Hopsworks

Hopsworks là một nền tảng AI Lakehouse thời gian thực toàn diện được thiết kế để hợp lý hóa toàn bộ vòng đời học máy, từ chuẩn bị dữ liệu đến triển khai và giám sát mô hình. Nó đóng vai trò là một trung tâm cho các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và kỹ sư ML, cung cấp một môi trường thống nhất để quản lý dữ liệu, tính năng, mô hình và tài nguyên tính toán. Về cốt lõi, Hopsworks tích hợp một Kho tính năng mạnh mẽ với cơ sở hạ tầng dữ liệu có thể mở rộng, cho phép các tổ chức xây dựng và vận hành các ứng dụng AI hiệu suất cao, thời gian thực với hiệu quả và quản trị chưa từng có.

Nền tảng này được xây dựng trên một kiến trúc mô-đun và mở, cho phép tích hợp liền mạch với các hệ sinh thái dữ liệu hiện có. Nó hợp nhất hồ dữ liệu, kho dữ liệu và cơ sở dữ liệu của bạn thành một AI Lakehouse gắn kết, hỗ trợ các định dạng dữ liệu phổ biến như Delta Lake, Apache Hudi và Apache Iceberg. Sự hợp nhất này loại bỏ các silo dữ liệu và đơn giản hóa việc truy cập dữ liệu cho các khối lượng công việc ML. Được cung cấp bởi RonDB, một kho lưu trữ khóa-giá trị mã nguồn mở hiệu suất cao, Hopsworks cung cấp độ trễ dưới một phần nghìn giây để phục vụ tính năng thời gian thực, một yêu cầu quan trọng cho các trường hợp sử dụng như phát hiện gian lận, hệ thống đề xuất và trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa.

Cách sử dụng Hopsworks

Sử dụng Hopsworks bao gồm một quy trình làm việc được sắp xếp hợp lý giúp tăng tốc con đường từ dữ liệu đến các mô hình sẵn sàng sản xuất. Quá trình này được thiết kế ưu tiên Python và thân thiện với nhà phát triển:

1. Kết nối và Nhập dữ liệu: Bắt đầu bằng cách kết nối với dự án Hopsworks của bạn bằng máy khách Python. Bạn có thể nhập dữ liệu từ bất kỳ nguồn nào, bao gồm hồ dữ liệu, cơ sở dữ liệu hoặc nền tảng phát trực tuyến, sử dụng các framework như Spark, Flink hoặc Pandas.
2. Kỹ thuật tính năng: Chuyển đổi dữ liệu thô của bạn thành các tính năng sẵn sàng cho ML. Hopsworks hỗ trợ kỹ thuật tính năng trong các framework khác nhau, cho phép bạn xây dựng cả đường ống tính năng hàng loạt và phát trực tuyến thời gian thực.
3. Tạo Nhóm tính năng: Sắp xếp các tính năng của bạn thành 'Nhóm tính năng' trong Kho tính năng Hopsworks. Bạn xác định lược đồ, khóa chính và liệu các tính năng có nên khả dụng để truy cập trực tuyến (thời gian thực) hay ngoại tuyến (hàng loạt).
4. Tạo Dữ liệu huấn luyện: Sử dụng Kho tính năng để tạo các bộ dữ liệu huấn luyện chính xác tại một thời điểm. Tính năng quan trọng này ngăn chặn rò rỉ dữ liệu bằng cách đảm bảo rằng bạn chỉ sử dụng các giá trị tính năng có sẵn tại thời điểm xảy ra sự kiện bạn đang cố gắng dự đoán.
5. Huấn luyện và Phiên bản hóa Mô hình: Huấn luyện các mô hình của bạn bằng bất kỳ framework ML nào (ví dụ: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn). Hopsworks cung cấp quản lý GPU tích hợp để mở rộng quy mô huấn luyện cho các mô hình lớn như LLM. Tất cả các mô hình và các tính năng liên quan của chúng có thể được phiên bản hóa và theo dõi trong Sổ đăng ký Mô hình.
6. Triển khai và Phục vụ: Triển khai các mô hình đã huấn luyện của bạn dưới dạng dịch vụ suy luận. Đối với các ứng dụng thời gian thực, mô hình có thể tìm nạp các tính năng với độ trễ mili giây từ Kho tính năng trực tuyến, đảm bảo dữ liệu mới và phù hợp cho mọi dự đoán.

