DevOps में AI: सॉफ़्टवेयर परिनियोजन और संचालन को सुव्यवस्थित करना

एक अच्छी तेल वाली मशीन की तरह, आपका संगठन एक महत्वपूर्ण सॉफ़्टवेयर परिनियोजन के कगार पर है। आपने अत्याधुनिक एआई समाधानों में भारी निवेश किया है, आपकी डिजिटल परिवर्तन रणनीति निर्धारित है, और आपकी नजरें भविष्य पर मजबूती से टिकी हैं। फिर भी, सवाल उठता है - क्या आप वास्तव में अपने सॉफ़्टवेयर परिनियोजन और संचालन को सुव्यवस्थित करने के लिए एआई की शक्ति का उपयोग कर सकते हैं?

ऐसी दुनिया में जहां वैश्विक डिजिटल परिवर्तन बाजार तेजी से आगे बढ़ रहा है 1,548.9 $ अरब 2027 तक 21.1% की सीएजीआर पर, आप केवल पानी पर चलने का जोखिम नहीं उठा सकते। 

जैसे उभर रहा है DevOps रुझान सॉफ्टवेयर विकास को फिर से परिभाषित करते हुए, कंपनियां अपने एआई अपनाने में तेजी लाने के लिए उन्नत क्षमताओं का लाभ उठाती हैं। इसीलिए, प्रतिस्पर्धी बने रहने और प्रासंगिक बने रहने के लिए आपको AI और DevOps की गतिशील जोड़ी को अपनाने की आवश्यकता है।

यह लेख कृत्रिम बुद्धिमत्ता और DevOps के परिवर्तनकारी तालमेल पर गहराई से प्रकाश डालता है, यह खोज करता है कि यह साझेदारी आपके संचालन को कैसे फिर से परिभाषित कर सकती है, उन्हें स्केलेबल और भविष्य के लिए तैयार कर सकती है। 

DevOps AI को कैसे तेज़ करता है?

डेटा सीखने और समृद्ध अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए एआई की शक्ति का उपयोग करके, DevOps टीमें अपनी विकास प्रक्रिया को तेज कर सकती हैं और गुणवत्ता आश्वासन के माध्यम से सुधार कर सकती हैं। यह उन्हें महत्वपूर्ण मुद्दों का सामना करते हुए नवीन समाधान अपनाने के लिए प्रेरित करता है। 

AI और DevOps के संयोजन को एकीकृत करने से कई लाभ मिलते हैं:

• समग्र प्रक्रिया को तेज़ बनाएं: अधिकांश कंपनियों के लिए परिचालन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को तैनात करना अभी भी एक नई बात है। क्योंकि सुचारू एआई कार्यान्वयन के लिए एक समर्पित परीक्षण वातावरण बनाने की आवश्यकता है। साथ ही, सॉफ़्टवेयर में कोड परिनियोजित करना थोड़ा मुश्किल और समय लेने वाला है। DevOps के साथ, ऐसे कार्यों को करने की कोई आवश्यकता नहीं है, अंततः बाज़ार का समय तेज़ हो जाता है।

• गुणवत्ता में सुधार: एआई की प्रभावशीलता उसके द्वारा संसाधित किए जाने वाले डेटा की गुणवत्ता से काफी प्रभावित होती है। घटिया डेटा के साथ एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने से पक्षपाती प्रतिक्रियाएं और अवांछनीय परिणाम हो सकते हैं। कब असंरचित डेटा AI विकास के दौरान सतहों पर, DevOps प्रक्रिया डेटा सफाई में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है, अंततः समग्र मॉडल गुणवत्ता को बढ़ाती है।
• AI गुणवत्ता में सुधार: एआई सिस्टम की प्रभावशीलता डेटा गुणवत्ता पर निर्भर करती है। ख़राब डेटा AI प्रतिक्रियाओं को विकृत कर सकता है। DevOps विकास के दौरान असंरचित डेटा को साफ करने, मॉडल की गुणवत्ता बढ़ाने में सहायता करता है।
• स्केलिंग एआई: एआई की जटिल भूमिकाओं और प्रक्रियाओं को प्रबंधित करना चुनौतीपूर्ण है। DevOps डिलीवरी में तेजी लाता है, दोहराए जाने वाले काम को कम करता है और टीमों को बाद के विकास चरणों पर ध्यान केंद्रित करने देता है।
• एआई स्थिरता सुनिश्चित करना: DevOps, विशेष रूप से निरंतर एकीकरण, दोषपूर्ण उत्पाद रिलीज़ को रोकता है। यह त्रुटि-मुक्त मॉडल की गारंटी देता है, एआई सिस्टम की विश्वसनीयता और स्थिरता को बढ़ाता है।

DevOps संस्कृति AI प्रदर्शन को कैसे बढ़ावा देगी?

