Jeff Dean’in kariyeri ve Google’ın AI'yı ölçeklendirmesine yardımcı olan sistemler—MapReduce, Bigtable ve modern ML altyapısından çıkarılabilecek pratik dersler hakkında bir inceleme.
Jeff Dean, AI açısından basit bir nedenle önemlidir: modern makine öğrenmesi ile ilişkilendirilen birçok “atılım”, yalnızca büyük miktarda veride güvenilir, tekrar edilebilir ve ucuz şekilde çalışabildiğinde işe yarar. Onun en etkili işleri, umut vaat eden bir fikir ile milyonlarca kullanıcıya hizmet verebilen bir sistem arasındaki boşlukta yaşıyor.
Ekipler “AI'yı ölçeklendirmek” istediklerini söylediklerinde genelde aynı anda birkaç kısıtlamayı dengeliyorlardır:
Büyük ölçekli AI tek bir modelden çok bir montaj hattıdır: boru hatları, depolama, dağıtık yürütme, izleme ve birçok ekibin birbirinin işine girmeden inşa etmesini sağlayan iyi tanımlanmış arayüzler.
Bu bir ünlü profili ya da tek bir kişinin Google'ın AI'sını “icat ettiğini” iddia eden bir yazı değil. Google'ın başarısı büyük mühendis ve araştırmacı gruplarından geldi; birçok proje ortak yazıldı ve birlikte inşa edildi.
Bunun yerine, bu yazı Jeff Dean'in inşa etmesine veya şekillendirmesine yardımcı olduğu yaygın olarak raporlanmış sistemlerde görünen mühendislik kalıplarına odaklanıyor—MapReduce, Bigtable ve sonraki ML altyapısı çalışmalarından dersler. Amaç, uygulayabileceğiniz fikirleri çıkarmak: hataya göre nasıl tasarım yapılır, iş akışları nasıl standardize edilir ve denemeyi kahramanca bir işten rutin bir sürece nasıl dönüştürürsünüz.
Gerçek trafik ve gerçek kısıtlar altında hayatta kalabilen makine öğrenmesi göndermekle ilgileniyorsanız, sistem perspektifi öyküdür—ve Jeff Dean'in kariyeri takip etmek için faydalı bir iplik sağlar.
Jeff Dean, Google hala “üretim”in açık internette ne anlama geldiğini tanımlarken katıldı: az sayıda hizmet, hızla büyüyen kullanıcı tabanı ve arama sonuçlarının her seferinde anında görünmesi beklentisi.
Arama dönemindeki Google, ölçekleyen herhangi bir ekip için tanıdık gelebilecek kısıtlarla karşılaştı:
Bu, pratik bir zihniyet zorunlu kıldı: hataların olacağını varsayın, kurtarmaya göre tasarlayın ve performansı el ile her sunucuyu elden geçirerek değil sistem düzeyinde çalıştırın.
Arama, her sorguda birçok makineyi etkilediği için küçük verimsizlikler hızla çarpılıyordu. Bu baskı şu kalıpları destekledi:
Google daha sonra büyük ölçekli veri işleme ve makine öğrenmesine genişlediğinde bile bu öncelikler tutarlı kaldı: tahmin edilebilir performans, operasyonel güvenlik ve kısmi kesintileri tolere eden tasarımlar.
Dean'in etkisiyle bağlantılı tekrar eden bir tema kaldıraçtır. Her yeni ölçeklendirme sorununu baştan çözmek yerine, Google iç yapı taşı olarak kullanılan paylaşılan sistemlere yatırım yaptı—birçok ekibin daha az uzmana ihtiyaç duyarak daha hızlı göndermesini sağlayan ortak bileşenler.
Bu platform zihniyeti, onlarca (sonra yüzlerce) ekip olduğunda kritik hale gelir. Amaç sadece tek bir sistemi hızlı yapmak değil; tüm organizasyonun temel şeyleri her seferinde yeniden icat etmeden hızlı sistemler inşa edebilmesi.
