Alternative à Amazon SageMaker - Aperçu des 5 meilleurs logiciels

Même si, selon les Big 5 Cloud Providers Statista le site Hébergement en nuage marché dominant en 2023, de grands noms sont nécessaires pour construire une solide DevOps Infrastructure pour AI ou Apprentissage automatique, également MLOps pas tout.

D'autres facteurs entrent souvent en ligne de compte, en particulier lors de la mise en place de services pour des modèles d'IA propres, et pas seulement la taille pure de l'entreprise des fournisseurs. Vous l'avez sans doute déjà remarqué si vous vous êtes penché sur Amazon SageMaker et si vous cherchez des alternatives possibles.

À quoi sert Amazon SageMaker ?

En tant que plateforme d'apprentissage automatique basée sur le cloud, Amazon SageMaker permet aux développeurs et aux data scientists de créer, de former et de mettre en œuvre des modèles d'IA. L'interface doit permettre de visualiser et donc d'accélérer les processus de base - à commencer par la préparation des données jusqu'à l'exploitation automatisée d'algorithmes créés ou préfabriqués. Le service web est entièrement intégré dans l'univers Amazon et interagit donc de préférence avec d'autres outils AWS comme Amazon Kinesis et les bases de données maison.

Les utilisateurs qui souhaitent utiliser SageMaker ont des besoins et des attentes spécifiques vis-à-vis de la plate-forme, notamment par rapport à des solutions alternatives telles que la mise en place d'une infrastructure propre. Sur la base de la liste fournie, voici les exigences que de tels utilisateurs pourraient avoir :

1. Mise à l'échelle automatiqueLes utilisateurs ont besoin d'une mise à l'échelle automatique pour ajouter des instances en fonction de la charge actuelle. Ils attendent que cela se fasse de manière efficace et rentable, sans les efforts et les coûts de construction et de maintenance d'une telle infrastructure.
2. Serveur multi-modèleIl existe un besoin de réunir plusieurs points finaux afin d'exploiter pleinement l'infrastructure existante. Cela n'est pas facile à mettre en œuvre sur des severn propres.
3. Versioning et gestion des donnéesUne version claire et efficace du modèle et la gestion du code source des données associées sont essentielles. Sur des serveurs dédiés, cela pourrait être plus compliqué et moins intuitif.
4. Cycle d'entraînement modèleUn cycle d'entraînement automatique basé sur les données reçues est souhaitable. Cela est plus facile à mettre en œuvre sur SageMaker que sur une infrastructure propre.
5. Apprentissage incrémental ou apprentissage par transfertLes techniques ML avancées, telles que l'apprentissage incrémental ou l'apprentissage par transfert, nécessitent une solution efficace et peu coûteuse, qui pourrait être plus difficile à mettre en œuvre et à maintenir sur sa propre infrastructure.
6. Inférence élastiqueUne performance rapide du modèle, en particulier pour les tâches d'apprentissage en profondeur, tout en réduisant la latence, est nécessaire. La construction et la maintenance d'une infrastructure propre pourraient être plus coûteuses en termes de développement et de coûts d'exploitation.
7. Intégration DevOpsUne intégration simple et transparente dans les flux de travail DevOps existants est nécessaire. Alors que SageMaker offre une fonctionnalité CLI intégrée, il faudrait développer cette fonctionnalité de manière indépendante pour sa propre infrastructure.

Enfin, les utilisateurs doivent tenir compte du coût de SageMaker et des services complémentaires comparables, qui sont généralement de 20 % à 40 % plus chers qu'une infrastructure simple avec les mêmes capacités de calcul, voir Reddit ou StackOverflow.

Il est clair qu'Amazon utilise ses propres outils et fonctions à presque chaque étape d'un projet d'apprentissage automatique. L'utilisation de services complémentaires n'est pas une exception dans de nombreux cas. Enfin, il en résulte quelques inconvénients pour les entreprises.

Amazon SageMaker convient aux analystes et développeurs expérimentés qui souhaitent mener des projets d'IA de grande envergure presque exclusivement dans l'univers AWS.

