alternativas de sagemaker para el análisis de datos y el aprendizaje automático

Amazon SageMaker Alternativa - Top 5 Softwares en un vistazo

Tim Filzinger

Aunque los 5 grandes proveedores de nube, según Statista el Alojamiento en nube mercado en 2023, se necesitan grandes nombres para construir un sólido DevOps Infraestructura para AI o Aprendizaje automáticoAdemás MLOps llamado, no todo.

Especialmente a la hora de crear servicios para tus propios modelos de IA, a menudo influyen otros factores, y no solo el puro tamaño empresarial de los proveedores. Puede que ya te hayas dado cuenta de esto si has echado un vistazo a Amazon SageMaker y estás buscando posibles alternativas.

¿Para qué sirve Amazon SageMaker?

Como plataforma de aprendizaje automático basada en la nube, Amazon SageMaker permite a los desarrolladores y científicos de datos crear, entrenar e implementar modelos de IA. La interfaz está diseñada para visualizar y acelerar así los procesos básicos, desde la preparación de datos hasta el funcionamiento automatizado de algoritmos creados o prefabricados. El servicio web está totalmente integrado en el cosmos de Amazon y, por lo tanto, interactúa preferentemente con otras herramientas de AWS como Amazon Kinesis y las bases de datos internas.

Ciclo de aprendizaje activo
Flujo de trabajo típico para crear un modelo que utilice la retroalimentación humana en el entrenamiento. Para más información, consulte el artículo Humano en el bucle (HITL).

Los usuarios que desean utilizar SageMaker tienen requisitos y expectativas específicos de la plataforma, especialmente en comparación con soluciones alternativas como la construcción de su propia infraestructura. Basándonos en la lista proporcionada, estos son los requisitos que podrían tener dichos usuarios:

  1. AutoescaladoLos usuarios necesitan un escalado automático para añadir instancias en función de la carga actual. Esperan que esto se haga de forma eficiente y rentable, sin el esfuerzo y el coste de construir y mantener una infraestructura de este tipo.
  2. Servidor multimodelo: Es necesario consolidar varios puntos finales para aprovechar al máximo la infraestructura existente. Esto no es fácil de implementar en servidores propios.
  3. Versionado y gestión de datosEl versionado claro y eficaz de los modelos y la gestión del código fuente de los datos asociados son cruciales. En servidores propios, esto podría ser más complicado y menos intuitivo.
  4. Ciclo de formación de modelos: Es deseable un ciclo de formación automático basado en los datos recibidos. Esto es más fácil de implementar en SageMaker que en una infraestructura propia.
  5. Aprendizaje incremental o aprendizaje por transferenciaEl aprendizaje por transferencia: para las técnicas avanzadas de ML, como el aprendizaje incremental o el aprendizaje por transferencia, se requiere una solución eficiente y rentable que podría ser más difícil de implantar y mantener en la infraestructura interna.
  6. Inferencia elásticaSe requiere un rendimiento rápido del modelo, especialmente para tareas de aprendizaje profundo, al tiempo que se reduce la latencia. Construir y mantener una infraestructura propia podría resultar más caro en términos de costes de desarrollo y operativos.
  7. Integración de DevOpsEs necesaria una integración sencilla y sin fisuras en los flujos de trabajo DevOps existentes. Aunque SageMaker ofrece una funcionalidad CLI integrada, esta función tendría que desarrollarse de forma independiente para la propia infraestructura.

Por último, los usuarios deben tener en cuenta el coste de SageMaker y de los servicios complementarios comparables, que suelen costar entre 20 % y 40 % más que una infraestructura sencilla con la misma capacidad informática, véase Reddit o StackOverflow.

Queda claro cómo Amazon confía en sus propias herramientas y funciones en casi todos y cada uno de los pasos de un proyecto de aprendizaje automático. El uso de servicios complementarios no es una excepción en muchos casos. Por último, pero no por ello menos importante, esto se traduce en algunas desventajas para las empresas.

Amazon SageMaker es adecuado para analistas y desarrolladores experimentados que deseen llevar a cabo amplios proyectos de IA casi exclusivamente en el cosmos de AWS.

