Gervigreind í DevOps: Hagræðing í uppsetningu og rekstri hugbúnaðar

Eins og vel smurð vél er fyrirtæki þitt á barmi umtalsverðrar hugbúnaðaruppsetningar. Þú hefur fjárfest mikið í nýjustu gervigreindarlausnum, stafræn umbreytingarstefna þín er stillt og sjónin þín er staðfastlega fast á framtíðinni. Samt vofir spurningin - geturðu raunverulega nýtt þér kraft gervigreindar til að hagræða hugbúnaðardreifingu þinni og rekstri?

Í heimi þar sem alþjóðlegur stafrænn umbreytingarmarkaður er á leiðinni í átt að yfirþyrmandi $ 1,548.9 milljarða árið 2027 við CAGR upp á 21.1%, þú hefur ekki efni á því að troða vatni. 

Eins og kemur fram DevOps þróun endurskilgreina hugbúnaðarþróun, fyrirtæki nýta háþróaða getu til að flýta fyrir upptöku gervigreindar. Þess vegna þarftu að faðma kraftmikið tvíeykið gervigreind og DevOps til að vera samkeppnishæf og vera viðeigandi.

Þessi grein kafar djúpt í umbreytandi samvirkni gervigreindar og DevOps, kannar hvernig þetta samstarf getur endurskilgreint starfsemi þína, gert þær skalanlegar og framtíðarhæfar. 

Hvernig flýtir DevOps fyrir gervigreind?

Með því að nýta kraft gervigreindar fyrir gagnanám og bjóða upp á ríka innsýn geta DevOps teymi flýtt fyrir þróunarferli sínu og bætt sig með gæðatryggingu. Þetta knýr þá áfram í átt að nýstárlegum lausnum á meðan þeir standa frammi fyrir mikilvægum vandamálum. 

Samþætting samsetningar gervigreindar og DevOps leiðir til nokkurra ávinninga:

• Gerðu heildarferlið hraðara: Að beita gervigreind í starfsemi er enn eitthvað nýtt fyrir flest fyrirtæki. Vegna þess að maður þarf að búa til sérstakt prófunarumhverfi fyrir sléttari gervigreindarútfærslu. Einnig er dálítið flókið og tímafrekt að dreifa kóðanum í hugbúnað. Með DevOps er engin þörf á að gera slík verkefni, sem flýtir að lokum markaðstímanum.

• Bætir gæði: Skilvirkni gervigreindar er verulega undir áhrifum af gæðum gagna sem það vinnur úr. Þjálfun gervigreindarlíköna með undirmálsgögnum getur leitt til hlutdrægra svara og óæskilegra niðurstaðna. Hvenær ómótað gögn yfirborði meðan á gervigreindarþróun stendur, gegnir DevOps ferlið mikilvægu hlutverki í gagnahreinsun, og eykur að lokum heildargæði líkansins.
• Að bæta gervigreind gæði: Skilvirkni gervigreindarkerfis fer eftir gæðum gagna. Léleg gögn geta brenglað gervigreind viðbrögð. DevOps hjálpar til við að hreinsa óskipulögð gögn meðan á þróun stendur og eykur gæði líkans.
• Skala gervigreind: Það er krefjandi að stjórna flóknum hlutverkum og ferlum gervigreindar. DevOps flýtir fyrir afhendingu, dregur úr endurtekinni vinnu og gerir teymum kleift að einbeita sér að síðari þróunarstigum.
• Að tryggja stöðugleika gervigreindar: DevOps, sérstaklega stöðug samþætting, kemur í veg fyrir gallaðar útgáfur vöru. Það tryggir villulausar gerðir, sem eykur áreiðanleika gervigreindarkerfisins og stöðugleika.

Hvernig mun DevOps menning auka gervigreind?

Gervigreindarlausnir hafa gjörbylt rekstri fyrirtækja að miklu leyti með því að skila óaðfinnanlegum virkni. En samt stendur gervigreind frammi fyrir nokkrum áskorunum þar sem það krefst gríðarlegrar viðleitni og nýstárlegrar tækni til að sigrast á þeim. Þess vegna verður flókið að fá gæða gagnasafn og spá fyrir um nákvæmar niðurstöður.

Fyrirtæki þurfa að rækta DevOps menningu til að ná framúrskarandi árangri. Slík nálgun mun leiða til árangursríkrar þróunar, samþættingar og vinnsluferlis.

Hér að neðan eru áfangarnir til að gera gervigreind ferla aðlaganlegir DevOps menningu: 

• Undirbúningur gagna 

Til að búa til hágæða gagnasafn þarftu að umbreyta hráum gögnum í dýrmæta innsýn í gegnum vél nám. Gagnaundirbúningur felur í sér skref eins og að safna, þrífa, umbreyta og geyma gögn, sem getur verið tímafrekt fyrir gagnafræðinga. 

