ИИ в DevOps: оптимизация развертывания и эксплуатации программного обеспечения

Как хорошо отлаженный механизм, ваша организация стоит на пороге масштабного внедрения программного обеспечения. Вы вложили значительные средства в передовые решения искусственного интеллекта, ваша стратегия цифровой трансформации определена, и вы твердо устремлены в будущее. Тем не менее, возникает вопрос: сможете ли вы по-настоящему использовать возможности ИИ для оптимизации развертывания и эксплуатации вашего программного обеспечения?

В мире, где глобальный рынок цифровой трансформации стремительно движется к ошеломляющему росту $1,548.9 млрд к 2027 году при среднегодовом темпе роста в 21.1% вы не сможете позволить себе просто топтаться на месте. 

По мере появления Тенденции DevOps переосмысливают разработку программного обеспечения, компании используют расширенные возможности для ускорения внедрения ИИ. Вот почему вам необходимо использовать динамичный дуэт искусственного интеллекта и DevOps, чтобы оставаться конкурентоспособными и актуальными.

В этой статье подробно рассматривается преобразующая синергия искусственного интеллекта и DevOps, исследующаяся, как это партнерство может переопределить ваши операции, сделав их масштабируемыми и готовыми к будущему. 

Как DevOps ускоряет работу ИИ?

Используя возможности искусственного интеллекта для изучения данных и предлагая ценную информацию, команды DevOps могут ускорить процесс разработки и улучшить его за счет обеспечения качества. Это подталкивает их к принятию инновационных решений при решении критических проблем. 

Интеграция комбинации искусственного интеллекта и DevOps дает несколько преимуществ:

• Ускорьте весь процесс: Внедрение искусственного интеллекта в операции все еще является чем-то новым для большинства компаний. Потому что для более плавного внедрения ИИ необходимо создать специальную среду тестирования. Кроме того, развертывание кода в программном обеспечении немного сложнее и требует много времени. С DevOps нет необходимости выполнять такие задачи, что в конечном итоге ускоряет время рынка.

• Улучшает качество: На эффективность ИИ существенно влияет качество обрабатываемых им данных. Обучение моделей ИИ с некачественными данными может привести к предвзятым ответам и нежелательным результатам. Когда неструктурированные данные Во время разработки ИИ процесс DevOps играет решающую роль в очистке данных, в конечном итоге повышая общее качество модели.
• Улучшение качества ИИ: Эффективность системы искусственного интеллекта зависит от качества данных. Плохие данные могут исказить реакцию ИИ. DevOps помогает очищать неструктурированные данные во время разработки, повышая качество модели.
• Масштабирование ИИ: Управление сложными ролями и процессами ИИ является непростой задачей. DevOps ускоряет доставку, сокращает повторяющуюся работу и позволяет командам сосредоточиться на более поздних этапах разработки.
• Обеспечение стабильности ИИ: DevOps, особенно непрерывная интеграция, предотвращает выпуск ошибочных продуктов. Он гарантирует безошибочные модели, повышая надежность и стабильность системы искусственного интеллекта.

Как культура DevOps повысит производительность ИИ?

Решения на базе искусственного интеллекта в значительной степени произвели революцию в бизнес-операциях, предоставив безупречные функциональные возможности. Тем не менее, искусственный интеллект сталкивается с рядом проблем, поскольку для их преодоления требуются огромные усилия и инновационные технологии. Поэтому получение качественного набора данных и прогнозирование точных результатов становится сложным.

Для достижения исключительных результатов компаниям необходимо развивать культуру DevOps. Такой подход приведет к эффективной разработке, интеграции и конвейеру процессов.

Ниже приведены этапы адаптации процессов ИИ к культуре DevOps: 

• Подготовка данных 

Чтобы создать высококачественный набор данных, вам необходимо преобразовать необработанные данные в ценную информацию с помощью обучение с помощью машины. Подготовка данных включает в себя такие этапы, как сбор, очистка, преобразование и хранение данных, что может занять много времени у специалистов по обработке данных. 

