AI programoje „DevOps“: programinės įrangos diegimo ir operacijų supaprastinimas

Kaip ir gerai sutepta mašina, jūsų organizacija yra ant reikšmingo programinės įrangos diegimo slenksčio. Jūs daug investavote į pažangiausius dirbtinio intelekto sprendimus, jūsų skaitmeninės transformacijos strategija yra nustatyta ir jūsų žvilgsniai yra tvirtai nukreipti į ateitį. Vis dėlto kyla klausimas – ar tikrai galite panaudoti AI galią, kad supaprastintumėte programinės įrangos diegimą ir operacijas?

Pasaulyje, kuriame pasaulinė skaitmeninės transformacijos rinka stulbina $ 1,548.9 mlrd iki 2027 m., kai CAGR yra 21.1 %, jūs negalite sau leisti tiesiog trypti vandeniu. 

Kaip atsirandantis „DevOps“ tendencijos iš naujo apibrėžti programinės įrangos kūrimą, įmonės naudojasi pažangiomis galimybėmis, kad paspartintų dirbtinio intelekto pritaikymą. Štai kodėl, norėdami išlikti konkurencingi ir aktualūs, turite susitaikyti su dinamišku AI ir „DevOps“ duetu.

Šiame straipsnyje gilinamasi į transformuojančią dirbtinio intelekto ir „DevOps“ sinergiją, nagrinėjant, kaip ši partnerystė gali iš naujo apibrėžti jūsų operacijas, kad jos būtų keičiamos ir parengtos ateičiai. 

Kaip „DevOps“ pagreitina AI?

Išnaudodamos dirbtinio intelekto galią duomenims mokytis ir pateikdamos išsamias įžvalgas, „DevOps“ komandos gali pagreitinti kūrimo procesą ir pagerinti kokybę užtikrindamos kokybę. Tai skatina juos priimti naujoviškus sprendimus, kai susiduria su kritinėmis problemomis. 

AI ir „DevOps“ derinio integravimas suteikia keletą privalumų:

• Pagreitinkite bendrą procesą: Dirbtinio intelekto diegimas operacijose daugeliui įmonių vis dar yra kažkas naujo. Kadangi norint sklandžiau įgyvendinti AI, reikia sukurti specialią testavimo aplinką. Be to, kodo diegimas programinėje įrangoje yra šiek tiek sudėtingas ir atima daug laiko. Naudojant DevOps nereikia atlikti tokių užduočių, o tai galiausiai pagreitina rinkos laiką.

• Pagerina kokybę: AI efektyvumui didelę įtaką daro jo apdorojamų duomenų kokybė. AI modelių mokymas su mažais duomenimis gali sukelti šališkų atsakymų ir nepageidaujamų rezultatų. Kada nestruktūruoti duomenys Kuriant dirbtinio intelekto paviršius, „DevOps“ procesas atlieka lemiamą vaidmenį išvalant duomenis ir galiausiai pagerina bendrą modelio kokybę.
• AI kokybės gerinimas: AI sistemos efektyvumas priklauso nuo duomenų kokybės. Prasti duomenys gali iškraipyti AI atsakymus. „DevOps“ padeda išvalyti nestruktūrizuotus duomenis kūrimo metu ir pagerina modelio kokybę.
• Mastelio keitimas AI: Sudėtingų AI vaidmenų ir procesų valdymas yra sudėtingas. „DevOps“ pagreitina pristatymą, sumažina pasikartojantį darbą ir leidžia komandoms sutelkti dėmesį į vėlesnius kūrimo etapus.
• AI stabilumo užtikrinimas: „DevOps“, ypač nuolatinis integravimas, apsaugo nuo klaidingų produktų išleidimo. Tai garantuoja modelius be klaidų, padidindama AI sistemos patikimumą ir stabilumą.

Kaip „DevOps“ kultūra padidins AI našumą?

Su dirbtiniu intelektu pagrįsti sprendimai padarė didelę revoliuciją verslo operacijose, teikdami nepriekaištingas funkcijas. Tačiau vis tiek dirbtinis intelektas susiduria su keliais iššūkiais, nes jiems įveikti reikia milžiniškų pastangų ir novatoriškų technologijų. Todėl gauti kokybišką duomenų rinkinį ir numatyti tikslius rezultatus tampa sudėtinga.

Įmonės turi ugdyti DevOps kultūrą, kad pasiektų išskirtinių rezultatų. Toks požiūris leis efektyviai plėtoti, integruoti ir sukurti procesą.

Toliau pateikiami etapai, kaip dirbtinio intelekto procesus pritaikyti DevOps kultūrai: 

• Duomenų paruošimas 

Norėdami sukurti aukštos kokybės duomenų rinkinį, neapdorotus duomenis turite konvertuoti į vertingas įžvalgas mašininis mokymasis. Duomenų paruošimas apima tokius veiksmus kaip duomenų rinkimas, valymas, transformavimas ir saugojimas, o tai gali užtrukti duomenų mokslininkams. 

