डेटा वैज्ञानिकों के लिए Databricks Lakehouse AI का व्यापक मार्गदर्शक

Databricks उन अग्रदूतों में से एक रहा है जिन्होंने ऐसी तकनीकें और प्लेटफ़ॉर्म बनाए हैं जो बड़े पैमाने पर AI समाधान देने में मदद करते हैं, जिसमें Apache Spark और MLflow जैसे ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स को बढ़ावा देना भी शामिल है।

Databrick Data + AI Summit 2023 के दौरान, Lakehouse AI को दुनिया के पहले ऐसे AI प्लेटफ़ॉर्म के रूप में प्रस्तुत किया गया जो डेटा लेयर में निर्मित है — और कई नई सुविधाएँ भी घोषित की गईं। दुनिया भर में ChatGPT के लॉन्च और जनरेटिव AI तकनीकों में तेज़ी से हो रही प्रगति के साथ, Lakehouse AI डेटा-केंद्रित दृष्टिकोण के माध्यम से जनरेटिव AI एप्लिकेशन बनाने के लिए Databricks का उत्तर है।

इस ट्यूटोरियल में, हम Databricks Lakehouse AI प्लेटफ़ॉर्म का परिचय देंगे, इसकी प्रासंगिकता पर विचार करेंगे, लॉन्च की गई नई सुविधाओं को समझेंगे, और यह देखेंगे कि हम उन्हें अपने मशीन लर्निंग डेवलपमेंट लाइफ़साइकल में कैसे उपयोग कर सकते हैं।

Databricks Lakehouse AI क्या है?

रुकिए, Lakehouse? हम समझते हैं कि ये शब्द आपके लिए नए हो सकते हैं।

आइए Databricks Lakehouse AI के विकास को चरणबद्ध तरीके से समझें। Lakehouse AI को समझने के लिए — हमें पहले Lakehouse आर्किटेक्चर को पूरी तरह समझना होगा।

Lakehouse क्या है?

“Lakehouse” एक आधुनिक डेटा प्रबंधन आर्किटेक्चर है जो डेटा लेक की लचीलेपन और लागत-प्रभावशीलता को डेटा वेयरहाउस की डेटा प्रबंधन क्षमताओं के साथ जोड़ता है।

हमारे पास डेटा लेक और वेयरहाउस के बीच के अंतर पर विस्तृत ट्यूटोरियल है, लेकिन संक्षेप में इसका अर्थ यह है:

• डेटा लेक: एक स्टोरेज रिपोजिटरी जो आवश्यक होने तक बड़े पैमाने पर कच्चा डेटा उसके मूल फ़ॉर्मेट में रख सकती है। यह एक बड़े कंटेनर की तरह है जिसमें हम अपना सारा डेटा डाल देते हैं, चाहे वह संरचित हो (जैसे डेटाबेस की टेबलें) या असंरचित (जैसे टेक्स्ट या इमेज), बिना पहले से उसे व्यवस्थित किए।

डेटा लेक आर्किटेक्चर (स्रोत)

• डेटा वेयरहाउस: रिपोर्टिंग और डेटा विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाने वाला सिस्टम, जहाँ डेटा को संरचित, प्रोसेस्ड, और इस प्रकार स्टोर किया जाता है कि उसे आसानी से निकाला और विश्लेषित किया जा सके। यह एक ऐसी लाइब्रेरी की तरह है जहाँ किताबें आसान पहुँच के लिए सुव्यवस्थित और कैटलॉग की गई होती हैं।

डेटा वेयरहाउस आर्किटेक्चर (स्रोत)

