Вопрос или проблема
Итак, я обучил модель машинного обучения и мне нужно использовать ее на AWS, чтобы делать предсказания на основе новых данных на периодической ежедневной основе и выводить эти данные в виде приложенного электронного письма.
Тем не менее, я довольно нов на AWS и не уверен, не знаю, следует ли мне использовать SageMaker, EC2 или Lambda для этой цели. Может кто-то указать мне правильный путь?
Я написал для этой цели блокнот Jupyter, но также создал файл .py в качестве альтернативы.
Lambda и EC2 оба могут решить вашу задачу. Развертывание будет похоже на то, что вы храните сериализованную модель в бакете S3 и вызываете ее в вашем коде из Lambda или EC2. Lambda в основном используется для событийно управляемых вещей, но может быть использована и в вашем случае. Но я бы предложил использовать экземпляр EC2 по мере необходимости (меньшие затраты) для запуска вашего файла .py в заданные сроки и получения выходных данных модели.
Ответ или решение
Разёртывание модели машинного обучения на AWS
В современном мире технологии активно развиваются, и облачные решения, такие как Amazon Web Services (AWS), предоставляют мощные инструменты для реализации проектов машинного обучения. Если вы уже обучили модель и планируете использовать её для генерации предсказаний на новую порцию данных ежедневно, AWS предлагает несколько вариантов, каждый из которых имеет свои преимущества.
AWS SageMaker, EC2 и Lambda: что выбрать?
1. AWS SageMaker
SageMaker — мощная платформа AWS, специально предназначенная для разработки, обучения и разёртывания моделей машинного обучения. Она предоставляет множество инструментов для автоматизации процесса предобработки данных, обучения моделей и интеграции с другими AWS-сервисами. Однако, если вы только начинаете и хотите минимизировать затраты, SageMaker может быть избыточным решением.
Преимущества:
- Простота использования: предопределённые методы для обучения и разёртывания.
- Интеграция с S3 для хранения данных и моделей.
- Масштабируемость: позволяет обрабатывать большие объёмы данных.
Недостатки:
- Более высокая стоимость по сравнению с другими сервисами, особенно при постоянной эксплуатации.
2. EC2 (Elastic Compute Cloud)
Используя EC2, вы арендуете виртуальные серверы на AWS, которые позволяют вам запускать любое программное обеспечение. Вы можете создать экземпляр с необходимыми параметрами, установить библиотеки для работы с ML (например, TensorFlow или PyTorch) и запустить ваш файл .py.
Преимущества:
- Гибкость: вы полностью контролируете среду разёртывания.
- Возможность настройки по вашим требованиям.
- Подходит для периодических задач: вы можете настроить запуск вашего скрипта с использованием cron-таблицы.
Недостатки:
- Требует более активного управления сервером и затрат на его поддержку.
3. AWS Lambda
Lambda — это сервис безсерверных вычислений, который идеально подходит для запуска кода на основе событий. Вы можете настроить триггеры, которые будут запускать вашу функцию автоматически (например, по расписанию).
Преимущества:
- Нет нужды в управлении серверами:AWS масштабирует ресурсы автоматически.
- Оплата по факту использования: вы платите только за время выполнения вашего кода.
- Простой процесс интеграции с другими сервисами AWS, такими как S3 и SNS (Simple Notification Service) для отправки электронной почты.
Недостатки:
- Ограничения по времени выполнения функции (максимум 15 минут).
- Меньшая гибкость в использовании сторонних библиотек (если они превышают лимиты памяти или времени выполнения).
Рекомендации по разёртыванию
Шаг 1: Хранение модели
Сначала загрузите вашу обученную модель (часто в формате .pkl или .h5) в S3 bucket. Это позволит вам легко загружать модель в коде как для EC2, так и для Lambda.
Шаг 2: Разработка скрипта
Если у вас уже есть .py файл, убедитесь, что он:
- Загружает модель из S3;
- Принимает входные данные (или обрабатывает их из другого сервиса, например, S3);
- Делает предсказания на основе входных данных;
- Отправляет результат по электронной почте с использованием SNS или SMTP.
Шаг 3: Настройка сервиса
-
Для EC2: Создайте экземпляр, установите нужные библиотеки и настройте cron для периодического запуска Python-скрипта.
-
Для Lambda: Настройте триггер (например, используя EventBridge для запуска раз в день), загрузите код вашей функции, которая будет вызывать модель из S3 и отправлять результаты по электронной почте.
Заключение
Выбор между EC2, Lambda и SageMaker зависит от ваших потребностей, объема данных и бюджета. Для вашего случая, если у вас есть опыт с кодом и вы хотите сэкономить, EC2 будет разумным выбором. Однако Lambda может оказаться более экономичным и простым вариантом для периодических задач с небольшими объёмами работы.
Имейте в виду, что несмотря на выбор платформы, ключ к успеху состоит в правильной организации работы с вашей моделью, её обслуживании и непрерывной интеграции новых данных.