Desventajas de Amazon SageMaker

  • Complejidad: La plataforma está dirigida exclusivamente a desarrolladores profesionales y científicos de datos. La interfaz de usuario es, en consecuencia, confusa y requiere que el usuario introduzca su propio código de desarrollo para muchos procesos. Incluso los modelos de aprendizaje automático prefabricados suelen requerir cantidades de datos medianas o grandes. Su preparación resulta complicada incluso con las herramientas integradas. Por ello, SageMaker no apto para procesos de entrada y pequeños.
Interfaz de usuario de SageMaker con datos
Interfaz de usuario de SageMaker. Fuente: Amazon Web Services
  •  Por otro lado, la interfaz para desarrolladores también puede ser técnicamente restrictivo cuando los requisitos son muy particulares. Esto se refiere, por ejemplo, a la integración de modelos de aprendizaje automático ya existentes o a una amplia migración de datos desde sistemas heredados o aplicaciones de terceros. Tampoco es posible el funcionamiento in situ a través de servidores propios.
  • En su lugar, el usuario Depende de los servicios de Amazon Cloud - a través de la cual se genera finalmente el beneficio. Ya en una fase de prueba gratuita de dos meses, esta dependencia se consolida, de modo que incluso una decisión posterior en contra del software puede resultar costosa y llevar mucho tiempo debido a los ajustes de infraestructura.
  • Costes: Amazon anuncia un modelo de precios basado en el uso que no incluye ninguna cuota básica. Los costes dependen del número de modelos de aprendizaje automático, su uso, la memoria (de trabajo) utilizada, la duración del entrenamiento y la cantidad de datos, es decir, después de cada clic del ratón. Teniendo en cuenta que la plataforma sólo es adecuada para un ámbito de uso amplio, es inevitable que los costes sean elevados. A ello contribuyen también las instancias de la GPU, que son muy intensivas desde el punto de vista computacional. La naturaleza confusa del modelo de precios puede ser aquí comprender.

SageMaker y el futuro de la automatización

La mayoría de los empleados de las empresas no son desarrolladores. En sentido estricto, según Bitkom, Alemania aún carece de 137.000 especialistas en TI. Sin embargo, la automatización y la adquisición de conocimientos mediante el aprendizaje automático se han convertido desde hace tiempo en importantes factores de éxito. Modelos lingüísticos como ChatGPT han demostrado que el uso por parte de usuarios no profesionales también es posible. El acceso a la inteligencia artificial se enfrenta actualmente a una democratización que dejará en desventaja a las empresas que no participen. Por ello, es importante conocer las alternativas adecuadas si se carece de los conocimientos o los recursos necesarios para soluciones como Amazon SageMaker.

Inicialmente, las empresas son las que más se benefician de la automatización de procesos especialmente frecuentes y pequeños que tienden a sumarse en grandes tareas que consumen mucho tiempo. Esto se aplica, por ejemplo, al procesamiento de adjuntos de correo electrónico, facturas, albaranes o notificaciones de pago. El software correspondiente basado en aprendizaje automático debe ser sencillo en su integración y manejo, pero flexible en su aplicabilidad. El deseo de una gama diferente de funciones o de un uso local también puede motivar la búsqueda de alternativas a Amazon SageMaker.

La automatización empieza con procesos estándar pequeños y repetitivos. Un ejemplo importante que surge en todas las empresas es la gestión de documentos.

Alternativas y complementos de Amazon

Para compensar la falta de experiencia de SageMaker y garantizar el uso más amplio posible de la nube de AWS, Amazon ofrece otros innumerables servicios. Los siguientes son especialmente relevantes:

Textract

La necesidad de automatizar el análisis de documentos tampoco es un terreno nuevo para Amazon. Para ello, el software basado en OCR (reconocimiento óptico de caracteres). Textract que ofrece. La herramienta se centra en la extracción de texto y datos, por lo que sólo es adecuada para el análisis de documentos. Además, sólo ofrece una pequeña gama de funciones, que se limitan en gran medida a la extracción de datos de diversos formularios y a un flujo de trabajo de control manual.

En relación con SageMaker, Textract representa así una pequeña adición a la extracción de datos de documentos en la nube de AWS. Para los usuarios que solo se ocupan del análisis basado en OCR de documentos sencillos, el software es una alternativa más rentable. Se puede encontrar un análisis detallado aquí.

