ШІ в DevOps: оптимізація розгортання програмного забезпечення та операцій

Як добре налагоджена машина, ваша організація стоїть на порозі значного розгортання програмного забезпечення. Ви вклали значні кошти в передові рішення штучного інтелекту, ваша стратегія цифрової трансформації визначена, і ваш погляд твердо спрямований у майбутнє. І все ж постає запитання: чи можете ви справді використовувати потужність штучного інтелекту для оптимізації розгортання програмного забезпечення та операцій?

У світі, де глобальний ринок цифрової трансформації мчить до приголомшливих успіхів $ 1,548.9 млрд. до 2027 року при CAGR 21.1%, ви не можете дозволити собі просто топтатися у воді. 

Як зароджується Тренди DevOps переосмислити розробку програмного забезпечення, компанії використовують розширені можливості, щоб прискорити впровадження ШІ. Ось чому вам потрібно прийняти динамічний дует ШІ та DevOps, щоб залишатися конкурентоспроможними та актуальними.

Ця стаття глибоко заглиблюється в трансформаційну синергію штучного інтелекту та DevOps, досліджуючи, як це партнерство може змінити визначення ваших операцій, зробивши їх масштабованими та готовими до майбутнього. 

Як DevOps прискорює AI?

Використовуючи потужність штучного інтелекту для вивчення даних і пропонуючи багату аналітику, команди DevOps можуть пришвидшити процес розробки та покращити за допомогою гарантії якості. Це спонукає їх до прийняття інноваційних рішень, стикаючись із критичними проблемами. 

Інтеграція комбінації ШІ та DevOps дає кілька переваг:

• Зробіть загальний процес швидшим: Розгортання штучного інтелекту в операційній діяльності все ще є чимось новим для більшості компаній. Тому що потрібно створити спеціальне середовище тестування для більш плавної реалізації ШІ. Крім того, розгортання коду в програмному забезпеченні є дещо складним і трудомістким. З DevOps немає потреби виконувати такі завдання, що зрештою прискорює ринковий час.

• Покращує якість: На ефективність штучного інтелекту значною мірою впливає якість даних, які він обробляє. Навчання моделей штучного інтелекту за допомогою неякісних даних може призвести до упереджених відповідей і небажаних результатів. Коли неструктуровані дані поверхнях під час розробки штучного інтелекту, процес DevOps відіграє вирішальну роль у очищенні даних, зрештою покращуючи загальну якість моделі.
• Покращення якості ШІ: Ефективність системи ШІ залежить від якості даних. Погані дані можуть спотворити реакції ШІ. DevOps допомагає очищати неструктуровані дані під час розробки, підвищуючи якість моделі.
• ШІ масштабування: Управління складними ролями та процесами штучного інтелекту є складним завданням. DevOps прискорює доставку, зменшує кількість повторюваної роботи та дозволяє командам зосередитися на наступних етапах розробки.
• Забезпечення стабільності ШІ: DevOps, особливо постійна інтеграція, запобігає випуску несправних продуктів. Він гарантує безпомилкові моделі, підвищуючи надійність і стабільність системи ШІ.

Як культура DevOps підвищить продуктивність ШІ?

Рішення з підтримкою штучного інтелекту значною мірою революціонізували бізнес-операції, забезпечивши бездоганну функціональність. Але все ж штучний інтелект стикається з кількома проблемами, оскільки для їх подолання потрібні величезні зусилля та інноваційні технології. Таким чином, отримання якісного набору даних і прогнозування точних результатів стає складним.

Компанії повинні розвивати культуру DevOps, щоб досягти виняткових результатів. Такий підхід дозволить отримати ефективну розробку, інтеграцію та конвеєр процесів.

Нижче наведено етапи адаптації процесів ШІ до культури DevOps: 

• Підготовка даних 

Щоб створити високоякісний набір даних, вам потрібно перетворити необроблені дані на цінні відомості навчання за допомогою машини. Підготовка даних включає в себе такі етапи, як збір, очищення, перетворення та зберігання даних, які можуть зайняти багато часу для спеціалістів із обробки даних. 

Інтеграція DevOps в обробку даних передбачає автоматизацію та оптимізацію процесу, відомого як «DevOps для даних» або «DataOps».