Inconvénients d'Amazon SageMaker

• Complexité : La plateforme s'adresse exclusivement aux développeurs professionnels et aux data scientists. L'interface utilisateur est donc peu claire et nécessite la saisie de code de développement pour de nombreux processus. Même les modèles d'apprentissage automatique préfabriqués nécessitent en général des quantités de données moyennes à grandes. Leur préparation s'avère compliquée, même avec les outils intégrés. SageMaker est donc ne convient pas pour les débuts et les petits procès

•  D'un autre côté, l'interface pour les développeurs peut être techniquement contraignant lorsque les exigences sont hautement personnalisées. Cela concerne par exemple l'intégration de modèles d'apprentissage automatique déjà existants ou la migration importante de données de systèmes existants ou d'applications tierces. Il n'est pas non plus possible d'opérer sur site via ses propres serveurs.
• Au lieu de cela, l'utilisateur est fortement dépendent de services au sein d'Amazon Cloud - c'est grâce à eux que le profit est finalement généré. Une période d'essai gratuite de deux mois suffit à consolider cette dépendance, de sorte que même une décision ultérieure de ne pas utiliser le logiciel en raison d'adaptations de l'infrastructure peut s'avérer coûteuse et chronophage.
• Coûts : Amazon fait la publicité d'un modèle de prix dépendant de l'utilisation, qui ne prévoit pas de frais de base. Les coûts dépendent du nombre de modèles d'apprentissage automatique, de leur utilisation, de la mémoire (de travail) utilisée, de la durée de l'entraînement et de la quantité de données - donc quasiment de chaque clic de souris. Compte tenu du fait que la plateforme n'est adaptée qu'à un grand volume d'utilisation, des coûts élevés sont inévitables. Les instances GPU, très gourmandes en puissance de calcul, y contribuent également. Le manque de clarté du modèle de prix peut être compensé par le fait qu'il n'y a pas d'autres solutions. ici de suivre.

SageMaker et l'avenir de l'automatisation

La plupart des employés des entreprises ne sont pas des développeurs. Pour être précis, il manque toujours 137.000 spécialistes IT en Allemagne selon Bitkom. L'automatisation et l'acquisition de connaissances grâce à l'apprentissage automatique sont toutefois devenues depuis longtemps des facteurs de réussite importants. Des modèles de langage comme ChatGPT ont montré qu'une utilisation par des utilisateurs non professionnels est également possible. L'accès à l'intelligence artificielle est actuellement sur le point de se démocratiser, ce qui laissera les entreprises qui ne participent pas désavantagées. Il est donc important de connaître les alternatives correspondantes si le savoir-faire ou les ressources font défaut pour des solutions comme Amazon SageMaker.

Au début, les entreprises tirent le plus grand profit de l'automatisation des processus particulièrement fréquents et de petite taille, qui ont tendance à s'accumuler pour devenir de gros dévoreurs de temps. Cela concerne par exemple le traitement des pièces jointes aux e-mails, des factures, des bons de livraison ou des avis de paiement. Le logiciel correspondant basé sur l'apprentissage automatique doit être simple à intégrer et à utiliser, tout en restant flexible dans son application. Le souhait de disposer d'autres fonctionnalités ou d'une utilisation sur site peut également motiver la recherche d'alternatives à Amazon SageMaker.

L'automatisation commence par de petits processus standard et répétitifs. Un exemple important qui apparaît dans chaque entreprise est la gestion des documents.

Alternatives et compléments d'Amazon

Pour compenser les compétences manquantes de SageMaker et assurer une utilisation aussi large que possible du cloud AWS, Amazon propose d'innombrables autres services. Les suivants sont particulièrement pertinents :

Textract

La nécessité d'une analyse automatisée des documents n'est pas non plus un terrain inconnu pour Amazon. A cette fin, le logiciel basé sur l'OCR (reconnaissance optique de caractères) Textract a été proposé. L'outil se concentre sur les Extraction de texte et de données et convient donc exclusivement à l'analyse de documents. En outre, il n'offre que peu de fonctionnalités, qui se limitent en grande partie à l'extraction de données à partir de différents formulaires et à un flux de travail de contrôle manuel.

Textract représente donc, par rapport à SageMaker, un petit complément à l'extraction de données à partir de documents dans le cloud AWS. Pour les utilisateurs qui ne s'occupent que de l'analyse basée sur l'OCR de documents simples, le logiciel est une alternative moins coûteuse. Pour une analyse détaillée, voir ici.