डेटा लेक अक्सर विशाल मात्रा में कच्चे, असंरचित डेटा को स्टोर करने की प्रकृति के कारण डेटा प्रबंधन और गवर्नेंस में संघर्ष करते हैं, जिससे “डेटा स्वैम्प” बन सकता है जहाँ डेटा खोजना, एक्सेस करना, या उस पर भरोसा करना मुश्किल हो जाता है। संरचना की कमी जटिल विश्लेषणात्मक क्वेरी की परफॉर्मेंस को भी प्रभावित कर सकती है, और पारंपरिक डेटा लेक आमतौर पर ट्रांजैक्शनल डेटा ऑपरेशंस को अच्छी तरह सपोर्ट नहीं करते, क्योंकि उनमें ACID ट्रांजैक्शन क्षमताएँ नहीं होतीं, जो डेटा अखंडता सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक हैं।

दूसरी ओर, डेटा वेयरहाउस संरचित डेटा और एनालिटिक्स के लिए अनुकूलित होते हैं, लेकिन जैसे-जैसे डेटा वॉल्यूम बढ़ता है, उन्हें स्केल करना महँगा हो सकता है। डेटा को पूर्व-निर्धारित स्कीमा में संरचित और प्रोसेस करने की आवश्यकता कठोरता ला सकती है, जिससे नए डेटा प्रकारों को जल्दी इन्गेस्ट और विश्लेषित करने की क्षमता सीमित हो जाती है।

इन सीमाओं ने Lakehouse आर्किटेक्चर के विकास को प्रोत्साहित किया, जो दोनों दुनिया के सर्वश्रेष्ठ पहलुओं को साथ लाने का लक्ष्य रखता है:

• यह हमें बहुत कम लागत पर विशाल मात्रा में कच्चा डेटा स्टोर करने देता है (डेटा लेक की तरह)।
• यह मजबूत गवर्नेंस और विश्वसनीयता के साथ जटिल विश्लेषण कुशलता से करने और डेटा का प्रबंधन करने की क्षमता प्रदान करता है (डेटा वेयरहाउस की तरह)।

Lakehouse आर्किटेक्चर कुछ इस प्रकार दिखता है:

डेटा लेकहाउस आर्किटेक्चर (स्रोत)

अब जब हम Databricks Lakehouse के विकास को समझ चुके हैं, तो हम अंतिम सवाल पर आते हैं।

Lakehouse AI क्या है?

Lakehouse AI, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग क्षमताओं का सीधे Lakehouse आर्किटेक्चर में एकीकरण है। इसका अर्थ है कि हम अपने डेटा लेक में संग्रहित विशाल डेटा का उपयोग करते हुए AI मॉडल विकसित, प्रशिक्षित और परिनियोजित कर सकते हैं, बिना प्रोसेसिंग के लिए डेटा को किसी अलग वातावरण में ले जाए या उसकी प्रतिलिपि बनाए।

इस प्लेटफ़ॉर्म का महत्व यह है:

• डेटा तक प्रत्यक्ष पहुँच: AI मॉडल अधिक व्यापक डेटासेट पर प्रशिक्षित किए जा सकते हैं, जिससे संभावित रूप से अधिक सटीक और सूचनाप्रद परिणाम मिलते हैं।
• सरलित आर्किटेक्चर: डेटा स्टोरेज और AI प्रोसेसिंग के लिए अलग-अलग सिस्टम की आवश्यकता कम करके, डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर के प्रबंधन से जुड़ी जटिलता और लागतें कम होती हैं।
• रीयल-टाइम इनसाइट्स: AI एप्लिकेशन के लिए डेटा का रीयल-टाइम प्रोसेसिंग संभव बनाता है, जिससे व्यवसाय तेज़, डेटा-आधारित निर्णय ले सकते हैं।

ये विशेषताएँ बताती हैं कि Databricks ने इस प्लेटफ़ॉर्म को डेटा लेयर में निर्मित दुनिया का पहला AI प्लेटफ़ॉर्म क्यों कहा।

Lakehouse AI के मुख्य घटक

Lakehouse AI की ओर संक्रमण ने व्यवसायों को अधिक डेटा-चालित और AI-एकीकृत परिचालनों की ओर अग्रसर करने में अहम भूमिका निभाई है।