Bir iş yükü tek bir makinenin ötesine geçtiğinde ilk darboğaz genellikle “daha fazla CPU” değildir. İstediğiniz şeyi hesaplamak ile sisteminizin bunu güvenle koordine edebilmesi arasındaki büyüyen uçurumlardır. Eğitim ve sunum işleri her şeyi aynı anda zorlar: hesaplama (GPU/TPU saati), veri (verim ve depolama) ve güvenilirlik (bir şeyler kaçınılmaz olarak bozulduğunda ne olur).
Tek bir sunucunun arızalanması bir sıkıntıdır. Bir filoda bu normaldir. İşler yüzlerce veya binlerce makineye yayıldıkça öngörülebilir ağrılı noktalar ortaya çıkar: straggler'lar (tek bir yavaş işçi herkesi durdurur), ağ tıkanması, tutarsız veri okumaları ve orijinal sorunu büyüten zincirleme yeniden denemeler.
Sharding veriyi ve işi yönetilebilir parçalara böler, böylece hiçbir makine darboğaz olmaz.
Replikasyon birden çok kopya tutarak arızaların kesinti veya veri kaybına dönüşmesini önler.
Hata toleransı kısmi arızayı varsayar ve kurtarmaya göre tasarlar: görevleri yeniden başlatma, shard'ları yeniden atama, sonuçları doğrulama.
Backpressure üreticiler tüketiciler yetişemiyorsa işi yavaşlatarak aşırı yüklemeyi önler—kuyruklar, boru hatları ve eğitim girdileri için kritik.
Ölçekte, birçok ekibin doğru şekilde kullanabileceği bir platform, yalnızca yazarları tarafından işletilebilen özel, yüksek performanslı bir sistemden daha değerlidir. Net varsayılanlar, tutarlı API'ler ve öngörülebilir hata modları kazara karmaşıklığı azaltır—özellikle kullanıcılar hızla yineleme yapan araştırmacılarsa.
Üçünü nadiren aynı anda maksimize edersiniz. Saldırgan önbellekleme ve asenkron işlem performansı artırır ama doğruluğu karmaşıklaştırabilir. Katı tutarlılık ve doğrulamalar doğruluğu artırır ama verimi düşürebilir. İşletilebilirlik—hata ayıklama, metrikler, güvenli dağıtımlar—genellikle bir sistemin üretime dayanıp dayanamayacağını belirler.
Bu gerilim, Jeff Dean'in popülerleştirmeye yardımcı olduğu altyapıyı şekillendirdi: sadece hesaplamayı değil, aynı zamanda güvenilirliği ve insan kullanımını da ölçeklendirecek şekilde inşa edilmiş sistemler.
MapReduce basit bir fikirle büyük etki yarattı: büyük bir veri işini birçok küçük göreve ("map") böl, bunları bir küme üzerinde paralel çalıştır, sonra kısmi sonuçları birleştir ("reduce"). Milyonlarca belge arasında sözcük saydıysanız, günlükleri kullanıcıya göre grupladıysanız veya arama indeksleri oluşturduysanız, MapReduce'un zihinsel versiyonunu zaten yaptınız—yalnız Google ölçeğinde değil.
MapReduce öncesinde internet ölçeğindeki veri setlerini işlemek genelde özel dağıtık kod anlamına geliyordu. Bu kod yazması zor, işletmesi kırılgan ve hataya açıktı.
MapReduce kritik bir şeyi varsayd: makineler arızalanacak, diskler bozulacak, ağlar takılacak. Sistemin hataları nadir istisnalar olarak değil rutinin bir parçası olarak ele alması sağlandı. Görevler otomatik yeniden çalıştırılabiliyor, ara sonuçlar yeniden yaratılabiliyor ve genel iş insanın her çöküşü izlemesini gerektirmeden yine de tamamlanabiliyordu.
Bu hata-öncelikli zihniyet, büyük eğitim boru hatlarının da aynı bileşenlere—devasa veri setleri, birçok makine ve uzun süreli işler—bağlı olması nedeniyle daha sonra AI için önemli oldu.
MapReduce sadece hesaplamayı hızlandırmadı; onu standardize etti.
Ekipler veri işlemini tekrarlanabilir bir iş olarak ifade edebiliyor, paylaşılan altyapıda çalıştırabiliyor ve tutarlı davranış bekleyebiliyordu. Her grup kendi küme betiklerini, izleme ve yeniden deneme mantığını icat etmek yerine ortak bir platforma güvendi. Bu, denemeyi hızlandırdı (farklı bir filtreyle işi yeniden çalıştır), sonuçları yeniden üretmeyi kolaylaştırdı ve “kahraman mühendis” faktörünü azalttı.