Previsión Amazon

Amazon Forecast es un servicio de previsión totalmente gestionado basado en aprendizaje automático y ofrecido por Amazon Web Services (AWS). Este servicio permite a los usuarios realizar previsiones precisas sobre datos de series temporales sin necesidad de conocimientos de ML. Utiliza las mismas tecnologías que Amazon.com para sus propias necesidades de previsión. Sin embargo, con Amazon Forecast, los usuarios sólo pueden cargar datos de series temporales, evaluar la calidad de previsión de diferentes algoritmos y utilizar los mejores modelos para predecir valores futuros.

En relación con Amazon SageMaker Amazon Forecast puede considerarse una solución complementaria. Mientras que SageMaker proporciona una plataforma completa para desarrollar, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático, Forecast está orientada específicamente a aplicaciones de previsión y ofrece un flujo de trabajo sencillo para este tipo de escenarios.

Ambos servicios se complementan bien, especialmente cuando las empresas necesitan tanto modelos ML personalizados como predicciones especializadas para datos de series temporales.

Replicar Amazon SageMaker gratuitamente

Con herramientas de código abierto, puede realizar un entorno similar al de SageMaker en su propia infraestructura. Kubernetes sirve de base para la orquestación de contenedores, mientras que Kubeflow optimiza la gestión del ciclo de vida del aprendizaje automático. JupyterHub permite el uso de cuadernos interactivos y MinIO o Ceph pueden utilizarse como soluciones escalables de almacenamiento de datos.

La flexibilidad y el control que ofrecen las herramientas de código abierto son sus mayores ventajas frente a soluciones integradas como SageMaker. A pesar del mayor esfuerzo de configuración inicial, herramientas como TensorFlow, PyTorch y Scikit-Learn proporcionan profundos conocimientos y personalización para los modelos de ML. Además, herramientas de monitorización como Prometheus y Grafana apoyan la monitorización del sistema y proporcionan transparencia a lo largo del proceso de ML. En conjunto, estas herramientas permiten crear una plataforma de ML individual y totalmente personalizada.

Estaremos encantados de ayudarle a crear una infraestructura de este tipo. Encontrará más documentación en Berkeley o en la siguiente técnica Puesto medio.

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Proveedores comerciales - ¿Quién entra en la carrera de los 5 primeros?

Amazon no es en absoluto el único proveedor que puede ayudar a las empresas a avanzar gracias al potencial del aprendizaje automático. A la hora de hacer una selección, es importante ajustar con precisión los requisitos con el alcance respectivo de las funciones.

Por ejemplo, los siguientes 5 programas son adecuados como alternativas a SageMaker:

  1. Konfuzio

    Herramienta todo en uno basada en IA para la gestión automatizada de documentos. Ideal para usuarios noveles.

  2. Carpeta

    Solución ligera para alojar cuadernos interactivos Jupyter en la nube.

  3. Dataiku

    Solución completa de IA para análisis exhaustivos y generación de información basada en datos. Código abierto.

  4. Estudio IBM Watson

    Una plataforma en la nube similar a SageMaker, pero que también facilita los inicios a los científicos de datos menos experimentados y sin conocimientos de programación.

  5. Azure Machine Learning

    El homólogo de Microsoft más fácil de usar para Machine Learning en la nube Azure.

sagemaker alternativa konfuzio

Konfuzio

Konfuzio es una potente plataforma de IA. Da acceso a varios modelos de código abierto y de código cerrado como OCR, Visión por ordenador y procesamiento del lenguaje natural (PLN). Esto permite el funcionamiento de grandes modelos de IA diferentes y la interacción a través de interfaces técnicas uniformes y bien documentadas. Esto convierte a Konfuzio en una potente alternativa a SageMaker en los casos de uso adecuados, pero también puede servir como complemento.

Las siguientes ventajas se derivan de la gama de funciones en comparación con SageMaker:

  • Utilización en el Posible en la nube y en las instalaciones
  • Apto para todos los niveles de conocimiento: interfaz intuitiva y Desarrollo de módulos de código fuente, API y SDK
  • Amplias posibilidades de integración: API REST, Google Docs, Microsoft Office, Airtable, así como diversos sistemas ERP, CRM o RPA.
  • AutoescaladoKonfzio permite el escalado automático para proporcionar instancias adicionales a los usuarios cuando aumenta la carga sin necesidad ni coste de mantenimiento de la infraestructura.
  • Servidor multimodeloCon Konfuzio, los usuarios pueden combinar eficazmente varios puntos finales para aprovechar al máximo su infraestructura, lo que podría suponer un reto en sus propios servidores.
  • Versionado y gestión de datos: Konfzio ofrece un claro control de versiones de los modelos y una gestión eficaz de los datos, lo que permite a los usuarios hacer un seguimiento de los distintos modelos y sus fuentes de datos.
  • Ciclo de formación de modelos: Konfzio facilita el ciclo de entrenamiento automático basado en los datos recibidos, simplificando la implementación.
  • Aprendizaje incremental o aprendizaje por transferencia: Para técnicas avanzadas, Konfuzio ofrece soluciones que de otro modo serían difíciles de implantar en su propia infraestructura.
  • Inferencia elásticaKonfzio garantiza que los modelos funcionen con rapidez, especialmente en tareas de Deep Learning, y que se minimice la latencia.
  • Integración de DevOpsPor último, Konfuzio permite una integración fluida en Flujos de trabajo DevOps o Flujos de trabajo MLOpspara que los usuarios no tengan que desarrollar sus propias herramientas de integración desde cero.

Por tanto, Konfuzio puede utilizarse para ajustar, entrenar y supervisar modelos de IA. En cuanto a su ámbito de aplicación, Konfuzio supera a los módulos individuales correspondientes de conocidos proveedores de software e incluso deja atrás a Amazon Textract en términos de flexibilidad y rendimiento. informamos.

Carpeta

...se especializa en alojar cuadernos interactivos Jupyter en la nube.

  • Funciones: Compartición directa de cuadernos Jupyter desde repositorios GitHub, sin necesidad de configuración, compatibilidad con Docker para replicación de entornos, plataforma de código abierto para entornos informáticos interactivos.
  • Por: Fácil de empezar, ideal para científicos de datos e investigadores, permite compartir y colaborar en cuadernos sin necesidad de instalación, completamente de código abierto, ofrece flexibilidad gracias a la compatibilidad con Docker.
  • ContraNo se centra específicamente en la optimización de flujos de trabajo de aprendizaje automático, por lo que podría quedarse atrás con respecto a SageMaker en términos de escalabilidad y funciones avanzadas de implementación de ML.

Dataiku

...es adecuado para el análisis de datos a gran escala.

  • Funciones: Flujo de trabajo visual para crear canalizaciones de datos, conectores para fuentes de datos comunes, transformadores de datos, herramientas de visualización, AutoML.
  • Pro: Plataforma central para grandes cantidades de datos, muchas opciones de análisis y visualización, código abierto.
  • Contra: Interfaz de usuario compleja, sin soporte óptimo.

Estudio IBM Watson

...es particularmente similar a Amazon SageMaker en su gama de servicios.

  • Funciones: Plataforma de IA de datos propios, AutoAI, deriva de modelos, IA explicable, gestión del riesgo de modelos.
  • Pro: Varias opciones de implantación, posibilidad de híbrido en la nube/en las instalaciones, amplias opciones de colaboración para equipos.
  • Contra: Costes potencialmente elevados, requiere muchos conocimientos técnicos por parte de los científicos de datos.

Azure Machine Learning

...es el entorno de desarrollo basado en GUI de Microsoft.

  • Funciones: Varios marcos integrados como PyTorch o Tensorflow, diseñador de arrastrar y soltar para la preparación de datos y la formación de modelos, AutoML, puntos finales gestionados.
  • Pro: Amplia selección de marcos y servicios integrados, interfaz clara, sin necesidad de código.
  • Contra: Número limitado de modelos por flujo de trabajo, dependencia del proveedor, grandes conjuntos de datos.

Conclusión

Debido a su alta complejidad, integración difícil de manejar y fuerte dependencia de Amazon, SageMaker no es adecuado para muchas empresas. Los costes también pueden dispararse fácilmente en experimentos de IA sin un retorno directo de la inversión.

Las alternativas comunes de otros proveedores suelen permitir un acceso más fácil al aprendizaje automático gracias a un diseño más intuitivo de la interfaz de usuario. Algunas soluciones pueden ser utilizadas incluso por empleados con menos conocimientos técnicos y científicos de datos. En cambio, el documento flexible AI Konfuzio es apto para casi todas las empresas y permite a usuarios de todos los niveles de conocimientos adentrarse en el mundo del aprendizaje automático.

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