O que é um Servidor de Machine Learning?
O Machine Learning (ML) transformou as indústrias ao permitir-lhes aprender com os dados e fazer predições ou decisões sem programação explícita. No centro desta revolução tecnológica encontra-se a infraestrutura que alimenta estes cálculos complexos — o servidor de machine learning.
Um servidor de machine learning é um elemento essencial do cloud computing, concebido para responder às necessidades intensivas de treino e de implementação de modelos ML. À medida que as empresas e os investigadores se apoiam cada vez mais em ML para aplicações que vão da análise preditiva a sistemas autónomos, compreender o papel e as exigências de um servidor de machine learning torna-se essencial.
Este artigo analisa as complexidades da ML, as necessidades específicas da ML e a forma como suportam aplicações de ponta, centrando-se nas soluções fornecidas por fornecedores como a OVHcloud.
Compreender a Infraestrutura de Machine Learning
As soluções de Machine Learning englobam os sistemas, ferramentas e processos que suportam o desenvolvimento, o treino e a implementação de modelos ML. Isto é vital para gerir todo o ciclo de vida dos projetos ML, desde a recolha de dados até à inferência de modelos. Inclui componentes para armazenamento de dados, pré-processamento, engenharia de funcionalidades e criação de versões, muitas vezes com recurso a ferramentas como lagos de dados, arquivos de funcionalidades e repositórios de dados.
Estas podem ser criadas em repositórios privados ou em sistemas de armazenamento cloud, assegurando escalabilidade e acessibilidade. Por exemplo, ferramentas como o Data Version Control (DVC) fornecem soluções open source para a gestão de dados, modelos e condutas, enquanto os armazenamentos de funcionalidades simplificam o armazenamento e a consulta de dados de funcionalidades durante o treino e inferência de modelos.
A infraestrutura deve ser robusta e escalável para dar resposta às necessidades únicas da ML, que muitas vezes implicam o processamento de grandes conjuntos de dados e a realização de cálculos complexos. Um ML bem concebido suporta a gestão de dados de alta qualidade, garantindo que os dados são recolhidos, armazenados e processados de forma eficiente.
Esta base é crítica porque a qualidade e a acessibilidade dos dados têm um impacto direto no desempenho dos modelos ML. Além dos dados, os servidores dedicados também incluem recursos computacionais, recursos de rede e frameworks de software que permitem a execução transparente de cargas de trabalho ML.
O que é um Servidor de Machine Learning?
Um servidor de machine learning é um sistema informático especializado, equipado com hardware e software concebidos para responder às exigências computacionais das tarefas ML. Estes são a espinha dorsal da ML, fornecendo a potência necessária para treinar modelos em grandes conjuntos de dados e implementá-los para inferências em tempo real.
Ao contrário dos servidores de uso geral, as máquinas ML são otimizadas para o tratamento de cálculos paralelos e a gestão de cargas de trabalho intensivas associadas a algoritmos como o deep learning . Muitas vezes apresentam hardware de desempenho, como unidades de processamento gráfico (GPU), e são configurados com bibliotecas ML e frameworks como TensorFlow ou PyTorch para facilitar o desenvolvimento e a implementação.
A configuração de um servidor de ML geralmente envolve a seleção de um sistema - geralmente de um fornecedor de cloud - que atenda aos requisitos específicos da carga de trabalho pretendida. incluindo a instalação das bibliotecas de software necessárias e a garantia de compatibilidade com as frameworks escolhidas. Estes servidores podem também executar aplicações de inteligência artificial (IA), fornecendo os recursos computacionais necessários para tarefas complexas. Alojado on-premises ou na cloud, um servidor ML funciona como um ambiente dedicado onde os programadores e os cientistas de dados podem testar, refinar e escalar as suas soluções.