Ayrıca veriyi bir ürün haline getirmeye yardımcı oldu: boru hatları güvenilir olduğunda bunları zamanlayabilir, versiyonlayabilir ve çıktıları güvenle alt sistemlere devredebilirdiniz.
Çoğu kuruluş artık Spark, Flink, Beam veya bulut-dostu ETL araçlarını kullanıyor. Bunlar daha esnek (akış, etkileşimli sorgular) ama MapReduce'un temel dersleri hâlâ geçerli: paralelliği varsayılan yapın, yeniden denemeler için tasarlayın ve ekiplerin zamanını küme hayatta kalmasıyla geçirmek yerine veri kalitesi ve modellemeye harcamaları için paylaşılan boru hattı araçlarına yatırım yapın.
Makine öğrenmesi ilerlemesi sadece daha iyi modellerle ilgili değildir—doğru veriyi doğru işlere, doğru ölçekte sürekli olarak ulaştırmakla ilgilidir. Google'da Dean'in pekiştirdiği sistemler zihniyeti, depolamayı "arka uç tesisat" olmaktan ML ve analiz hikayesinin birinci sınıf parçasına yükseltti. Bigtable, yüksek verim, öngörülebilir gecikme ve operasyonel kontrol için tasarlanmış bir depolama sistemi olarak kilit yapı taşlarından biri oldu.
Bigtable bir wide-column store'dur: sabit sütun seti olan satırlar yerine seyrek, evrimleşen veriler saklayabilirsiniz; farklı satırların farklı "şekilleri" olabilir. Veri tabletlere (satır aralıkları) bölünür; bunlar yükü dengelemek için sunucular arasında taşınabilir.
Bu yapı yaygın büyük ölçek erişim desenlerine uyar:
Depolama tasarımı, ekiplerin hangi özellikleri üreteceğini ve bunlarla ne kadar güvenilir eğitilebileceğini sessizce etkiler.
Depolama verimli aralık taramalarını ve sürümlenmiş veriyi destekliyorsa, belirli bir zaman penceresi için eğitim setlerini yeniden oluşturabilir veya geçen aydaki bir deneyi yeniden üretebilirsiniz. Okumalar yavaş veya tutarsızsa, özellik üretimi kırılgan hale gelir ve ekipler sorunların etrafından dolaşmaya başlar—bu da önyargılı veri setlerine ve zor debug'lara yol açar.
Bigtable tarzı erişim, ayrıca pratik bir yaklaşımı teşvik eder: ham sinyalleri bir kez yazın, sonra birçok türetilmiş özellik görünümü oluşturun; her şeyi ad hoc veritabanlarına çoğaltmayın.
Ölçeklendiğinde depolama arızaları büyük bir kesinti gibi görünmez—küçük, sürekli sürtünme olarak görünür. Bigtable'ın klasik dersleri doğrudan ML altyapısına tercüme edilir:
Veri erişimi öngörülebilir olduğunda, eğitim de öngörülebilir olur—ve bu, ML'i araştırma çabasından güvenilir bir ürün yeteneğine dönüştürür.
Tek bir makinede model eğitmek çoğunlukla “bu kutu ne kadar hızlı hesaplayabiliyor?” sorusudur. Birçok makinede eğitim ise daha zor bir soruyu gündeme getirir: “Nasıl onlarca veya binlerce işçiyi tek, tutarlı bir eğitim çalışması gibi davranmaya zorlarız?” Bu boşluk dağıtık eğitimi genelde dağıtık veri işlemden daha karmaşık yapar.
MapReduce gibi sistemlerle görevler yeniden çalıştırılabilir ve yeniden hesaplanabilir çünkü çıktı deterministiktir: aynı girdiyi tekrar çalıştırınca aynı sonucu alırsınız. Sinir ağı eğitimi yinelemeli ve durumludur. Her adım paylaşılan parametreleri günceller ve küçük zamanlama farkları öğrenmenin yolunu değiştirebilir. Siz sadece işi bölmüyorsunuz—hareket eden bir hedefi koordine ediyorsunuz.
