AI v DevOps: poenostavitev uvajanja in delovanja programske opreme

Kot dobro naoljen stroj je vaša organizacija na robu pomembne uvedbe programske opreme. Veliko ste vložili v vrhunske rešitve umetne inteligence, vaša strategija digitalne preobrazbe je določena in vaš pogled je trdno usmerjen v prihodnost. Vendar se postavlja vprašanje – ali lahko resnično izkoristite moč umetne inteligence za racionalizacijo uvajanja in delovanja programske opreme?

V svetu, kjer se globalni trg digitalne preobrazbe bliža osupljivi rasti $ 1,548.9 milijarde do leta 2027 s CAGR 21.1 %, si ne morete privoščiti samo teptanja v vodi. 

Kot v nastajanju DevOps trendi na novo opredelijo razvoj programske opreme, podjetja izkoristijo napredne zmogljivosti za pospešitev sprejemanja umetne inteligence. Zato morate sprejeti dinamični duo AI in DevOps, da ostanete konkurenčni in relevantni.

Ta članek se poglobi v transformativno sinergijo umetne inteligence in DevOps ter raziskuje, kako lahko to partnerstvo na novo opredeli vaše operacije, jih naredi razširljive in pripravljene na prihodnost. 

Kako DevOps pospešuje AI?

Z izkoriščanjem moči umetne inteligence za učenje podatkov in ponujanjem bogatih vpogledov lahko ekipe DevOps pospešijo svoj razvojni proces in se izboljšajo prek zagotavljanja kakovosti. To jih spodbuja k sprejemanju inovativnih rešitev, medtem ko se soočajo s kritičnimi težavami. 

Integracija kombinacije AI in DevOps prinaša številne prednosti:

• Pospešite celoten postopek: Uvajanje umetne inteligence v poslovanje je za večino podjetij še vedno nekaj novega. Ker je treba ustvariti namensko testno okolje za bolj gladko izvajanje AI. Poleg tega je uvajanje kode v programsko opremo nekoliko težavno in dolgotrajno. Z DevOps ni potrebe po opravljanju takšnih nalog, kar sčasoma pospeši trg.

• Izboljša kakovost: Na učinkovitost umetne inteligence pomembno vpliva kakovost podatkov, ki jih obdeluje. Usposabljanje modelov umetne inteligence s podpovprečnimi podatki lahko povzroči pristranske odzive in neželene rezultate. Kdaj nestrukturirani podatki Na površinah med razvojem umetne inteligence ima proces DevOps ključno vlogo pri čiščenju podatkov, kar na koncu izboljša splošno kakovost modela.
• Izboljšanje kakovosti AI: Učinkovitost sistema umetne inteligence je odvisna od kakovosti podatkov. Slabi podatki lahko izkrivljajo odzive AI. DevOps pomaga pri čiščenju nestrukturiranih podatkov med razvojem in tako izboljša kakovost modela.
• AI za skaliranje: Upravljanje kompleksnih vlog in procesov umetne inteligence je zahtevno. DevOps pospeši dostavo, zmanjša ponavljajoče se delo in omogoča ekipam, da se osredotočijo na poznejše razvojne faze.
• Zagotavljanje stabilnosti AI: DevOps, zlasti neprekinjena integracija, preprečuje napačne izdaje izdelkov. Zagotavlja modele brez napak, povečuje zanesljivost in stabilnost sistema AI.

Kako bo kultura DevOps povečala zmogljivost AI?

Rešitve, ki podpirajo AI, so z zagotavljanjem brezhibnih funkcionalnosti v veliki meri spremenile poslovanje. Kljub temu se umetna inteligenca sooča z nekaj izzivi, saj zahteva ogromno truda in inovativnih tehnologij, da jih premaga. Zato postane pridobivanje kakovostnega nabora podatkov in napovedovanje točnih rezultatov zapleteno.

Podjetja morajo gojiti kulturo DevOps, da dosežejo izjemne rezultate. Rezultat takega pristopa bo učinkovit razvoj, integracija in cevovod procesov.

Spodaj so faze, v katerih lahko procese umetne inteligence prilagodimo kulturi DevOps: 

• Priprava podatkov 

Če želite ustvariti visokokakovosten nabor podatkov, morate surove podatke pretvoriti v dragocene vpoglede strojno učenje. Priprava podatkov vključuje korake, kot so zbiranje, čiščenje, preoblikovanje in shranjevanje podatkov, kar je za podatkovne znanstvenike lahko dolgotrajno. 

Integracija DevOps v obdelavo podatkov vključuje avtomatizacijo in racionalizacijo procesa, znanega kot »DevOps za podatke« ali »DataOps«.