Að samþætta DevOps í gagnavinnslu felur í sér sjálfvirkni og hagræðingu í ferlinu, þekkt sem „DevOps for Data“ eða „DataOps“.

DataOps notar tækni til að gera sjálfvirkan afhendingu gagna, tryggja gæði og samræmi. DevOps venjur bæta samstarf teymi og skilvirkni vinnuflæðis.

• Módelþróun

Skilvirk þróun og dreifing er einn mikilvægasti en samt erfiður þáttur gervigreindar/ML þróunar. Þróunarteymið ætti að gera sjálfvirkan samhliða þróunar-, prófunar- og líkanútgáfustýringarleiðslu.

AI og ML verkefni krefjast tíðra stigvaxandi endurtekningar og óaðfinnanlegrar samþættingar í framleiðslu, eftir a CI / CD nálgun.

Í ljósi þess hversu tímafrekt gervigreind og ML líkanaþróun og prófun er, er ráðlegt að setja sérstakar tímalínur fyrir þessi stig.

Gervigreind/ML þróun er viðvarandi ferli með áherslu á að skila virði án þess að skerða gæði. Samstarf teyma er nauðsynlegt fyrir stöðugar umbætur og villueftirlit, sem eykur líftíma gervigreindarlíkansins og framfarir.

• Dreifing líkans

DevOps auðveldar stjórnun gagnastrauma í rauntíma með því að gera gervigreind módel smærri á mjög dreifðum kerfum. Þrátt fyrir að slík líkön geti aukið gervigreindarstarfsemi, getur það einnig valdið nokkrum mikilvægum áskorunum:

• Gerir líkön auðvelt að leita
• Viðhalda rekjanleika
• Upptaka tilrauna og rannsókna
• Sýndu frammistöðu líkansins
  

Til að takast á við þessar áskoranir verða DevOps, upplýsingatækniteymi og ML sérfræðingar að vinna saman að hnökralausri teymisvinnu. Machine Learning Operations (MLOps) gerir sjálfvirkan dreifingu, eftirlit og stjórnun gervigreindar/ML líkana, sem auðveldar skilvirka samvinnu milli hugbúnaðarþróunarteymi.

• Líkanvöktun og nám

DevOps hagræða hugbúnaðarþróun, sem gerir hraðari útgáfur kleift. AI/ML líkön geta rekið frá upphafsbreytum sínum, sem réttlætir leiðréttingaraðgerðir til að hámarka forspárafköst. Stöðugt nám er mikilvægt í DevOps fyrir áframhaldandi umbætur.

Til að ná stöðugum framförum og námi:

• Safnaðu viðbrögðum frá gagnafræðingum.
• Settu þjálfunarmarkmið fyrir gervigreind hlutverk.
• Skilgreindu markmið fyrir DevOps teymi.
• Tryggja aðgang að nauðsynlegum auðlindum.

Uppsetning gervigreindar ætti að vera sjálfvirknidrifin og aðlögunarhæf og skila hámarksvirði til að samræmast viðskiptamarkmiðum.

Flýtir gervigreind líkanagerð með stöðugri samþættingu

Í vöruþróun og innleiðingu fara fyrirtæki oft í gegnum endurtekna áfanga, sem stöðva í stutta stund frekari breytingar til að leyfa sérstöku teymi að setja upp nauðsynlega tækniinnviði. Þetta tekur venjulega nokkrar vikur og eftir það er uppfærðri útgáfunni dreift.

Vandamál margra fyrirtækja er að yfirgefa gervigreindarþróunarviðleitni sína ótímabært og tapa fyrir samkeppnisaðilum sem meta skalanlega tækni og menningarhætti.

Stofnanir geta smíðað fullkomlega sjálfvirkt gervigreind líkan með því að sameina DevOps menninguna og háþróaða tækni. Að bera kennsl á og nýta ábatasama sjálfvirknitækifæri getur aukið skilvirkni og framleiðni verulega.

Hönnuðir verða að fella háþróaða sjálfvirka prófun inn í upplýsingatækniarkitektúr sinn. Við að umbreyta verkflæði gervigreindarþróunar er stöðug afhending nauðsynleg, sem flýtir fyrir kynningu á hágæða lausnum og þjónustu.

Innan þessa ramma geta þróunarteymi fljótt fengið innsýn úr gögnum til að taka upplýstar ákvarðanir sem hafa áhrif á þróun og frammistöðu.

Útskráning

Samþætting gervigreindar í DevOps er að gjörbylta uppsetningu og rekstri hugbúnaðar. Það eykur skilvirkni, áreiðanleika og samvinnu milli þróunar- og rekstrarteyma. Eftir því sem tækninni fleygir fram flýtir það að tileinka sér gervigreind í DevOps gagnagerð og smíði líkana og tryggir skilvirka gervigreindarstærðaraðgerðir. Þannig að fyrirtæki ættu að íhuga að gera gervigreindarvirkni að einu af kjarnaviðskiptum sínum.