Ölçeklendiğinizde hemen ortaya çıkan birkaç konu:
Google içinde, Jeff Dean ile ilişkilendirilen çalışmalar DistBelief gibi sistemleri heyecan verici bir araştırma fikrinden, tekrar tekrar çalıştırılabilecek, gerçek filolarda öngörülebilir sonuçlar veren bir şeye dönüştürmeye yardımcı oldu. Ana değişim, eğitimi üretim iş yükü olarak ele almak oldu: açık hata toleransı, net performans metrikleri ve iş zamanlaması ile izleme etrafında otomasyon.
Birçok kuruluşa geçen şey tam mimari değil—disiplin:
Google Brain, makine öğrenmesini birkaç araştırma projesinden birçok ürün ekibinin istediği bir şeye kaydırdığında darboğaz sadece daha iyi modeller değildi—koordinasyondu. Paylaşılan bir ML platformu, yüzlerce mühendisin güvenle kullanabileceği “döşenmiş yollar” yaratarak sürtüncü azaltır.
Ortak araçlar olmadan her ekip aynı temelleri yeniden inşa eder: veri çıkarımı, eğitim betikleri, değerlendirme kodu ve dağıtım yapıştırıcıları. Bu tekrar, kalitenin tutarsızlaşmasına ve ekipler arası sonuç karşılaştırmasını zorlaştırır. Merkezi bir platform sıkıcı parçaları standartlaştırır, böylece ekipler dağıtık eğitim, veri doğrulama veya üretim roll-out'larını yeniden öğrenmek yerine çözdükleri probleme odaklanır.
Pratik bir paylaşılan ML platformu genellikle şunları kapsar:
Platform çalışması deneyleri tekrarlanabilir kılar: yapılandırma tabanlı koşular, versiyonlanmış veri ve kod, ve hangi değişikliklerin neden bir modeli iyileştirdiğini (veya etmediğini) kaydeden deney izleme. Bu bir yeni mimari icat etmek kadar göz alıcı değildir ama “geçen haftaki zaferi yeniden üretemiyoruz”nun normal hale gelmesini engeller.
Daha iyi altyapı sihirli bir şekilde daha akıllı modeller yaratmaz—ama tabanı yükseltir. Daha temiz veri, tutarlı özellikler, güvenilir değerlendirmeler ve daha güvenli dağıtımlar gizli hataları azaltır. Zamanla bu daha az yanlış galibiyet, daha hızlı yineleme ve üretimde daha öngörülebilir davranan modeller demektir.
Küçük bir kuruluşta bu tür bir “döşenmiş yol” inşa ediyorsanız anahtar aynı: koordinasyon maliyetini azaltın. Pratik bir yaklaşım, uygulamalar, servisler ve veri tabanlı iş akışlarının oluşturulma şeklini standartlaştırmaktır. Örneğin, Koder.ai sohbet yoluyla web, backend ve mobil uygulamalar inşa etmeyi sağlayan bir vibe-coding platformudur (web için React, backend için Go + PostgreSQL, mobil için Flutter). Düşünceli kullanıldığında, bu tür araçlar ML sistemlerinin etrafındaki iskeleti ve iç araçları hızlandırabilir—yönetici konsolları, veri inceleme uygulamaları, deney panoları veya servis sarmalayıcıları—aynı zamanda gerektiğinde kaynak kodu dışa aktarma, dağıtım ve geri alma sunar.
TensorFlow, bir şirket makine öğrenmesi kodunu tek seferlik araştırma projeleri olarak görmekten vazgeçip bunu altyapı gibi paketlemeye başladığında ne olduğunun iyi bir örneğidir. Her ekip veri boru hatlarını, eğitim döngülerini ve dağıtım yapıştırıcılarını yeniden icat etmek yerine paylaşılan bir çerçeve “varsayılan yolu” daha hızlı, daha güvenli ve bakımı daha kolay hale getirebilir.