Tính năng chính của Hopsworks

• AI Lakehouse: Hợp nhất các hồ dữ liệu, kho dữ liệu và cơ sở dữ liệu, cung cấp một nguồn sự thật duy nhất cho tất cả dữ liệu AI.
• Kho tính năng nâng cao: Kho tính năng thống nhất tiên tiến nhất để quản lý, lưu trữ, khám phá và phục vụ các tính năng cho cả trường hợp sử dụng thời gian thực và hàng loạt. Bao gồm phiên bản hóa tính năng, xác thực dữ liệu và theo dõi dòng dõi.
• Phục vụ tính năng thời gian thực: Cung cấp các tính năng với độ trễ dưới một phần nghìn giây và độ mới mili giây, được cung cấp bởi RonDB, làm cho nó trở nên lý tưởng cho các hệ thống AI thời gian thực đòi hỏi khắt khe.
• Chỉ mục Vector tích hợp: Một chỉ mục vector tích hợp trong kho tính năng trực tuyến để hỗ trợ các ứng dụng LLM và AI tạo sinh, chẳng hạn như RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• AI có chủ quyền và Đa đám mây: Có thể triển khai trên bất kỳ đám mây nào (AWS, Azure, GCP), tại chỗ hoặc trong một thiết lập lai sử dụng Kubernetes, cho bạn toàn quyền kiểm soát dữ liệu và cơ sở hạ tầng của mình.
• Quản lý GPU tích hợp: Điều phối hiệu quả các tài nguyên GPU để huấn luyện và suy luận các mô hình quy mô lớn, bao gồm cả LLM.
• MLOps từ đầu đến cuối: Một nền tảng duy nhất để quản lý toàn bộ vòng đời ML, bao gồm kỹ thuật tính năng, huấn luyện mô hình, triển khai và giám sát, với các tính năng quản trị và cộng tác mạnh mẽ.
• Độ chính xác tại thời điểm: Tự động tạo các truy vấn du hành thời gian để tạo dữ liệu huấn luyện chính xác về mặt lịch sử, ngăn ngừa các cạm bẫy phổ biến trong phát triển mô hình.

Các trường hợp sử dụng Hopsworks

Hopsworks rất linh hoạt và có thể được áp dụng cho một loạt các ứng dụng AI và ML trong các ngành công nghiệp khác nhau:

• LLM & Tác nhân: Xây dựng và triển khai các đường ống Retrieval-Augmented Generation (RAG) và các tác nhân dựa trên LLM khác yêu cầu quyền truy cập độ trễ thấp vào dữ liệu ngữ cảnh từ cơ sở dữ liệu vector tích hợp.
• Phân tích dự đoán: Phát triển các mô hình dự báo nhu cầu, dự đoán sự rời bỏ của khách hàng và bảo trì dự đoán nơi dữ liệu kịp thời là rất quan trọng.
• Hệ thống đề xuất thời gian thực: Cung cấp năng lượng cho nội dung và đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa bằng cách phục vụ các tính năng của người dùng trong thời gian thực dựa trên các tương tác mới nhất của họ.
• Khách hàng 360: Tạo một cái nhìn thống nhất, thời gian thực về khách hàng bằng cách kết hợp dữ liệu hàng loạt và phát trực tuyến để thúc đẩy cá nhân hóa và tiếp thị có mục tiêu.
• Phát hiện gian lận và bất thường: Xác định các giao dịch gian lận hoặc các mối đe dọa bảo mật trong thời gian thực bằng cách phân tích dữ liệu phát trực tuyến so với các mẫu lịch sử.

Ưu điểm của Hopsworks

Hopsworks mang lại những lợi thế cạnh tranh đáng kể cho các tổ chức muốn mở rộng quy mô các sáng kiến AI của mình:

• Thời gian đưa ra thị trường được tăng tốc: Bằng cách hợp lý hóa quy trình làm việc MLOps và cho phép tái sử dụng tính năng, Hopsworks có thể đưa các mô hình vào sản xuất nhanh hơn tới 5 lần.
• Giảm chi phí đáng kể: Việc tập trung hóa các tính năng giúp ngăn chặn việc xử lý và lưu trữ dữ liệu dư thừa, dẫn đến tiết kiệm chi phí lên tới 80%.
• Hiệu suất vô song: Đạt được các đường ống ML nhanh hơn tới 10 lần và độ trễ dưới một phần nghìn giây để phục vụ tính năng, cho phép một lớp ứng dụng AI thời gian thực mới.
• Quản trị và Tuân thủ nâng cao: Cung cấp phạm vi kiểm toán 100%, dòng dõi dữ liệu và kiểm soát truy cập dựa trên vai trò, đảm bảo rằng các hệ thống AI đáng tin cậy, minh bạch và tuân thủ.
• Tính linh hoạt và không bị ràng buộc: Kiến trúc mở, mô-đun của nó hỗ trợ mọi framework ML, nguồn dữ liệu và môi trường triển khai, ngăn chặn sự ràng buộc của nhà cung cấp.

Giá cả và gói dịch vụ

Hopsworks cung cấp một mô hình định giá linh hoạt để phù hợp với các nhu cầu khác nhau. Có một Kho tính năng không máy chủ miễn phí, cho phép các cá nhân và nhóm nhỏ bắt đầu mà không có bất kỳ yêu cầu cơ sở hạ tầng đám mây nào. Đối với các tổ chức lớn hơn và các trường hợp sử dụng doanh nghiệp, Hopsworks cung cấp các dịch vụ được quản lý trên các nền tảng đám mây lớn (AWS, Azure, GCP) và các tùy chọn triển khai tại chỗ. Các gói doanh nghiệp này đi kèm với hỗ trợ chuyên dụng, các tính năng bảo mật nâng cao và khả năng mở rộng tùy chỉnh. Để biết giá chi tiết về các gói doanh nghiệp và được quản lý, bạn nên liên hệ trực tiếp với đội ngũ bán hàng của Hopsworks để nhận báo giá tùy chỉnh.