इस परिवर्तन के केंद्र में कई मुख्य घटक हैं जो AI और मशीन लर्निंग मॉडल के विकास, परिनियोजन और प्रबंधन को सुगम बनाते हैं। यह समझना कि ये घटक क्यों और कब आवश्यक हैं, संगठनों को AI एप्लिकेशन के लिए अपने डेटा का अधिक प्रभावी ढंग से लाभ उठाने में मदद कर सकता है।

Vector Search

Databricks Lakehouse AI में Vector Search एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है (यह भी Data+AI Summit 2023 में लॉन्च किया गया) जो विशाल डेटासेट्स में पारंपरिक कीवर्ड मिलान पर निर्भर रहने के बजाय अर्थगत रूप से समान जानकारी खोजने और सर्च करने में सक्षम बनाता है।

Vector Search, डेटा और क्वेरीज़ को एक बहु-आयामी स्पेस में वेक्टर में बदलकर काम करता है जिसे एम्बेडिंग कहा जाता है, जो एक जनरेटिव AI मॉडल से प्राप्त होते हैं। यह विधि अर्थगत रूप से समान शब्दों या अवधारणाओं को n-आयामी स्पेस में एक-दूसरे के करीब लाती है, जिससे अधिक प्रासंगिक और संदर्भ-सचेत सर्च परिणाम मिलते हैं।

वेक्टर सर्च (लेखक का स्क्रीनशॉट)

Vector Search का उपयोग करने की प्रक्रिया (Databricks का डेमो वीडियो) इस प्रकार है:

• एक वेक्टर सर्च एंडपॉइंट और इंडेक्स बनाना।
• डेटा चंक्स को इनपुट के रूप में इन्गेस्ट करना और उन्हें एम्बेडिंग वेक्टर द्वारा दर्शाए गए N-आयामी स्पेस पर मैप करना।
• इन वेक्टरों को एक वेक्टर डेटाबेस में स्टोर करना ताकि तेज़ और स्केलेबल न्यूनतम-पड़ोसी सर्च एल्गोरिद्म समान वेक्टर खोज सकें।

Lippert जैसी कंपनियों ने पहले ही विभिन्न स्रोतों से सामग्री को Vector Search में इन्गेस्ट करके एजेंटों को ग्राहक प्रश्नों के उत्तर शीघ्रता से खोजने में सक्षम बनाने के लिए इसका उपयोग किया है।

Curated Models

ये मॉडल, जो Databricks Marketplace में उपलब्ध हैं, उच्च प्रदर्शन के लिए अनुकूलित हैं और टेक्स्ट विश्लेषण और जेनरेशन से लेकर इमेज प्रोसेसिंग तक के विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए Lakehouse वातावरण में आसानी से एकीकृत होने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

कुछ क्यूरेटेड जनरेटिव AI मॉडल इस प्रकार हैं:

• MPT-7B और Falcon-7B: क्रमशः निर्देश-पालन और सारांशण मॉडल, जो ऐसे कार्यों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जिनमें दिए गए निर्देशों के आधार पर मानव-सदृश टेक्स्ट को समझना और उत्पन्न करना या लंबी डॉक्यूमेंट्स को संक्षिप्त, सूचनाप्रद सारांशों में बदलना शामिल है।
• Stable Diffusion: एक इमेज जेनरेशन मॉडल, जो पाठ्य विवरणों के आधार पर उच्च-गुणवत्ता वाली छवियाँ बनाने की क्षमता के लिए लोकप्रिय हुआ है, जिससे Lakehouse AI ढांचे के भीतर रचनात्मक और विश्लेषणात्मक अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला सक्षम होती है। अधिक जानने के लिए हमारा Stable Diffusion ट्यूटोरियल देखें।