Porque é que os servidores tradicionais são insuficientes para as cargas de trabalho ML
O alojamento web tradicional e as máquinas de uso geral não foram concebidos para dar resposta às necessidades únicas das cargas de trabalho ML e AI. Geralmente, estes sistemas são otimizados para passos sequenciais como o alojamento de páginas web ou a gestão de bases de dados, baseando-se principalmente em unidades de processamento central (CPU) com memória limitada e sem suporte para a computação acelerada por GPU. Quando modelos de ML, que requerem frequentemente um tratamento paralelo para coisas como multiplicações de matrizes ou inferências em tempo real, são implementados nesses servidores, encontram limitações significativas. As aplicações podem atingir o tempo limite, os modelos podem não ser carregados ou os servidores podem ser desligados devido a uma utilização excessiva de recursos.
O principal problema com os servidores tradicionais, seja na cloud pública ou híbrida, é a falta de acesso aos GPU e ambientes especializados, como CUDA, essenciais para executar bibliotecas de ML como TensorFlow ou PyTorch. Além disso, os planos de alojamento tradicionais não oferecem memória e armazenamento suficientes, pois o ML requer muitas vezes 16 GB ou mais de GPU VRAM dedicada e 100-1000 GB de RAM do sistema, excedendo largamente as capacidades dos VPS standard ou dos planos de alojamento partilhado. Sem o suporte de hardware e software necessário, os servidores tradicionais não conseguem fornecer o desempenho necessário para o processamento de grandes volumes de trabalho ML, tornando necessários máquinas ML especializadas ou alojamento GPU.
Componentes Chave de um Servidor de Machine Learning
A construção de um servidor ML eficaz requer uma consideração cuidada de vários componentes de hardware e software, desempenhando cada um deles um papel fundamental para assegurar um desempenho ideal, mesmo na cloud pública. Estes componentes foram concebidos para satisfazer as necessidades específicas das cargas de trabalho ML, desde a potência de processamento até ao débito de dados.
GPUs vs CPUs
Uma das distinções mais marcantes no design dos servidores ML é a escolha entre GPU e CPU. Os CPU, habitualmente utilizados de forma tradicional, destacam-se nas tarefas de tratamento sequencial, mas debatem-se com os cálculos paralelos requeridos pelos modelos ML. Por outro lado, as GPU foram concebidas para tratamentos paralelos, tornando-as ideais para tarefas como o treino de modelos de "deep learning".
Os estudos demonstraram que os clusters GPU superam consistentemente os clusters CPU em termos de taxa de transferência para inferência de "deep learning", muitas vezes por margens de 186% a 804%, dependendo do modelo e da estrutura utilizados. Esta vantagem no desempenho também se traduz numa relação custo/eficácia para implementações em larga escala.
Embora os processadores CPU sejam eficazes nos modelos ML standard com menos parâmetros, os GPU são a escolha preferida no "deep learning", devido à sua capacidade de gerir conjuntos de dados massivos e cálculos complexos sem contenção de recursos. Atualmente, os servidores ML integram frequentemente GPU topo de gama, tais como as placas NVL L L4 ou H100 da NVIDIA, para acelerar os cálculos matriciais e vetoriais. Este hardware, combinado com otimizações de software como o TensorRT, assegura um desempenho consistente e de elevado débito para tarefas ML.
RAM, armazenamento e E/S
A memória e o armazenamento são igualmente críticos para os servidores ML, uma vez que têm um impacto direto na velocidade e eficiência do processamento dos dados. A elevada largura de banda da memória e a baixa latência são essenciais para a computação paralela com GPU, permitindo um acesso mais rápido.
Por exemplo, sistemas como o DGX-1 da NVIDIA requerem 512 GB de memória principal, muitas vezes utilizando DIMMs DDR4 para maximizar a capacidade e a largura de banda. Estes módulos de memória foram concebidos para lidar com as cargas elétricas de vários níveis, garantindo um desempenho escalável mesmo com cargas de trabalho pesadas.
Os sistemas de armazenamento das máquinas ML devem dispor de operações de entrada/saída por segundo (IOPS) de forma a poder efetuar um fluxo eficaz de grandes conjuntos de dados ou "checkpoints" de um modelo. As unidades de estado sólido (SSD) com elevado desempenho de E/S são frequentemente utilizadas para satisfazer estas exigências, com alguns fornecedores de alojamento GPU a oferecerem até 21 TB de armazenamento SSD.
