IA a DevOps: racionalització del desplegament i operacions de programari

Com una màquina ben oliada, la vostra organització està a la vora d'un desplegament important de programari. Heu invertit molt en solucions d'IA d'avantguarda, la vostra estratègia de transformació digital està fixada i la vostra mirada està fermament fixada en el futur. Tot i això, sorgeix la pregunta: podeu aprofitar realment el poder de la IA per racionalitzar el desplegament i les operacions del vostre programari?

En un món on el mercat global de la transformació digital avança cap a un vertiginós $ 1,548.9 milions el 2027, amb un CAGR del 21.1%, no us podeu permetre el luxe de trepitjar aigua. 

Com emergent Tendències de DevOps redefinir el desenvolupament de programari, les empreses aprofiten les capacitats avançades per accelerar la seva adopció de la IA. Per això, heu d'abraçar el duo dinàmic d'IA i DevOps per mantenir-vos competitius i mantenir-vos rellevants.

Aquest article aprofundeix en la sinergia transformadora de la intel·ligència artificial i DevOps, explorant com aquesta associació pot redefinir les vostres operacions, fent-les escalables i preparades per al futur. 

Com accelera DevOps la IA?

Mitjançant l'aprofitament de la potència de la IA per a l'aprenentatge de dades i oferint coneixements rics, els equips de DevOps poden accelerar el seu procés de desenvolupament i millorar mitjançant la garantia de qualitat. Això els impulsa cap a l'adopció de solucions innovadores alhora que s'enfronten a problemes crítics. 

La integració de la combinació d'IA i DevOps dóna com a resultat diversos avantatges:

• Feu que el procés global sigui més ràpid: El desplegament de la intel·ligència artificial a les operacions encara és una novetat per a la majoria de les empreses. Perquè cal crear un entorn de prova dedicat per a una implementació d'IA més fluida. A més, desplegar el codi al programari és una mica complicat i requereix molt de temps. Amb DevOps, no cal fer aquestes tasques i, finalment, accelerar el temps del mercat.

• Millora la qualitat: L'eficàcia de la IA està influenciada significativament per la qualitat de les dades que processa. L'entrenament de models d'IA amb dades inferiors pot provocar respostes esbiaixades i resultats indesitjables. Quan dades no estructurades durant el desenvolupament de la IA, el procés DevOps té un paper crucial en la neteja de dades, millorant en última instància la qualitat global del model.
• Millora de la qualitat de la IA: L'eficàcia del sistema d'IA depèn de la qualitat de les dades. Les dades pobres poden distorsionar les respostes de la IA. DevOps ajuda a netejar dades no estructurades durant el desenvolupament, millorant la qualitat del model.
• Escala de la IA: Gestionar els rols i processos complexos de l'IA és un repte. DevOps accelera el lliurament, redueix el treball repetitiu i permet als equips centrar-se en etapes de desenvolupament posteriors.
• Assegurar l'estabilitat de la IA: DevOps, especialment la integració contínua, evita llançaments de productes defectuosos. Garanteix models sense errors, augmentant la fiabilitat i l'estabilitat del sistema d'IA.

Com augmentarà la cultura DevOps el rendiment de la IA?

Les solucions habilitades per IA han revolucionat les operacions empresarials en gran mesura oferint funcionalitats impecables. Tot i així, la intel·ligència artificial s'enfronta a un parell de reptes, ja que requereix enormes esforços i tecnologies innovadores per superar-los. Per tant, obtenir un conjunt de dades de qualitat i predir resultats precisos es fa complicat.

Les empreses han de conrear una cultura DevOps per aconseguir resultats excepcionals. Aquest enfocament donarà lloc a un desenvolupament, integració i processament efectius.

A continuació es mostren les fases per adaptar els processos d'IA a la cultura DevOps: 

• Preparació de dades 

Per crear un conjunt de dades d'alta qualitat, heu de convertir les dades en brut en informació valuosa màquina d'aprenentatge. La preparació de dades implica passos com la recollida, la neteja, la transformació i l'emmagatzematge de dades, que poden consumir molt de temps per als científics de dades. 

La integració de DevOps en el processament de dades implica automatitzar i racionalitzar el procés, conegut com a "DevOps per a dades" o "DataOps".