Databricks Marketplace में उपलब्ध मॉडल (लेखक का स्क्रीनशॉट)

ये मॉडल Databricks Lakehouse AI की व्यापक विशेषताओं—जिनमें डेटा प्रबंधन, एनालिटिक्स, और MLOps टूल शामिल हैं—के साथ निर्बाध रूप से काम करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। हम थोड़ी देर में देखेंगे कि मशीन लर्निंग डेवलपमेंट में इन मॉडलों का उपयोग कैसे किया जा सकता है।

AutoML

Databricks Lakehouse AI में AutoML (Automated Machine Learning) फीचर्स मशीन लर्निंग मॉडल डेवलपमेंट प्रक्रिया को सुव्यवस्थित और स्वचालित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जिससे उन्नत डेटा साइंस उन उपयोगकर्ताओं के व्यापक समूह के लिए सुलभ हो जाती है जिनकी मशीन लर्निंग में विशेषज्ञता सीमित हो सकती है।

Databrick AutoML (स्रोत)

जब हम डेटासेट प्रदान करते हैं और प्रेडिक्शन लक्ष्य निर्दिष्ट करते हैं, तो AutoML मॉडल के प्रशिक्षण के लिए डेटासेट तैयार करने का कार्य संभालता है। इसके बाद यह कई मॉडलों को बनाता, ट्यून करता और मूल्यांकित करता है।

मूल्यांकन पूरा होने पर, AutoML परिणाम प्रस्तुत करता है और प्रत्येक ट्रायल के सोर्स कोड वाला एक Python नोटबुक प्रदान करता है। इससे हम आवश्यकतानुसार कोड की समीक्षा, पुनरुत्पादन और संशोधन कर सकते हैं। AutoML हमारे डेटासेट के बारे में सारांश सांख्यिकी भी गणना करता है और इस जानकारी को भविष्य के संदर्भ के लिए एक नोटबुक में सहेजता है।

नवीनतम लॉन्च के साथ, AutoML अब ग्राहकों के अपने डेटा के साथ टेक्स्ट वर्गीकरण और एम्बेडिंग मॉडलों के लिए जनरेटिव AI मॉडलों का फाइन-ट्यूनिंग प्रदान करता है। इसका मतलब है कि गैर-तकनीकी व्यावसायिक उपयोगकर्ता अब कुछ क्लिकों में AutoML का उपयोग करके जनरेटिव AI एप्लिकेशन बना सकते हैं।

Lakehouse Monitoring​

Databricks Lakehouse Monitoring हमें अपनी डेटा टेबल्स के सांख्यिकीय गुणों और गुणवत्ता की निगरानी करने, और मशीन लर्निंग मॉडलों तथा उनकी भविष्यवाणियों के प्रदर्शन का ट्रैक रखने में सक्षम बनाता है। Databricks की पाइपलाइनों के भीतर डेटा फ्लो की जाँच करके, यह मॉनिटरिंग फीचर डेटा गुणवत्ता और मॉडल प्रभावशीलता की सतत निगरानी सुनिश्चित करने में सहायता करता है।

निरंतर मॉनिटरिंग सक्षम करने के लिए Lakehouse मॉनिटरिंग के माध्यम से डेटा इस प्रकार प्रवाहित होता है:

Lakehouse Monitoring फ्लो (स्रोत)

सिर्फ मॉनिटरिंग तक सीमित रहने के बजाय, यह फीचर डेटा अखंडता, वितरण, ड्रिफ्ट, और समय के साथ मॉडल प्रदर्शन जैसे विभिन्न पहलुओं पर क्रियाशील इनसाइट्स भी प्रदान करता है।

अब देखते हैं कि ये सभी विशेषताएँ Lakehouse AI में एकीकृत गवर्नेंस के रूप में कैसे साथ आती हैं।

