunnen een time-out krijgen, modellen kunnen niet worden geladen of servers kunnen worden afgesloten vanwege overmatig gebruik van bronnen.

Het belangrijkste probleem met traditionele servers, of ze nu in een public of hybrid cloud zijn, is het gebrek aan toegang tot GPU's en gespecialiseerde omgevingen zoals CUDA, die essentieel zijn voor het uitvoeren van ML-bibliotheken zoals TensorFlow of PyTorch. Bovendien bieden traditionele hostingpakketten onvoldoende geheugen en opslag — ML vereist vaak 16 GB of meer dedicated GPU VRAM en 100-1,000GB system RAM, wat de mogelijkheden van standaard VPS- of shared hostingpakketten ver overtreft. Zonder de benodigde hardware- en softwareondersteuning kunnen traditionele servers niet de prestaties leveren die nodig zijn voor compute-heavy ML-workloads, waardoor gespecialiseerde ML-machines of GPU-hosting een noodzaak zijn.

Use cases en applicaties

Machine learning-servers werken voor een breed scala aan toepassingen, die allemaal unieke eisen qua berekeningen stellen. Deze maken doorbraken op verschillende gebieden mogelijk door het verstrekken van de benodigde apparatuur voor training en het inzetten van geavanceerde tools.

Deep learning en neurale netwerken

Deep learning, een deelverzameling van ML die het menselijk brein nabootst via neurale netwerken, vertrouwt sterk op de parallelle verwerkingsmogelijkheden van ML-servers. Deze servers, uitgerust met GPU's, versnellen de training van deep neural networks door het verwerken van het grote aantal parameters en berekeningen.

Toepassingen omvatten alles van spraakherkenning tot autonome systemen, waarbij modellen complexe patronen in realtime moeten verwerken. De hoge doorvoer van GPU clusters zorgt ervoor dat trainingstijden geminimaliseerd worden, zelfs voor degenen met miljarden parameters.

Natuurlijke taalverwerking

Natural Language Processing (NLP) bestaat uit het maken van modellen die menselijke taal begrijpen en genereren, en maakt tools zoals chatbots, sentimentanalyse en vertaalservices mogelijk. ML levert de rekenkracht die nodig is om deze te trainen op enorme tekstdatasets, vaak met behulp van frameworks als PyTorch of TensorFlow.

De mogelijkheid om resources on demand op te schalen garandeert dat NLP-applicaties toenemende gebruikersverzoeken kunnen verwerken zonder prestatievermindering, waardoor ML-servers onmisbaar zijn voor realtime taaltaken.

Computer Vision en Edge AI

Toepassingen voor computerzicht, zoals beeldherkenning en gezichtsdetectie, vereisen aanzienlijke computerbronnen om beelden te verwerken en te analyseren. ML-servers werken hiervoor door de GPU-kracht te leveren die nodig is voor het trainen van modellen op grote image-datasets en ze te implementeren voor realtime inferenties. Edge AI, waar het dichter bij de bron voorkomt, profiteert ook van ML-servers door efficiënte modelimplementatie mogelijk te maken in omgevingen met beperkte resources. Deze servers zijn van cruciaal belang voor toepassingen variërend van kwaliteitscontrole in de productie tot autonome voertuignavigatie.

Voordelen van het gebruik van ML Servers

ML-servers bieden talrijke voordelen ten opzichte van traditionele computersystemen, waardoor ze de voorkeurskeuze zijn voor AI- en ML-workloads. Ze bieden ongeëvenaarde rekenkracht, waardoor trainingsprocessen sneller verlopen en complexe modellen sneller afgeleid kunnen worden. Deze snelheid vertaalt zich in kortere ontwikkelingscycli en snellere go-to-market voor AI-gedreven producten.

Bovendien zijn ML-servers ontworpen voor schaalbaarheid, waardoor organisaties hun infrastructuur kunnen uitbreiden als de behoeften aan gegevens en rekenkracht groeien. De integratie van gespecialiseerde hardware zoals GPU's garandeert kostenefficiëntie door de doorvoer te maximaliseren en verspilling van resources te minimaliseren. Bovendien ondersteunen deze servers een breed scala aan ML-frameworks en -tools, waardoor ontwikkelaars de flexibiliteit hebben om zonder hardwarebeperkingen te experimenteren en te innoveren.

Om de juiste ML-server te kiezen, moet u verschillende factoren evalueren om zeker te weten dat deze voldoet aan de specifieke behoeften van uw workload. Overweeg eerst het type ML-taken dat u gaat uitvoeren: deep-learningmodellen vereisen meestal GPU's, terwijl eenvoudigere modellen efficiënt op processors kunnen werken.

Evalueer het geheugen en de opslagvereisten op basis van de grootte van uw gegevensset en uw verwerkingsbehoeften; veel RAM en snelle SSD's zijn essentieel voor grootschalige projecten. Netwerkmogelijkheden moeten ook worden geëvalueerd, vooral voor gedistribueerde doelen, waar een hoge bandbreedte en lage latency essentieel zijn.

Beslis ten slotte tussen on-premises en op de cloud gebaseerde opties op basis van budget, schaalbaarheidsbehoeften en beveiligingsvereisten. Providers als OVHcloud bieden een reeks opties, van dedicated GPU-instances tot flexibele omgevingen, die voldoen aan diverse projectvereisten.