DataOps uporablja tehnologijo za avtomatizacijo dostave podatkov, ki zagotavlja kakovost in doslednost. Prakse DevOps izboljšujejo timsko sodelovanje in učinkovitost poteka dela.

• Razvoj modela

Učinkovit razvoj in uvajanje je eden od pomembnih, a nevarnih vidikov razvoja AI/ML. Razvojna skupina bi morala avtomatizirati cevovod za sočasni razvoj, testiranje in nadzor različic modela.

Projekti AI in ML zahtevajo pogoste inkrementalne iteracije in brezhibno integracijo v proizvodnjo, po a CI / CD pristop.

Glede na dolgotrajnost razvoja in testiranja modelov AI in ML je priporočljivo določiti ločene časovne okvire za te faze.

Razvoj AI/ML je stalen proces, osredotočen na zagotavljanje vrednosti brez ogrožanja kakovosti. Ekipno sodelovanje je bistvenega pomena za nenehne izboljšave in preverjanje napak, kar izboljša življenjski cikel in napredek modela AI.

• Uvajanje modela

DevOps poenostavi upravljanje podatkovnih tokov v realnem času, tako da zmanjša modele AI na zelo porazdeljenih platformah. Čeprav lahko takšni modeli povečajo delovanje umetne inteligence, lahko predstavljajo tudi nekaj kritičnih izzivov:

• Omogoča preprosto iskanje modelov
• Ohranjanje sledljivosti
• Snemanje poskusov in raziskav
• Vizualizacija delovanja modela
  

Za reševanje teh izzivov morajo DevOps, IT ekipe in strokovnjaki za strojno učenje sodelovati za brezhibno skupinsko delo. Operacije strojnega učenja (MLOps) avtomatizirajo uvajanje, spremljanje in upravljanje modelov AI/ML, kar olajša učinkovito sodelovanje med ekipa za razvoj programske opreme.

• Spremljanje in učenje modela

DevOps poenostavlja razvoj programske opreme in omogoča hitrejše izdaje. Modeli AI/ML lahko odstopajo od svojih začetnih parametrov, kar zahteva korektivne ukrepe za optimizacijo napovedne učinkovitosti. Nenehno učenje je ključnega pomena pri DevOps za nenehne izboljšave.

Da bi dosegli stalno izboljšanje in učenje:

• Zberite povratne informacije podatkovnih znanstvenikov.
• Postavite cilje usposabljanja za vloge AI.
• Določite cilje za ekipe DevOps.
• Zagotovite dostop do osnovnih virov.

Uvedba umetne inteligence mora temeljiti na avtomatizaciji in biti prilagodljiva ter zagotavljati največjo vrednost za uskladitev s poslovnimi cilji.

Pospešitev modeliranja AI z neprekinjeno integracijo

Pri razvoju in implementaciji izdelkov gredo podjetja pogosto skozi ponavljajoče se faze, pri čemer na kratko ustavijo nadaljnje spremembe, da omogočijo ločeni ekipi vzpostavitev potrebne tehnološke infrastrukture. To običajno traja nekaj tednov, nato pa se razdeli posodobljena različica.

Težava mnogih podjetij je prezgodnja opustitev prizadevanj za razvoj umetne inteligence in izguba pred konkurenti, ki cenijo razširljivo tehnologijo in kulturne prakse.

Organizacije lahko zgradijo popolnoma avtomatiziran model AI z združitvijo kulture DevOps in naprednih tehnologij. Prepoznavanje in izkoriščanje donosnih priložnosti za avtomatizacijo lahko znatno poveča učinkovitost in produktivnost.

Razvijalci morajo v svoje IT arhitekture vključiti napredno avtomatizirano testiranje. Pri preoblikovanju njihovih delovnih tokov razvoja umetne inteligence je bistvena stalna dobava, ki pospešuje uvedbo visokokakovostnih rešitev in storitev.

Znotraj tega okvira lahko razvojne ekipe hitro pridobijo vpogled v podatke za sprejemanje premišljenih odločitev, ki vplivajo na razvoj in uspešnost.

Izpisati se

Integracija umetne inteligence v DevOps je revolucionarna pri uvajanju in delovanju programske opreme. Izboljša učinkovitost, zanesljivost in sodelovanje med razvojnimi in operativnimi ekipami. Z napredkom tehnologije sprejemanje umetne inteligence v DevOps pospeši pripravo podatkov in konstrukcijo modela ter zagotavlja učinkovite operacije skaliranja umetne inteligence. Zato bi morala podjetja razmisliti o tem, da bi bila operacionalizacija umetne inteligence eden od njihovih glavnih poslovnih ciljev.