Интеграция DevOps в обработку данных предполагает автоматизацию и оптимизацию процесса, известного как «DevOps для данных» или «DataOps».

DataOps использует технологию для автоматизации доставки данных, обеспечивая качество и согласованность. Практики DevOps улучшают сотрудничество в команде и эффективность рабочих процессов.

• Разработка модели

Эффективная разработка и внедрение — один из важных, но рискованных аспектов разработки ИИ/МО. Команда разработчиков должна автоматизировать параллельный конвейер разработки, тестирования и контроля версий модели.

Проекты искусственного интеллекта и машинного обучения требуют частых дополнительных итераций и плавной интеграции в производство. CI / CD подхода.

Учитывая трудоемкость разработки и тестирования моделей искусственного интеллекта и машинного обучения, рекомендуется установить отдельные сроки для этих этапов.

Разработка AI/ML — это непрерывный процесс, направленный на предоставление ценности без ущерба для качества. Сотрудничество команды необходимо для постоянного улучшения и проверки ошибок, улучшая жизненный цикл и прогресс модели ИИ.

• Развертывание модели

DevOps упрощает управление потоками данных в режиме реального времени, уменьшая размеры моделей ИИ на высокораспределенных платформах. Хотя такие модели могут ускорить работу ИИ, они также могут создать некоторые серьезные проблемы:

• Делаем модели удобными для поиска
• Поддержание прослеживаемости
• Запись испытаний и исследований
• Визуализация производительности модели
  

Чтобы решить эти проблемы, DevOps, ИТ-команды и специалисты по машинному обучению должны сотрудничать для обеспечения бесперебойной командной работы. Machine Learning Operations (MLOps) автоматизирует развертывание, мониторинг и управление моделями AI/ML, способствуя эффективному сотрудничеству между команда разработчиков программного обеспечения.

• Мониторинг и обучение модели

DevOps оптимизирует разработку программного обеспечения, обеспечивая более быстрый выпуск релизов. Модели AI/ML могут отклоняться от своих первоначальных параметров, что требует корректирующих действий для оптимизации производительности прогнозирования. Непрерывное обучение жизненно важно в DevOps для постоянного совершенствования.

Для достижения постоянного совершенствования и обучения:

• Соберите отзывы от ученых, занимающихся данными.
• Установите цели обучения для ролей ИИ.
• Определите цели для команд DevOps.
• Обеспечьте доступ к необходимым ресурсам.

Развертывание ИИ должно быть автоматизированным и адаптируемым, обеспечивая максимальную отдачу для достижения бизнес-целей.

Ускорение моделирования ИИ за счет непрерывной интеграции

При разработке и внедрении продукта компании часто проходят итеративные этапы, ненадолго останавливая дальнейшие модификации, чтобы позволить отдельной команде создать необходимую технологическую инфраструктуру. Обычно это занимает несколько недель, после чего распространяется обновленная версия.

Проблема для многих компаний заключается в преждевременном отказе от разработки искусственного интеллекта и проигрыше конкурентам, которые ценят масштабируемые технологии и культурные практики.

Организации могут создать полностью автоматизированную модель искусственного интеллекта, объединив культуру DevOps и передовые технологии. Выявление и использование выгодных возможностей автоматизации может значительно повысить эффективность и производительность.

Разработчики должны включать расширенное автоматизированное тестирование в свои ИТ-архитектуры. При преобразовании рабочих процессов разработки ИИ важна непрерывная доставка, ускоряющая запуск высококачественных решений и услуг.

В рамках этой структуры команды разработчиков могут быстро получить ценную информацию из данных и принять обоснованные решения, влияющие на разработку и производительность.

Отключение

Интеграция искусственного интеллекта в DevOps производит революцию в развертывании и эксплуатации программного обеспечения. Это повышает эффективность, надежность и сотрудничество между командами разработки и эксплуатации. По мере развития технологий внедрение ИИ в DevOps ускоряет подготовку данных и построение моделей, а также обеспечивает эффективные операции масштабирования ИИ. Таким образом, компаниям следует рассмотреть возможность сделать внедрение ИИ в эксплуатацию одной из своих основных бизнес-целей.