Prévisions d'Amazon

Amazon Forecast est un service de prévision entièrement géré, basé sur l'apprentissage automatique et proposé par Amazon Web Services (AWS). Ce service permet aux utilisateurs de faire des prévisions précises sur des données de séries temporelles sans avoir besoin d'une expertise ML. Il utilise les mêmes technologies qu'Amazon.com pour ses propres besoins de prévision. Toutefois, Amazon Forecast permet aux utilisateurs de télécharger uniquement des données de séries temporelles, d'évaluer la qualité des prévisions de différents algorithmes et d'utiliser les meilleurs modèles pour prédire les valeurs futures.

Dans le cadre de Amazon SageMaker Amazon Forecast peut être considéré comme une solution complémentaire. Alors que SageMaker offre une plateforme complète pour le développement, la formation et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique, Forecast est spécialement conçu pour les applications de prévision et offre un flux de travail simple pour de tels scénarios.

Les deux services se complètent bien, en particulier lorsque les entreprises ont besoin à la fois de modèles ML sur mesure et de prévisions spécialisées pour les données de séries chronologiques.

Répliquer gratuitement Amazon SageMaker

Des outils open source permettent de réaliser un environnement de type SageMaker sur sa propre infrastructure. Kubernetes sert ici de base à l'orchestration de conteneurs, tandis que Kubeflow optimise la gestion du cycle de vie du Machine Learning. JupyterHub permet d'utiliser des ordinateurs portables interactifs et MinIO ou Ceph peuvent être utilisés comme solutions de stockage de données évolutives.

La flexibilité et le contrôle qu'offrent les outils open source sont leurs principaux avantages par rapport aux solutions intégrées comme SageMaker. Malgré un effort initial de mise en place plus important, des outils comme TensorFlow, PyTorch et Scikit-Learn offrent un aperçu profond et des possibilités de personnalisation des modèles ML. De plus, des outils de monitoring comme Prometheus et Grafana aident à surveiller le système et assurent la transparence tout au long du processus de ML. Dans l'ensemble, ces outils permettent de créer une plateforme ML individuelle et entièrement personnalisée.

Nous vous aiderons volontiers à mettre en place une telle infrastructure. Vous trouverez plus de documentation chez Berkeley ou dans la technique suivante Courrier moyen.

-> Contactez-nous maintenant pour un premier entretien gratuit.

Fournisseurs commerciaux - Qui fait la course au top 5 ?

Amazon est loin d'être le seul fournisseur à faire progresser les entreprises grâce au potentiel du Machine Learning. Lors du choix, il convient de comparer précisément les exigences avec l'étendue des fonctions respectives.

Konfuzio

Konfuzio est une plateforme d'IA puissante. Elle donne accès à divers modèles Open Source et Close Source tels que OCR, Vision par ordinateur et traitement du langage naturel (NLP). Cela permet d'exploiter de grands modèles d'IA différents et d'interagir grâce à des interfaces techniques uniformes et bien documentées. Cela fait de Konfuzio une alternative puissante à SageMaker dans les cas d'application correspondants, mais peut également servir de complément.

Les avantages suivants résultent de l'étendue des fonctions par rapport à SageMaker :

• Utilisation dans la Cloud et sur site possibles
• Convient à tous les niveaux de connaissances : interface intuitive et Modules de code source et développement API & SDK
• Vastes possibilités d'intégration : API REST, Google Docs, Microsoft Office, Airtable ainsi que divers systèmes ERP, CRM ou RPA
• Mise à l'échelle automatique: Konfzio permet une mise à l'échelle automatique pour fournir aux utilisateurs des instances supplémentaires en cas de charge accrue, sans la nécessité et les coûts de maintenance de l'infrastructure.
• Serveur multi-modèleKonfuzio permet aux utilisateurs de combiner efficacement plusieurs points d'accès afin de tirer le meilleur parti de leur infrastructure, ce qui pourrait être un défi sur leurs propres serveurs.
• Versioning et gestion des données : Konfzio offre une version claire des modèles et une gestion efficace des données, ce qui permet aux utilisateurs de garder une vue d'ensemble des différents modèles et de leurs sources de données.
• Cycle d'entraînement modèle: Confzio facilite le cycle d'entraînement automatique basé sur les données reçues, ce qui simplifie la mise en œuvre.
• Apprentissage incrémental ou apprentissage par transfert : Pour les techniques avancées, Konfuzio offre des solutions qui seraient autrement difficiles à mettre en œuvre sur sa propre infrastructure.
• Inférence élastiqueConfzio garantit que les modèles fonctionnent rapidement, en particulier pour les tâches d'apprentissage en profondeur, et que la latence est minimisée.
• Intégration DevOpsEnfin, Konfuzio permet une intégration sans problème dans des Flux de travail DevOps ou Flux de travail MLOpsLes utilisateurs n'ont donc pas besoin de développer leurs propres outils d'intégration à partir de zéro.