Lakehouse AI में एकीकृत गवर्नेंस की भूमिका

एकीकृत गवर्नेंस का विचार यह है कि डेटा, मशीन लर्निंग मॉडल, और अन्य AI एसेट्स तक एक ही स्थान से पहुँच, नियंत्रण, सहयोग, मॉनिटर और उन पर कार्रवाई की जा सके। जैसे-जैसे कोई संगठन AI ट्रांसफ़ॉर्मेशन यात्रा में बढ़ता और परिपक्व होता है, सब कुछ एक ही स्थान से प्रबंधित कर पाना अत्यंत महत्वपूर्ण हो जाता है।

Databricks Unity Catalog यही करता है, और AI एसेट्स के गवर्नेंस के दृष्टिकोण को एकीकृत करके नियामकीय अनुपालन सुनिश्चित करते हुए AI अपनाने में तेजी लाता है।

हालाँकि Data Explorer और बाहरी सिस्टम जोड़ने की क्षमता जैसी उपयोगी सुविधाएँ हैं, सबसे महत्वपूर्ण सुविधा यह है कि नीचे दिखाए गए सरल Unity Catalog Governance पोर्टल के माध्यम से इन एसेट्स के संपूर्ण गवर्नेंस का विहंगम दृश्य देखा जा सकता है:

Unity Catalog गवर्नेंस पोर्टल (लेखक का स्क्रीनशॉट)

यह पोर्टल प्रमुख मेट्रिक्स प्रदर्शित करता है जैसे गवर्न्ड और मॉनिटर की गई टेबल्स का प्रतिशत, सक्रिय उपयोगकर्ताओं की संख्या, तथा टेबल्स, वॉल्यूम्स और ML मॉडलों की गिनती। यह उच्च-स्तरीय दृश्य गवर्नेंस स्थिति और डेटा एसेट्स के साथ सक्रिय जुड़ाव का त्वरित आकलन करने में सहायता करता है।

डैशबोर्ड समय के साथ उपयोगकर्ताओं के गतिविधि स्तर भी दिखाता है, जो संगठन के भीतर डेटा एसेट्स के उपयोग को समझने और किसी भी बाधा या प्रशिक्षण आवश्यकताओं की पहचान करने में मदद करता है।

आगे, पोर्टल संभावित गवर्नेंस जोखिमों की सूची देता है, जैसे अनमॉनिटर टेबल्स या PII (व्यक्तिगत पहचान योग्य जानकारी) से व्युत्पन्न कॉलम, जिससे डेटा को सुरक्षित रूप से प्रबंधित करने के लिए एक सक्रिय दृष्टिकोण प्रदान होता है, जैसा कि नीचे देखा जा सकता है।

Unity Catalog डैशबोर्ड का गवर्नेंस एक्शन आइटम्स दृश्य (लेखक का स्क्रीनशॉट)

प्रत्येक पहचानी गई समस्या के साथ एक अनुशंसित कार्रवाई आती है, जो उपयोगकर्ताओं को संभावित गवर्नेंस चिंताओं के समाधान की ओर मार्गदर्शन करती है। यह फीचर प्लेटफ़ॉर्म पर AI और डेटा एसेट्स के अक्सर जटिल गवर्नेंस प्रोसेस को सरल और एकीकृत करता है।

अब जब हम प्लेटफ़ॉर्म की विशेषताओं और उनके साथ आने के तरीके को समझ चुके हैं, तो आइए एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग डेवलपमेंट में इसके अनुप्रयोग में गहराई से उतरें।

Databricks Lakehouse AI पर एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग डेवलपमेंट

एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग डेवलपमेंट लाइफ़साइकल पर एक ताज़ा दृष्टि के लिए, हम आपको हमारे इसी विषय पर गहन ट्यूटोरियल को देखने के लिए प्रोत्साहित करते हैं। इस खंड में, हम समझेंगे कि Databricks Lakehouse AI की विशेषताएँ लाइफ़साइकल में कैसे फिट होती हैं।

एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग डेवलपमेंट (स्रोत)

1. डेटा तैयारी और फीचर इंजीनियरिंग

Databricks Lakehouse AI के भीतर मशीन लर्निंग की आधारशिला है—मॉडलों को कुशलता से ट्रेन और बनाना।

हम डेटा तैयारी और क्लीनिंग के लिए Databricks ML रनटाइम का उपयोग कर सकते हैं, जो pandas और PySpark जैसी सामान्य पैकेजों के साथ आता है। Databricks Feature Store, Databricks Lakehouse AI प्लेटफ़ॉर्म के भीतर एक केंद्रीकृत रिपोजिटरी है — जो मशीन लर्निंग फीचर्स को स्टोर, साझा और प्रबंधित करने के लिए डिज़ाइन की गई है।

यह फीचर स्टोर सुनिश्चित करता है कि मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए गए फीचर्स उन फीचर्स के अनुरूप हों जो प्रोडक्शन वातावरण में इन्फरेंस के दौरान उपयोग किए जाते हैं। हमें विभिन्न उपयोग मामलों के लिए बार-बार फीचर्स को पुनः-गणना करके कंप्यूटिंग संसाधन भी बर्बाद नहीं करने पड़ते।

फीचर स्टोर का कार्य (स्रोत)

फीचर परिभाषाओं और स्टोरेज को केंद्रीकृत करके, यह “ट्रेनिंग-सर्विंग स्क्यू” की सामान्य समस्या को समाप्त करता है, जहाँ मॉडल प्रशिक्षण में उपयोग किया गया डेटा, लाइव सेटिंग में मॉडल के सामने आने वाले डेटा से भिन्न होता है।

2. मॉडल इंजीनियरिंग

मॉडल विकास के लिए, हमारे पास Databricks वातावरण में उपलब्ध पहले से बने क्यूरेटेड मॉडलों में से चुनने या अपने विशिष्ट डेटा और व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप कस्टम मॉडल ट्रेन करने की लचीलापन है।

• मौजूदा मॉडलों का उपयोग: जैसा कि हमने पहले देखा, हम Databricks Marketplace से किसी भी मौजूदा मॉडल को चुन सकते हैं जो व्यापक डेटासेट्स पर पूर्व-प्रशिक्षित हैं। मॉडलों के साथ सैंपल नोटबुक्स भी आती हैं, इसलिए हमें इन मॉडलों को कैसे उपयोग करें, इसकी चिंता नहीं करनी पड़ती।
• नए मॉडल ट्रेन करना: बेस्पोक समाधान बनाने के लिए, हम ML रनटाइम का उपयोग कर सकते हैं, जो TensorFlow, PyTorch, और Scikit-learn सहित मशीन लर्निंग फ़्रेमवर्क और भाषाओं के साथ आता है। प्रशिक्षण प्रक्रिया Databricks के सहयोगी नोटबुक्स द्वारा समृद्ध होती है, जो एक इंटरैक्टिव वातावरण प्रदान करती हैं, जहाँ बतौर डेटा साइंटिस्ट हम कोड लिख सकते हैं, डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, और इनसाइट्स साझा कर सकते हैं।

Databricks में GPU-अनुकूलित क्लस्टर्स भी हैं, अर्थात प्रशिक्षण (और इन्फरेंस) तेज़ी से और स्केल पर हो सकता है, जो रीयल-टाइम इनसाइट्स, प्रेडिक्शंस, और रिकमेंडेशंस के संदर्भ में अक्सर एक महत्वपूर्ण तत्व होता है।

3. मॉडल मूल्यांकन और प्रयोग

Databricks ने MLflow नामक एक ओपन-सोर्स टूल विकसित किया है, जो Databricks प्लेटफ़ॉर्म में नैटिव रूप से उपलब्ध है, और जो एक्सपेरिमेंट्स को ट्रैक करने, कोड को पुनरुत्पादक रन में पैकेज करने और निष्कर्ष साझा करने की जटिल प्रक्रिया को सरल बनाता है।