DataOps використовує технологію для автоматизації доставки даних, забезпечуючи якість і послідовність. Практики DevOps покращують командну співпрацю та ефективність робочого процесу.

• Розробка моделі

Ефективна розробка та розгортання є одним із важливих, але ризикованих аспектів розробки AI/ML. Команда розробників повинна автоматизувати конвеєр паралельної розробки, тестування та контролю версій моделі.

Проекти штучного інтелекту та машинного навчання вимагають частих поступових ітерацій та безперебійної інтеграції у виробництво після a CI/CD підходу.

Враховуючи трудомісткість розробки та тестування моделі AI та ML, доцільно встановити окремі часові рамки для цих етапів.

Розробка штучного інтелекту/ML — це безперервний процес, спрямований на надання цінності без шкоди для якості. Співпраця команди необхідна для безперервного вдосконалення та перевірки помилок, покращуючи життєвий цикл і прогрес моделі ШІ.

• Розгортання моделі

DevOps полегшує керування потоками даних у режимі реального часу, зменшуючи моделі ШІ на високорозподілених платформах. Незважаючи на те, що такі моделі можуть прискорити роботу штучного інтелекту, це також може створити деякі критичні проблеми:

• Зробити моделі легкими для пошуку
• Підтримання простежуваності
• Запис випробувань і досліджень
• Візуалізація продуктивності моделі
  

Щоб вирішити ці проблеми, DevOps, ІТ-команди та спеціалісти з машинного навчання повинні співпрацювати для безперебійної командної роботи. Операції машинного навчання (MLOps) автоматизують розгортання, моніторинг і керування моделями AI/ML, сприяючи ефективній співпраці між команда розробників програмного забезпечення.

• Моніторинг і навчання моделі

DevOps спрощує розробку програмного забезпечення, забезпечуючи швидші випуски. Моделі штучного інтелекту/ML можуть відхилятися від своїх початкових параметрів, вимагаючи коригувальних дій для оптимізації прогнозної продуктивності. Безперервне навчання є життєво важливим у DevOps для постійного вдосконалення.

Для досягнення постійного вдосконалення та навчання:

• Збирайте відгуки від спеціалістів із обробки даних.
• Встановіть цілі навчання для ролей ШІ.
• Визначте цілі для команд DevOps.
• Забезпечте доступ до основних ресурсів.

Розгортання штучного інтелекту має бути автоматизованим і адаптованим, забезпечуючи максимальну цінність для досягнення бізнес-цілей.

Прискорення моделювання AI завдяки безперервній інтеграції

У розробці та впровадженні продукту компанії часто проходять ітераційні фази, ненадовго припиняючи подальші модифікації, щоб дозволити окремій команді створити необхідну технологічну інфраструктуру. Зазвичай це займає кілька тижнів, після чого розповсюджується оновлена ​​версія.

Проблема багатьох компаній полягає в тому, що вони передчасно припиняють роботу над розробкою ШІ та програють конкурентам, які цінують масштабовані технології та культурні практики.

Організації можуть створити повністю автоматизовану модель штучного інтелекту, поєднавши культуру DevOps і передові технології. Виявлення прибуткових можливостей автоматизації та використання їх може значно підвищити ефективність і продуктивність.

Розробники повинні включити вдосконалене автоматизоване тестування у свої ІТ-архітектури. У трансформації робочих процесів розробки штучного інтелекту безперервне постачання має важливе значення, прискорюючи запуск високоякісних рішень і послуг.

У цій структурі групи розробників можуть швидко отримати інформацію з даних, щоб приймати обґрунтовані рішення, що впливають на розвиток і продуктивність.

Вимкнення

Інтеграція штучного інтелекту в DevOps революціонізує розгортання та роботу програмного забезпечення. Це підвищує ефективність, надійність і співпрацю між командами розробки та операцій. З розвитком технологій застосування штучного інтелекту в DevOps прискорює підготовку даних і побудову моделей, а також забезпечує ефективні операції масштабування штучного інтелекту. Таким чином, компаніям слід розглянути питання про те, щоб зробити впровадження штучного інтелекту одним із своїх основних бізнес-цілей.