Google içinde zorluk sadece daha büyük modelleri eğitmek değil—çok sayıda ekibin modeli tutarlı şekilde eğitmesine ve göndermesine yardımcı olmaktı. TensorFlow, bir dizi iç pratiği tekrarlanabilir bir iş akışına dönüştürdü: bir modeli tanımla, farklı donanımlarda çalıştır, gerekirse dağıtık eğit, ve üretim sistemlerine dışa aktar.
Böyle bir paketleme koordinasyon maliyetini düşürür. Ekipler aynı ilkelere sahip olduğunda daha az özel araç, daha az gizli varsayım ve daha çok yeniden kullanılabilir bileşen (metrikler, giriş işleme, model sunum formatları) elde edilir.
Erken TensorFlow hesaplama grafiklerine dayanıyordu: ne hesaplanması gerektiğini tarif ediyorsunuz, sistem bunu verimli şekilde nasıl çalıştıracağına karar veriyor. Bu ayrışma, her modeli baştan yazmadan CPU, GPU ve sonrasında özel hızlandırıcılara hedeflemeyi kolaylaştırdı.
Taşınabilirlik burada fark edilmeyen bir süper güçtür. Bir model araştırma not defterlerinden büyük eğitim kümelerine ve üretim servislerine taşınabiliyorsa, "burada çalışıyor, orada bozuluyor" vergi yükünü azaltır.
Şirketiniz asla açık kaynak yapmasa bile “açık araçlar” zihniyetini benimsemek yardımcı olur: net API'ler, paylaşılan konvansiyonlar, uyumluluk garantileri ve yeni kullanıcıları varsayan dokümantasyon. Standardizasyon hızlanmayı artırır çünkü işe alıştırma iyileşir ve hata ayıklama daha öngörülebilir olur.
Kimin neyi “icat ettiğini” abartmak kolaydır. Aktarılan ders yenilik değil—etkidir: birkaç temel soyutlama seçin, bunları geniş kullanıma uygun hale getirin ve standart yolu kolay yol yapmaya yatırım yapın.
Derin öğrenme sadece “daha fazla sunucu” istemedi. Farklı tür bir bilgisayar istedi. Model boyutları ve veri setleri büyüdükçe genel amaçlı CPU'lar darboğaz oldu—esneklik için iyiydiler ama sinir ağlarının temelindeki yoğun lineer cebiri verimli yapmıyorlardı.
GPU'lar, yoğun paralel çiplerin modelleri CPU'lara göre çok daha hızlı eğitebileceğini gösterdi. Ancak daha büyük değişim kültürde oldu: eğitim bir şeyi mühendislik ile yapmak haline geldi (bellek bant genişliği, batch boyutları, paralellik stratejisi), sadece çalıştırıp beklemek değil.
TPU'lar bu fikri daha ileri taşıdı ve ortak ML işlemleri etrafında donanımı optimize etti. Sonuç sadece hız değildi—öngörülebilirlikti. Eğitim süresi haftalardan günlere (veya saatlere) düştüğünde yineleme döngüleri sıkışır ve araştırma üretime benzemeye başlar.
Özel donanım, yazılım yığını onu meşgul edebiliyorsa işe yarar. Bu yüzden derleyiciler, kernel'ler ve zamanlama önemlidir:
Yani: model, çalışma zamanı ve çip tek bir performans hikayesidir.
Ölçekte soru watt başına verim ve hızlandırıcı-saat başına kullanım olur. Ekipler işleri doğru boyutlandırmaya, iş yüklerini paketlemeye ve gerekli kaliteyi sağlarken kapasiteyi boşa harcamayan hassasiyet/paralellik ayarlarını seçmeye başlar.
Bir hızlandırıcı filosunu işletmek aynı zamanda kapasite planlama ve güvenilirlik mühendisliği gerektirir: kıt cihazları yönetmek, öncelik kesintilerini ele almak, hataları izlemek ve eğitimi yeniden başlatmak yerine zarifçe kurtarılacak şekilde tasarlamak.
Jeff Dean'in Google'daki etkisi sadece hızlı kod yazmakla ilgili değildi—sistemler çok büyük olduğunda bir kişinin tamamen anlayamayacağı durumlarda ekiplerin nasıl karar verdiğini şekillendirmekle ilgiliydi.