MLflow एक्सपेरिमेंट का एक उदाहरण (लेखक का स्क्रीनशॉट)

एक्सपेरिमेंटेशन फ़्रेमवर्क बनाने के चरण इस प्रकार हैं:

• MLflow इंस्टॉल करें और ट्रैकिंग URI सेट करें
• एक एक्सपेरिमेंट बनाएं
• एक MLflow रन शुरू करें, और पैरामीटर्स, मेट्रिक्स, और आर्टिफ़ैक्ट्स लॉग करें
• हाइपर-पैरामीटर ट्यूनिंग और अन्य सुधारों के लिए उसी एक्सपेरिमेंट के अंतर्गत कई रन बनाएं
• एक्सपेरिमेंट के अंतर्गत रन के परिणामों की समीक्षा करें
• सर्वश्रेष्ठ मॉडल चुनें और उसे प्रोडक्शन में ट्रांज़िशन करें

एक बार फ़्रेमवर्क स्थापित हो जाने पर, हम तेज़ी से पुनरावृत्तियाँ कर सकते हैं और शुरुआती चरण में ही सर्वश्रेष्ठ मॉडल तक पहुँच सकते हैं।

4. मॉडल परिनियोजन और MLOps

Model Serving, Databricks Lakehouse AI के भीतर एक और फीचर, मशीन लर्निंग मॉडलों को विकास चरण से प्रोडक्शन-रेडी अवस्था में लाने की प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करता है।

यह सुविधा मॉडलों को RESTful एंडपॉइंट्स के रूप में परिनियोजित करने की अनुमति देती है, जिन्हें रीयल-टाइम प्रेडिक्शंस या बैच इन्फरेंस के लिए विभिन्न एप्लिकेशनों और सेवाओं में आसानी से एकीकृत किया जा सकता है।

Model Serving एंडपॉइंट्स (स्रोत)

एक बार मॉडल ट्रेन हो जाने पर, डेटा साइंटिस्ट्स इसे कुछ क्लिकों में परिनियोजित कर सकते हैं, जिसके लिए व्यापक सेटअप या DevOps विशेषज्ञता की आवश्यकता नहीं होती। ऐसा करने के चरण इस प्रकार हैं:

• डेवलप किए गए मॉडलों को मॉडल रजिस्ट्री (MLflow के भीतर की सुविधा) में लॉग करना
• Serving UI का उपयोग करके चयनित मॉडल के लिए एक एंडपॉइंट बनाना
• बनाए गए एंडपॉइंट को क्वेरी करना

हम आपको Databricks के इन विस्तृत ट्यूटोरियल उदाहरणों को देखने के लिए प्रोत्साहित करते हैं ताकि आप इन चरणों को आसानी से निष्पादित कर सकें। त्वरित परिनियोजन की यह सुविधा आधुनिक डेटा वर्कफ़्लोज़ में अत्यंत महत्वपूर्ण है, जहाँ तेज़ी से पुनरावृत्ति और परिनियोजन की क्षमता व्यावसायिक मूल्य को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकती है।

5. मॉनिटरिंग और मूल्यांकन

जब हमारे मशीन लर्निंग मॉडल प्रोडक्शन में परिनियोजित हो जाते हैं, तो AI लाइफ़साइकल का अंतिम महत्वपूर्ण चरण मॉनिटरिंग और मूल्यांकन है। इस चरण में मॉडल के प्रदर्शन को निरंतर ट्रैक करना शामिल है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि समय के साथ यह प्रभावी और सटीक बना रहे।