एआई-सक्षम समाधानों ने त्रुटिहीन कार्यक्षमताएं प्रदान करके व्यवसाय संचालन में काफी हद तक क्रांति ला दी है। लेकिन फिर भी, कृत्रिम बुद्धिमत्ता को कुछ चुनौतियों का सामना करना पड़ता है क्योंकि उन्हें दूर करने के लिए जबरदस्त प्रयासों और नवीन तकनीकों की आवश्यकता होती है। इसलिए, गुणवत्तापूर्ण डेटासेट प्राप्त करना और सटीक परिणामों की भविष्यवाणी करना जटिल हो जाता है।

व्यवसायों को असाधारण परिणाम प्राप्त करने के लिए DevOps संस्कृति विकसित करने की आवश्यकता है। इस तरह के दृष्टिकोण के परिणामस्वरूप प्रभावी विकास, एकीकरण और प्रक्रिया पाइपलाइन होगी।

AI प्रक्रियाओं को DevOps संस्कृति के अनुकूल बनाने के चरण नीचे दिए गए हैं: 

• डेटा तैयारी 

उच्च-गुणवत्ता वाला डेटासेट बनाने के लिए, आपको कच्चे डेटा को मूल्यवान अंतर्दृष्टि में परिवर्तित करना होगा यंत्र अधिगम. डेटा तैयारी में डेटा एकत्र करना, सफाई करना, बदलना और संग्रहीत करना जैसे चरण शामिल हैं, जो डेटा वैज्ञानिकों के लिए समय लेने वाला हो सकता है। 

डेटा प्रोसेसिंग में DevOps को एकीकृत करने में प्रक्रिया को स्वचालित और सुव्यवस्थित करना शामिल है, जिसे "डेटा के लिए DevOps" या "DataOps" के रूप में जाना जाता है।

डेटाऑप्स गुणवत्ता और स्थिरता सुनिश्चित करते हुए डेटा डिलीवरी को स्वचालित करने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करता है। DevOps प्रथाओं से टीम सहयोग और वर्कफ़्लो दक्षता में सुधार होता है।

• विकास का मॉडल

कुशल विकास और तैनाती एआई/एमएल विकास के महत्वपूर्ण लेकिन जोखिम भरे पहलुओं में से एक है। विकास टीम को समवर्ती विकास, परीक्षण और मॉडल संस्करण नियंत्रण पाइपलाइन को स्वचालित करना चाहिए।

एआई और एमएल परियोजनाओं को निम्नलिखित के अनुसार लगातार वृद्धिशील पुनरावृत्तियों और उत्पादन में निर्बाध एकीकरण की आवश्यकता होती है सीआई / सीडी दृष्टिकोण.

एआई और एमएल मॉडल के विकास और परीक्षण की समय लेने वाली प्रकृति को देखते हुए, इन चरणों के लिए अलग-अलग समयसीमा स्थापित करने की सलाह दी जाती है।

एआई/एमएल विकास एक सतत प्रक्रिया है जो गुणवत्ता से समझौता किए बिना मूल्य प्रदान करने पर केंद्रित है। एआई मॉडल के जीवनचक्र और प्रगति को बढ़ाने, निरंतर सुधार और त्रुटि जांच के लिए टीम सहयोग आवश्यक है।

• मॉडल की तैनाती

अत्यधिक वितरित प्लेटफ़ॉर्म पर AI मॉडल को छोटा बनाकर DevOps वास्तविक समय में डेटा स्ट्रीम को प्रबंधित करना आसान बनाता है। हालाँकि ऐसे मॉडल AI संचालन को बढ़ावा दे सकते हैं, लेकिन यह कुछ महत्वपूर्ण चुनौतियाँ भी पैदा कर सकते हैं:

• मॉडलों को आसानी से खोजने योग्य बनाना
• ट्रैसेबिलिटी बनाए रखना
• रिकॉर्डिंग परीक्षण और अनुसंधान
• मॉडल प्रदर्शन को विज़ुअलाइज़ करना
  

इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए, DevOps, IT टीमों और ML विशेषज्ञों को निर्बाध टीम वर्क के लिए सहयोग करना चाहिए। मशीन लर्निंग ऑपरेशंस (एमएलओपीएस) एआई/एमएल मॉडल की तैनाती, निगरानी और प्रबंधन को स्वचालित करता है, जिससे कुशल सहयोग की सुविधा मिलती है। सॉफ्टवेयर विकास टीम.

• मॉडल की निगरानी और सीखना

DevOps सॉफ़्टवेयर विकास को सुव्यवस्थित करता है, जिससे तेज़ रिलीज़ सक्षम होती है। एआई/एमएल मॉडल अपने प्रारंभिक मापदंडों से भटक सकते हैं, जिससे पूर्वानुमानित प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए सुधारात्मक कार्रवाइयों की आवश्यकता होती है। निरंतर सुधार के लिए DevOps में निरंतर सीखना महत्वपूर्ण है।

निरंतर सुधार और सीखने के लिए:

• डेटा वैज्ञानिकों से प्रतिक्रिया एकत्र करें.
• एआई भूमिकाओं के लिए प्रशिक्षण उद्देश्य निर्धारित करें।
• DevOps टीमों के लिए उद्देश्य परिभाषित करें।
• आवश्यक संसाधनों तक पहुंच सुनिश्चित करें.

एआई परिनियोजन स्वचालन-संचालित और अनुकूलनीय होना चाहिए, जो व्यावसायिक लक्ष्यों के अनुरूप अधिकतम मूल्य प्रदान करे।

निरंतर एकीकरण के साथ एआई मॉडलिंग को तेज़ करना

उत्पाद विकास और कार्यान्वयन में, कंपनियां अक्सर पुनरावृत्त चरणों से गुजरती हैं, एक अलग टीम को आवश्यक प्रौद्योगिकी बुनियादी ढांचे को स्थापित करने की अनुमति देने के लिए आगे के संशोधनों को कुछ समय के लिए रोक देती हैं। इसमें आमतौर पर कुछ सप्ताह लगते हैं, जिसके बाद अद्यतन संस्करण वितरित किया जाता है।

कई कंपनियों के लिए समस्या समय से पहले अपने एआई विकास प्रयासों को छोड़ना और उन प्रतिस्पर्धियों से हारना है जो स्केलेबल प्रौद्योगिकी और सांस्कृतिक प्रथाओं को महत्व देते हैं।

संगठन DevOps संस्कृति और उन्नत तकनीकों को मर्ज करके पूरी तरह से स्वचालित AI मॉडल बना सकते हैं। आकर्षक स्वचालन अवसरों की पहचान करने और उनका लाभ उठाने से दक्षता और उत्पादकता में उल्लेखनीय वृद्धि हो सकती है।

डेवलपर्स को अपने आईटी आर्किटेक्चर में उन्नत स्वचालित परीक्षण को शामिल करना होगा। उनके एआई विकास वर्कफ़्लो को बदलने में, उच्च गुणवत्ता वाले समाधान और सेवाओं के लॉन्च में तेजी लाने के लिए निरंतर डिलीवरी आवश्यक है।

इस ढांचे के भीतर, विकास दल विकास और प्रदर्शन को प्रभावित करने वाले सूचित निर्णय लेने के लिए डेटा से तुरंत अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं।

बिदा देना

DevOps में AI का एकीकरण सॉफ्टवेयर परिनियोजन और संचालन में क्रांति ला रहा है। यह विकास और संचालन टीमों के बीच दक्षता, विश्वसनीयता और सहयोग को बढ़ाता है। जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी आगे बढ़ती है, DevOps में AI को अपनाने से डेटा तैयारी और मॉडल निर्माण में तेजी आती है और कुशल AI स्केलिंग संचालन का आश्वासन मिलता है। इसलिए, कंपनियों को एआई परिचालन को अपने मुख्य व्यावसायिक उद्देश्यों में से एक बनाने पर विचार करना चाहिए।