Ölçeklendikçe mimari tek bir diyagramla belirlenmez; tasarım gözden geçirmelerinde ve günlük seçimlerde ortaya çıkan ilkelere göre yönlendirilir. Sürekli olarak belirli takasları ödüllendiren liderler—zekice olandan ziyade sadeliği, "herkesin sahiplenmesi" yerine net sahipliği, kısa vadeli hızlanmalardan ziyade güvenilirliği—örgütün varsayılan mimarisini sessizce belirler.
Güçlü bir inceleme kültürü bunun parçasıdır. "Yakalama" amaçlı incelemeler değil, öngörülebilir sorular soran incelemeler:
Bu sorular rutin hale geldiğinde ekipler işletmesi ve evrilmesi daha kolay sistemler inşa eder.
Tekrarlayan bir liderlik hamlesi, başkalarının zamanını en değerli kaynak olarak görmek. "Başkalarının işini kolaylaştır" mantrası bireysel üretkenliği örgütsel verimliliğe dönüştürür: daha iyi varsayılanlar, daha güvenli API'ler, daha net hata mesajları ve daha az gizli bağımlılık.
İçte platform böyle kazanır: döşenmiş yol gerçekten pürüzsüzse, benimseme zorlamaya gerek kalmadan gelir.
Tasarım dokümanları ve net arayüzler bürokrasi değildir; niyeti ekipler ve zaman boyunca iletmenin yoludur. İyi bir doküman tartışmayı verimli kılar ("Hangi varsayım yanlış?") ve yeniden işi azaltır. İyi bir arayüz, birden çok ekibin paralel olarak göndermesine izin veren sınırlar çizer.
Basit bir başlangıç noktası isterseniz, hafif bir şablon standardize edin ve projeler arasında tutarlı tutun (bkz. /blog/design-doc-template).
İnsanları ölçeklendirmek, sadece teknik trivia değil, muhakeme yeteneği için işe alım yapmak ve operasyonel olgunluk için mentorluk vermek demektir: baskı altında nasıl debug yapılır, sistemi güvenli şekilde nasıl basitleştirirsiniz ve riski nasıl iletirsiniz. Amaç, kritik altyapıyı sakinlikle çalıştırabilen bir ekip yetiştirmektir—çünkü sakin ekipler daha az geri döndürülemez hata yapar.
Jeff Dean öyküsü genelde bir "10x mühendis" kahraman anlatısına indirgenir: bir kişi herkesten daha hızlı yazar ve tek başına ölçeği icat eder. Bu faydalı kısım değildir.
Aktarılan ders ham çıktı değil—kaldıraktır. En değerli iş, diğer mühendisleri hızlandıran ve sistemleri daha güvenli yapan iştir: daha net arayüzler, paylaşılan araçlar, daha az tuzak ve yıllanabilen tasarımlar.
Efsanevi üretkenliğe işaret edildiğinde insanlar genellikle gizli çarpanları gözden kaçırır: sistemle derin aşinalık, disiplinli önceliklendirme ve gelecekteki işi azaltan değişikliklere yatkınlık.
Ölçekleyen ekiplerde tekrar eden birkaç alışkanlık vardır:
Bu alışkanlıklar Google büyüklüğünde altyapı gerektirmez; tutarlılık gerektirir.
Kahraman hikayeleri çalışmanın gerçek nedenini gizleyebilir: dikkatli deney, güçlü inceleme kültürü ve hataya göre tasarlanmış sistemler. "Bunu kim inşa etti?" diye sormak yerine şunu sorun:
Özel donanım veya gezegen ölçeğinde veriye ihtiyacınız yok. Yüksek kaldıraçlı bir sınırlamayı seçin—yavaş eğitim, kırılgan boru hatları, acı veren dağıtımlar—ve küçük bir platform iyileştirmesine yatırım yapın: standart iş şablonları, paylaşılan metrik panosu veya hafif bir “golden path”.
İç araç oluşturma yavaşsa ekipler bunları inşa etmekten kaçınır—sonra manuel operasyonlarda sonsuza kadar ödeme yaparlar. Koder.ai gibi araçlar, ops konsolları, veri etiketleme arayüzleri, inceleme iş akışları gibi etraf ürünü ve platform yüzeylerini hızlıca göndermenize yardımcı olabilir; anlık görüntü/geri alma ve dağıtım/barındırma özellikleri yinelemeli platform mühendisliğini destekler.