Databricks Lakehouse AI, Lakehouse Monitoring और Inference Tables के माध्यम से इसे सुगम बनाता है, जो हमारे AI सिस्टम के स्वास्थ्य और प्रभावशीलता बनाए रखने के लिए आवश्यक टूल हैं। चूँकि हमने पहले ही Lakehouse Monitoring की विशेषताएँ देख ली हैं, इस खंड में हम इन्फरेंस टेबल्स पर ध्यान केंद्रित करेंगे।

संक्षेप में, Inference Table एक अतिरिक्त फीचर है, जिसे आपको टिकबॉक्स द्वारा सक्षम करना होता है, जो हमें Model Serving एंडपॉइंट्स से इनपुट डेटा और उसके अनुरूप प्रेडिक्शंस को कैप्चर करने और उन्हें एक डेल्टा टेबल में लॉग करने में सक्षम बनाता है, जो Unity Catalog का हिस्सा होगा।

इस लॉगिंग मैकेनिज़्म के कई लाभ हैं:

• मॉडल ड्रिफ्ट का पता लगाना: समय के साथ, प्रोडक्शन में मॉडल के सामने आने वाला डेटा उस डेटा से दूर जा सकता है जिस पर उसे मूल रूप से ट्रेन किया गया था। Inference Tables, आने वाले डेटा की विशेषताओं की निरंतर निगरानी करने और उन्हें ट्रेनिंग डेटासेट से तुलना करने की अनुमति देकर इस ड्रिफ्ट का पता लगाने में मदद कर सकती हैं। यह Lakehouse Monitoring डैशबोर्ड के साथ मिलकर काम करता है।
• डीबगिंग और मूल-कारण विश्लेषण में: जब किसी मॉडल की भविष्यवाणियाँ अपेक्षा के अनुरूप नहीं होतीं, तो Inference Tables यह समझने के लिए आवश्यक सूक्ष्म डेटा प्रदान करती हैं कि क्या गलत हुआ। जिस विशिष्ट इनपुट ने खराब या अप्रत्याशित परिणाम दिया, उसकी जाँच करके डेटा साइंटिस्ट्स अपने मॉडलों को अधिक प्रभावी ढंग से डीबग और परिशोधित कर सकते हैं।
• नियामकीय अनुपालन और ऑडिटिंग: वित्त या स्वास्थ्य सेवा जैसी सख्त अनुपालन और ऑडिटिंग प्रक्रियाओं की आवश्यकता वाले उद्योगों के लिए, Inference Tables मॉडल की निर्णय-निर्माण प्रक्रिया का पारदर्शी रिकॉर्ड प्रदान करती हैं। यह हितधारकों या नियामक निकायों को निर्णयों की व्याख्या करने के लिए महत्वपूर्ण हो सकता है।

मशीन लर्निंग डेवलपमेंट प्रक्रिया चक्रीय प्रकृति की होती है, यानी हम अपनी तैनाती के पहले संस्करण से फीडबैक लेते हैं और अधिक सटीक और कुशल मॉडल बनाने के लिए उसे परिष्कृत, पुनः प्रशिक्षित और विकसित करते हैं, इस प्रकार हम फिर से प्रथम चरण पर पहुँचते हैं।

निष्कर्ष

इस ट्यूटोरियल में Databricks Lakehouse AI के विकास और इसकी मुख्य विशेषताओं का परिचय दिया गया। हमने यह भी देखा कि कैसे ये विशेषताएँ एकीकृत गवर्नेंस के माध्यम से साथ आती हैं। आगे, हमने विश्लेषण किया और समझा कि Databricks Lakehouse AI प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करके एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग लाइफ़साइकल में कैसे नेविगेट किया जा सकता है।

Databricks Lakehouse और उसके डेटा इंजीनियरिंग, मशीन लर्निंग डेवलपमेंट, और बड़े पैमाने के एप्लिकेशन बनाने में अनुप्रयोग के बारे में हाथों-हाथ और अधिक जानने के लिए, हम अगले कदम के रूप में हमारे Introduction to Databricks कोर्स को देखने की अनुशंसा करते हैं।