Esta combinação de alta capacidade de RAM e armazenamento rápido assegura que os servidores ML podem gerir os enormes volumes de dados e as exigências computacionais de tarefas de inferência sem estrangulamentos.
Requisitos de rede para a formação de modelos
A rede desempenha um papel essencial no desempenho dos sistemas de ML distribuídos, especialmente durante o treino de modelos, onde grandes conjuntos de dados e parâmetros de modelos devem ser transferidos entre vários nós.
O alto débito e a baixa latência são essenciais para evitar os ciclos de inatividade da GPU e garantir uma troca de dados eficiente. As cargas de trabalho ML modernas exigem frequentemente velocidades Ethernet de 400 G ou 800 G por nó para processar conjuntos de dados à escala de petabytes, com soluções como o Chassis Desagregado Distribuído (DDC) a oferecer um débito à velocidade de linha em milhares de portas.
O funcionamento em rede de baixa latência é particularmente crítico para as cargas de trabalho GPU síncronas, tais como as utilizadas na condução autónoma ou na análise ao vivo, onde os atrasos podem afetar significativamente a eficiência.
Apesar de o InfiniBand oferecer uma latência muito baixa, a Ethernet otimizada com telemetria constitui uma alternativa competitiva com melhor interoperabilidade e eficácia de custos. A escalabilidade também é um aspeto essencial, uma vez que os sistemas ML costumam evoluir de alguns nós para clusters GPU de grandes dimensões, exigindo soluções de rede que se podem expandir sem comprometer o desempenho ou sem introduzir a perda de pacotes.
Casos de uso e aplicações
Os servidores de Machine Learning funcionam para uma vasta gama de aplicações, cada uma com exigências computacionais únicas. Permitir avanços em vários domínios, fornecendo o equipamento necessário para o treino e a implementação de ferramentas sofisticadas.
Deep Learning e redes neurais
Deep learning, um subconjunto de ML que imita o cérebro humano através de redes neurais, baseia-se fortemente nas capacidades de processamento paralelo dos servidores ML. Estes servidores, equipados com GPU, aceleram o treino de redes neurais profundas ao lidar com o grande número de parâmetros e cálculos envolvidos.
As aplicações incluem tudo, desde o reconhecimento de voz aos sistemas autónomos, onde os modelos devem processar padrões complexos em tempo real. A elevada taxa de transferência de clusters GPU garante que os tempos de treino são minimizados, mesmo para aqueles com milhares de milhões de parâmetros.
Processamento de Linguagem Natural
O processamento de linguagem natural (PLN) envolve a criação de modelos que compreendem e geram a linguagem humana, alimentando ferramentas como chatbots, análise de sentimentos e serviços de tradução. O ML fornece a potência de cálculo necessária para os treinar em conjuntos de dados de texto massivos, muitas vezes utilizando frameworks como PyTorch ou TensorFlow.
A capacidade de escalar os recursos a pedido garante que as aplicações PLN consigam lidar com pedidos crescentes dos utilizadores sem degradação do desempenho, tornando os servidores ML indispensáveis para tarefas de linguagem em tempo real.
Visão computacional e inteligência artificial
Aplicações de visão computacional, como reconhecimento de imagens e deteção facial, requerem recursos computacionais significativos para processar e analisar visuais. Os servidores ML funcionam para estes algoritmos fornecendo a potência GPU necessária para o treino de modelos em grandes conjuntos de dados de imagens e implementando-os para inferências em tempo real. A IA Edge, onde ocorre mais perto da origem, também beneficia dos servidores ML ao permitir uma implementação eficiente de modelos em ambientes com restrições de recursos. Estes servidores são cruciais para aplicações que vão desde o controlo de qualidade na produção até à navegação em veículos autónomos.