Jeff Dean'in çalışması bize hatırlatıyor: “AI'yı ölçeklendirmek” büyük oranda tekrarlanabilir mühendislikle ilgilidir: tek seferlik model zaferlerini veri, eğitim, değerlendirme ve dağıtım için güvenilir bir fabrikaya dönüştürmek.
Gelecekteki her projeyi katlayan sıkıcı parçalardan başlayın:
Çoğu ölçekleme başarısızlığı “daha fazla GPU'ya ihtiyacımız var” değildir. Yaygın engeller:
Veri kalitesi borcu: etiketler kayar, tanımlar değişir ve eksik değerler sızar. Çözümler sahiplik ve SLA'lar gerektirir, kahramanlık değil.
Değerlendirme boşlukları: ekipler tek bir çevrimdışı metrikle yetinir, sonra üretimde şaşırırlar. Bölge, cihaz, müşteri segmenti gibi dilimlere göre raporlama ekleyin ve geçiş eşiği tanımlayın.
Dağıtım sürüklenmesi: eğitim bir özellik hesabı kullanırken sunum başka birini kullanır. Ortak özellik kodu, uçtan uca testler ve yeniden üretilebilir derlemelerle çözün.
Koordinasyon maliyetini azaltan altyapı ve iş akışı standartlarını seçin: daha az özel boru hattı, daha az gizli veri varsayımı ve daha net terfi kuralları. Bu seçimler üst üste binecek—her yeni model göndermek daha ucuz, daha güvenli ve daha hızlı hale gelecektir.
"Yapay zekayı ölçeklendirmek" gerçek kısımda ML'i tekrarlanabilir ve güvenilir hale getirmek demektir:
Bu, tek bir modeli ayarlamaktan ziyade bir montaj hattı kurmaya daha yakındır.
Çünkü birçok ML fikri ancak güvenilir, tekrarlanabilir ve ucuz bir şekilde büyük veri ve trafik üzerinde çalışabildiğinde değerli hale gelir.
Etkisi genellikle “orta katmanda” olur:
Filo ölçeğinde, başarısızlık istisna değil, normdur. Yaygın ilk kırılma noktaları şunlardır:
Kurtarma için tasarlamak (yeniden denemeler, checkpoint'ler, backpressure) genellikle tek makine hızından daha önemlidir.
MapReduce büyük toplu işlemeyi standart ve kurtarılabilir hale getirdi:
Modern araçlar (Spark/Flink/Beam ve bulut ETL) özellikler bakımından farklı olsa da kalıcı ders aynı: paralellik ve yeniden denemeyi varsayılan yapın.
Bigtable, yüksek verim ve öngörülebilir gecikme için tasarlanmış bir wide-column store'dur. Temel fikirler:
ML için, öngörülebilir veri erişimi eğitim planlarını ve deneylerin yeniden çalıştırılmasını çok daha güvenilir kılar.
Depolama seçimleri, güvenilir şekilde hangi verilere eğitilebileceğinizi belirler:
Kısa söylemi: stabil depolama, ML'in bir ürün yeteneği mi yoksa sürekli yangın söndürme mi olacağını belirler.
Eğitim durumlu ve yinelemeli olduğu için koordinasyon daha zordur:
Pratik bir yaklaşım: uçtan uca süreyi ölçün, önce topolojiyi basitleştirin, sonra gerçek darboğazı bulduktan sonra optimizasyon ekleyin.
Paylaşılan bir platform "kahraman iş akışlarını" düzgün yola çevirir:
Tekrarlamayı ve ekipler arası karşılaştırılabilirliği artırarak, genellikle tek bir model hilesinden daha çok yineleme hızını yükseltir.
Standardizasyon koordinasyon maliyetini düşürür:
TensorFlow dışında bile geçen ders: küçük bir set sağlam soyutlama seçin, iyi belgeleyin ve standart yolu kolay yol yapın.
Bunları Google ölçeğinde kaynak olmadan da uygulayabilirsiniz:
Ekipleri hizalamak için hafif bir başlangıç noktası olarak /blog/design-doc-template gibi tutarlı bir tasarım dokümanı şablonuyla başlayın.