Konfuzio peut donc être utilisé pour ajuster, entraîner et surveiller des modèles d'IA. Dans son domaine d'application, Konfuzio dépasse les modules individuels correspondants de fournisseurs de logiciels renommés et laisse même Amazon Textract derrière lui en termes de flexibilité et de performance. nous en avons parlé.

Binder

...est spécialisée dans l'hébergement de portables interactifs Jupyter dans le cloud.

• Fonctions: Partage direct des ordinateurs portables Jupyter à partir des dépôts GitHub, aucune installation requise, prise en charge de Docker pour la réplication de l'environnement, plate-forme open source pour les environnements informatiques interactifs.
• Par: Facile à démarrer, idéal pour les data scientists et les chercheurs, permet de partager et de collaborer sur des ordinateurs portables sans aucune installation, entièrement open source, offre une grande flexibilité grâce à la prise en charge de Docker.
• Contre: Ne se concentre pas spécifiquement sur l'optimisation du flux de travail d'apprentissage automatique, pourrait être à la traîne par rapport à SageMaker en termes d'évolutivité et de fonctionnalités avancées de déploiement ML.

Dataiku

...se prête à l'analyse de données à grande échelle.

• Fonctions : Workflow visuel pour la création de pipelines de données, connecteurs pour les sources de données courantes, transformateurs de données, outils de visualisation, AutoML.
• Pro : Plate-forme centrale pour de grandes quantités de données, nombreuses possibilités d'analyse et de visualisation, open source.
• Contre : Interface utilisateur complexe, pas de support optimal.

IBM Watson Studio

...est particulièrement similaire à Amazon SageMaker dans son éventail de prestations.

• Fonctions : Propre plateforme Data AI, AutoAI, dérive des modèles, IA explicable, gestion du risque de modèle.
• Pro : Différentes possibilités de mise en œuvre, possibilité d'hybride Cloud/On-Premises, vastes possibilités de collaboration pour les équipes.
• Contre : Coût potentiellement élevé, nécessite un grand savoir-faire technique de la part des data scientists.

Apprentissage machine Azure

...est l'environnement de développement basé sur l'interface graphique de Microsoft.

• Fonctions : plusieurs frameworks intégrés comme PyTorch ou Tensorflow, designer drag-and-drop pour la préparation des données et l'apprentissage des modèles, AutoML, points de terminaison gérés.
• Pro : Grand choix de frameworks et de services intégrés, interface claire, pas de code nécessaire.
• Contre : Nombre limité de modèles par flux de travail, verrouillage du vendeur, grandes quantités de données.

Conclusion

En raison de sa grande complexité, de son intégration peu pratique et de sa forte dépendance à Amazon, SageMaker ne convient pas à de nombreuses entreprises. De même, les coûts peuvent facilement s'envoler lors d'expériences d'IA sans retour direct sur investissement.

Les alternatives courantes d'autres fournisseurs permettent souvent un accès plus facile au Machine Learning grâce à une conception plus intuitive de l'interface utilisateur. Ainsi, certaines solutions sont même utilisables par des collaborateurs et des data scientists nettement moins expérimentés sur le plan technique. En revanche, l'IA documentaire flexible Konfuzio convient à presque toutes les entreprises et permet aux utilisateurs de tous niveaux de connaissances d'entrer dans le monde de l'apprentissage automatique.