Benefícios de usar servidores ML
Os servidores ML oferecem inúmeras vantagens em comparação com os sistemas informáticos tradicionais, tornando-os na escolha preferida para as cargas de trabalho IA e ML. Fornecem uma potência de cálculo inigualável, permitindo processos de treino mais rápidos e inferências para modelos complexos. Esta rapidez traduz-se em ciclos de desenvolvimento reduzidos e numa comercialização mais rápida de produtos baseados na IA.
Além disso, os servidores ML foram concebidos a pensar na escalabilidade, permitindo às organizações expandir a sua infraestrutura à medida que aumentam as necessidades de dados e informáticas. A integração de hardware especializado, como as GPU, garante uma boa relação custo/eficácia ao maximizar a produtividade e ao minimizar o desperdício de recursos. Além disso, estes servidores suportam uma vasta gama de frameworks e ferramentas de ML, oferecendo aos programadores a flexibilidade de experimentar e inovar sem limitações de hardware.
Como escolher o Servidor de Machine Learning adequado
A seleção do servidor ML adequado envolve a avaliação de vários fatores para garantir que corresponde às necessidades específicas da sua carga de trabalho. Primeiro, deverá ter em conta o tipo de tarefas ML que irá realizar. Normalmente, os modelos de "deep learning" requerem GPU, ao passo que os modelos mais simples podem funcionar eficazmente com processadores.
Avalie as necessidades de memória e de armazenamento em função do tamanho do seu conjunto de dados e das suas necessidades de processamento. A grande RAM e a rapidez dos discos SSD são essenciais para os projetos de grande envergadura. As capacidades de rede também devem ser avaliadas, especialmente para objetivos distribuídos, para os quais é essencial uma elevada largura de banda e uma baixa latência.
Por fim, escolha entre opções locais e baseadas na cloud, baseadas no orçamento, nas necessidades de escalabilidade e nos requisitos de segurança. Fornecedores como a OVHcloud oferecem uma gama de opções, desde instâncias dedicadas de GPU até ambientes flexíveis, para responder a diferentes exigências de projetos.
Servidores OVHcloud e Machine Learning
O Machine Learning e a inteligência artificial tornaram-se componentes integrais das operações comerciais modernas e da inovação tecnológica.
A OVHcloud oferece um conjunto de servidores e serviços de IA geridos, concebidos para apoiar as organizações em todas as fases do ciclo de vida do machine learning, com o cálculo de alto desempenho de que precisam.
Estes serviços (AI Training, AI Deploy e AI Endpoints) foram concebidos para facilitar o desenvolvimento, a implementação e o fornecimento de machine learning, permitindo opções de IA eficientes e escaláveis numa variedade de casos de uso e indústrias.
OVHcloud AI Training
O serviço de IA da OVHcloud oferece uma plataforma robusta para o desenvolvimento e o treino de modelos de machine learning através da utilização de frameworks populares como PyTorch, TensorFlow e Scikit-learn. Podem ser iniciadas cargas de trabalho de treino em nós de CPU ou GPU com configuração mínima, necessitando apenas de uma única linha de código ou de uma chamada à API.
Implementação de IA na OVHcloud
O OVHcloud AI Deploy permite a implementação simplificada de modelos treinados de machine learning em ambientes de produção. Este serviço facilita a criação de pontos de acesso API, permitindo que os modelos sejam integrados de forma transparente em aplicações empresariais e fluxos de trabalho. A gestão e a escalabilidade da infraestrutura são geridas pela plataforma, garantindo uma alta disponibilidade e uma utilização eficiente dos recursos tão bons como uma cloud privada ou ainda melhores.
OVHcloud AI Endpoints
O OVHcloud AI Endpoints oferece um ambiente gerido para servir os modelos de machine learning como pontos finais da API. O serviço foi concebido para simplificar o processo de disponibilização de previsões de IA para aplicações e serviços externos, graças a funcionalidades integradas de escalabilidade, segurança e monitorização. Ao explorar os pontos finais de IA, as organizações podem expor os seus modelos a utilizadores finais, parceiros ou sistemas internos, assegurando uma inferência de baixa latência e um desempenho consistente para aplicações baseadas em IA em tempo real.