DataOps utilitza tecnologia per automatitzar el lliurament de dades, garantint la qualitat i la coherència. Les pràctiques de DevOps milloren la col·laboració en equip i l'eficiència del flux de treball.

• Desenvolupament del model

El desenvolupament i el desplegament eficients són un dels aspectes importants però complicats del desenvolupament d'IA/ML. L'equip de desenvolupament hauria d'automatitzar el desenvolupament simultani, les proves i el control de versions del model.

Els projectes d'IA i ML requereixen iteracions incrementals freqüents i una integració perfecta a la producció, després de a CI / CD enfocament.

Atesa la naturalesa llarga del desenvolupament i les proves de models d'IA i ML, és recomanable establir terminis separats per a aquestes etapes.

El desenvolupament d'IA/ML és un procés continu centrat a oferir valor sense comprometre la qualitat. La col·laboració en equip és essencial per a la millora contínua i la comprovació d'errors, millorant el cicle de vida i el progrés del model d'IA.

• Desplegament del model

DevOps facilita la gestió dels fluxos de dades en temps real fent que els models d'IA siguin més petits en plataformes altament distribuïdes. Tot i que aquests models poden augmentar les operacions d'IA, també poden suposar alguns reptes crítics:

• Fer que els models es puguin cercar fàcilment
• Manteniment de la traçabilitat
• Enregistrament d'assaigs i investigacions
• Visualització del rendiment del model
  

Per abordar aquests reptes, DevOps, equips de TI i especialistes en ML han de col·laborar per aconseguir un treball en equip perfecte. Les operacions d'aprenentatge automàtic (MLOps) automatitza el desplegament, la supervisió i la gestió de models d'IA/ML, facilitant una col·laboració eficient entre els equip de desenvolupament de programari.

• Model de seguiment i aprenentatge

DevOps racionalitza el desenvolupament de programari, permetent llançaments més ràpids. Els models d'IA/ML poden desviar-se dels seus paràmetres inicials, la qual cosa garanteix accions correctores per optimitzar el rendiment predictiu. L'aprenentatge continu és vital a DevOps per a la millora contínua.

Per aconseguir la millora i l'aprenentatge continus:

• Recolliu comentaris dels científics de dades.
• Establiu objectius de formació per a les funcions d'IA.
• Definir objectius per als equips de DevOps.
• Garantir l'accés als recursos essencials.

El desplegament d'IA ha d'estar basat en l'automatització i adaptable, proporcionant el màxim valor per alinear-se amb els objectius empresarials.

Acceleració del modelatge d'IA amb una integració contínua

En el desenvolupament i la implementació de productes, les empreses sovint passen per fases iteratives, aturant breument les modificacions posteriors per permetre que un equip separat pugui configurar la infraestructura tecnològica necessària. Això sol trigar unes quantes setmanes, després de les quals es distribueix la versió actualitzada.

El problema de moltes empreses és abandonar prematurament els seus esforços de desenvolupament d'IA i perdre davant dels competidors que valoren la tecnologia escalable i les pràctiques culturals.

Les organitzacions poden crear un model d'IA totalment automatitzat combinant la cultura DevOps i les tecnologies avançades. Identificar i aprofitar les oportunitats d'automatització lucratives pot millorar significativament l'eficiència i la productivitat.

Els desenvolupadors han d'incorporar proves automatitzades avançades a les seves arquitectures de TI. A l'hora de transformar els seus fluxos de treball de desenvolupament d'IA, el lliurament continu és essencial, accelerant el llançament de solucions i serveis d'alta qualitat.

En aquest marc, els equips de desenvolupament poden obtenir informació ràpidament a partir de les dades per prendre decisions informades que afectin el desenvolupament i el rendiment.

Desconnectar

La integració de l'IA a DevOps està revolucionant el desplegament i les operacions de programari. Millora l'eficiència, la fiabilitat i la col·laboració entre els equips de desenvolupament i operacions. A mesura que la tecnologia avança, l'adopció de la IA a DevOps accelera la preparació de dades i la construcció de models i assegura operacions d'escalat d'IA eficients. Per tant, les empreses haurien de considerar fer de l'operació de la IA un dels seus objectius principals de negoci.