„DevOps“ integravimas į duomenų apdorojimą apima proceso automatizavimą ir supaprastinimą, žinomą kaip „DevOps for Data“ arba „DataOps“.

DataOps naudoja technologiją duomenų pateikimui automatizuoti, užtikrindama kokybę ir nuoseklumą. „DevOps“ praktika pagerina komandos bendradarbiavimą ir darbo eigos efektyvumą.

• Modelio kūrimas

Veiksmingas kūrimas ir diegimas yra vienas iš svarbių, tačiau sudėtingų AI/ML kūrimo aspektų. Kūrimo komanda turėtų automatizuoti vienu metu vykstantį kūrimo, testavimo ir modelio versijų valdymo dujotiekį.

AI ir ML projektams reikia dažnų laipsniškų iteracijų ir sklandaus integravimo į gamybą, po a CI / CD požiūris.

Atsižvelgiant į tai, kad AI ir ML modelių kūrimas ir testavimas užima daug laiko, patartina nustatyti atskirus šių etapų terminus.

AI/ML kūrimas yra nuolatinis procesas, orientuotas į vertės teikimą neprarandant kokybės. Komandos bendradarbiavimas yra būtinas siekiant nuolat tobulinti ir tikrinti klaidas, pagerinti AI modelio gyvavimo ciklą ir pažangą.

• Modelio diegimas

„DevOps“ palengvina duomenų srautų valdymą realiuoju laiku, nes AI modeliai yra mažesni per labai paskirstytas platformas. Nors tokie modeliai gali paskatinti dirbtinio intelekto veiklą, jie taip pat gali sukelti tam tikrų svarbių iššūkių:

• Kad modeliai būtų lengvai ieškomi
• Atsekamumo palaikymas
• Bandymų ir tyrimų įrašymas
• Modelio veikimo vizualizavimas
  

Norėdami išspręsti šiuos iššūkius, „DevOps“, IT komandos ir ML specialistai turi bendradarbiauti, siekdami sklandaus komandinio darbo. Mašininio mokymosi operacijos (MLOps) automatizuoja AI/ML modelių diegimą, stebėjimą ir valdymą, palengvindami efektyvų bendradarbiavimą tarp programinės įrangos kūrimo komanda.

• Modelio stebėjimas ir mokymasis

„DevOps“ supaprastina programinės įrangos kūrimą ir leidžia greičiau išleisti. AI / ML modeliai gali nukrypti nuo pradinių parametrų, todėl reikia imtis korekcinių veiksmų, kad būtų optimizuotas nuspėjamasis veikimas. Nuolatinis mokymasis yra gyvybiškai svarbus „DevOps“, kad būtų galima nuolat tobulėti.

Norėdami nuolat tobulėti ir mokytis:

• Surinkite duomenų mokslininkų atsiliepimus.
• Nustatykite AI vaidmenų mokymo tikslus.
• Apibrėžkite „DevOps“ komandų tikslus.
• Užtikrinti prieigą prie pagrindinių išteklių.

Dirbtinio intelekto diegimas turėtų būti pagrįstas automatizavimu ir pritaikomas, kad būtų galima pasiekti didžiausią vertę, kad ji atitiktų verslo tikslus.

AI modeliavimo paspartinimas su nuolatine integracija

Kurdamos ir diegdamos produktą, įmonės dažnai pereina pasikartojančius etapus, trumpam sustabdydamos tolesnius pakeitimus, kad atskira komanda galėtų sukurti reikiamą technologijų infrastruktūrą. Paprastai tai užtrunka kelias savaites, po to atnaujinta versija išplatinama.

Daugelio įmonių problema yra per anksti atsisakyti dirbtinio intelekto kūrimo pastangų ir pralaimėti konkurentams, kurie vertina keičiamo dydžio technologijas ir kultūrinę praktiką.

Organizacijos gali sukurti visiškai automatizuotą AI modelį sujungdamos DevOps kultūrą ir pažangias technologijas. Pelningų automatizavimo galimybių nustatymas ir išnaudojimas gali žymiai padidinti efektyvumą ir produktyvumą.

Kūrėjai į savo IT architektūrą turi įtraukti pažangų automatizuotą testavimą. Keičiant dirbtinio intelekto kūrimo darbo eigą, būtinas nuolatinis pristatymas, paspartinantis aukštos kokybės sprendimų ir paslaugų paleidimą.

Šioje sistemoje kūrimo komandos gali greitai gauti įžvalgų iš duomenų, kad galėtų priimti pagrįstus sprendimus, turinčius įtakos plėtrai ir našumui.

Prisijungimas

AI integravimas į „DevOps“ keičia programinės įrangos diegimą ir operacijas. Tai padidina efektyvumą, patikimumą ir vystymo bei operacijų komandų bendradarbiavimą. Tobulėjant technologijoms, DI įtraukimas į „DevOps“ pagreitina duomenų paruošimą ir modelių kūrimą bei užtikrina efektyvias AI mastelio keitimo operacijas. Taigi įmonės turėtų apsvarstyti galimybę dirbtinio intelekto įgyvendinimą vienu iš savo pagrindinių verslo tikslų.