AI u DevOps: Pojednostavljena implementacija i rad softvera

Poput dobro podmazanog stroja, vaša je organizacija na rubu značajne implementacije softvera. Znatno ste uložili u vrhunska rješenja umjetne inteligencije, vaša strategija digitalne transformacije je postavljena i vaš pogled je čvrsto usmjeren prema budućnosti. Ipak, nameće se pitanje – možete li doista iskoristiti snagu umjetne inteligencije za pojednostavljenje implementacije i operacija vašeg softvera?

U svijetu u kojem globalno tržište digitalne transformacije juri prema nevjerojatnom porastu $ 1,548.9 milijardi do 2027. uz CAGR od 21.1%, ne možete si priuštiti samo gaženje vode. 

Kao u nastajanju DevOps trendovi redefiniraju razvoj softvera, tvrtke iskorištavaju napredne mogućnosti kako bi ubrzale usvajanje umjetne inteligencije. Zato morate prihvatiti dinamični duo AI i DevOps kako biste ostali konkurentni i relevantni.

Ovaj članak zadire duboko u transformativnu sinergiju umjetne inteligencije i DevOpsa, istražujući kako ovo partnerstvo može redefinirati vaše operacije, čineći ih skalabilnima i spremnima za budućnost. 

Kako DevOps ubrzava AI?

Iskorištavanjem snage umjetne inteligencije za učenje podataka i pružanjem bogatih uvida, DevOps timovi mogu ubrzati svoj razvojni proces i poboljšati se putem osiguranja kvalitete. To ih tjera prema usvajanju inovativnih rješenja dok se suočavaju s kritičnim problemima. 

Integracija kombinacije AI i DevOps rezultira s nekoliko prednosti:

• Ubrzajte cijeli proces: Uvođenje umjetne inteligencije u poslovanje još uvijek je nešto novo za većinu tvrtki. Zato što je potrebno stvoriti namjensko okruženje za testiranje za lakšu implementaciju umjetne inteligencije. Također, implementacija koda u softver je pomalo zeznuta i dugotrajna. Uz DevOps nema potrebe za obavljanjem takvih zadataka, što na kraju ubrzava tržišno vrijeme.

• Poboljšava kvalitetu: Na učinkovitost umjetne inteligencije značajno utječe kvaliteta podataka koje obrađuje. Uvježbavanje modela umjetne inteligencije s nedovoljnim podacima može dovesti do pristranih odgovora i neželjenih ishoda. Kada nestrukturirani podaci površinama tijekom razvoja umjetne inteligencije, DevOps proces igra ključnu ulogu u čišćenju podataka, u konačnici poboljšavajući ukupnu kvalitetu modela.
• Poboljšanje kvalitete AI: Učinkovitost sustava umjetne inteligencije ovisi o kvaliteti podataka. Loši podaci mogu iskriviti odgovore umjetne inteligencije. DevOps pomaže u čišćenju nestrukturiranih podataka tijekom razvoja, poboljšavajući kvalitetu modela.
• AI skaliranja: Upravljanje složenim ulogama i procesima AI-a je izazovno. DevOps ubrzava isporuku, smanjuje rad koji se ponavlja i omogućuje timovima da se usredotoče na kasnije faze razvoja.
• Osiguravanje AI stabilnosti: DevOps, posebno kontinuirana integracija, sprječava neispravna izdanja proizvoda. Jamči modele bez grešaka, povećavajući pouzdanost i stabilnost AI sustava.

Kako će DevOps kultura poboljšati performanse umjetne inteligencije?

Rješenja omogućena umjetnom inteligencijom u velikoj su mjeri revolucionirala poslovne operacije pružajući besprijekorne funkcionalnosti. Ipak, umjetna inteligencija suočava se s nekoliko izazova jer zahtijeva goleme napore i inovativne tehnologije da ih prevlada. Stoga dobivanje kvalitetnog skupa podataka i predviđanje točnih rezultata postaje komplicirano.

Poduzeća moraju njegovati DevOps kulturu kako bi postigla iznimne rezultate. Takav pristup rezultirat će učinkovitim razvojem, integracijom i procesnim cjevovodom.

Ispod su faze za prilagođavanje AI procesa DevOps kulturi: 

• Priprema podataka 

Da biste stvorili skup podataka visoke kvalitete, morate pretvoriti neobrađene podatke u vrijedne uvide stroj za učenje. Priprema podataka uključuje korake poput prikupljanja, čišćenja, transformacije i pohranjivanja podataka, što može biti dugotrajno za podatkovne znanstvenike. 

Integracija DevOps-a u obradu podataka uključuje automatizaciju i pojednostavljenje procesa, poznatog kao "DevOps za podatke" ili "DataOps".

DataOps koristi tehnologiju za automatizaciju isporuke podataka, osiguravajući kvalitetu i dosljednost. DevOps prakse poboljšavaju timsku suradnju i učinkovitost tijeka rada.

• Razvoj modela

Učinkovit razvoj i implementacija jedan je od važnih, ali opasnih aspekata razvoja AI/ML-a. Razvojni tim trebao bi automatizirati istovremeni razvoj, testiranje i cjevovod za kontrolu verzija modela.

AI i ML projekti zahtijevaju česte inkrementalne iteracije i besprijekornu integraciju u proizvodnju, slijedeći: CI / CD pristup.

S obzirom na dugotrajnost razvoja i testiranja modela AI i ML, preporučljivo je uspostaviti zasebne vremenske okvire za ove faze.

Razvoj AI/ML-a stalan je proces usmjeren na pružanje vrijednosti bez ugrožavanja kvalitete. Timska suradnja ključna je za kontinuirana poboljšanja i provjere pogrešaka, poboljšavajući životni ciklus i napredak AI modela.

• Implementacija modela

DevOps olakšava upravljanje tokovima podataka u stvarnom vremenu čineći AI modele manjim na visoko distribuiranim platformama. Iako takvi modeli mogu potaknuti AI operacije, mogu predstavljati i neke kritične izazove:

• Olakšavanje pretraživanja modela
• Održavanje sljedivosti
• Snimanje pokusa i istraživanja
• Vizualizacija izvedbe modela
  

Kako bi odgovorili na te izazove, DevOps, IT timovi i stručnjaci za ML moraju surađivati ​​za besprijekoran timski rad. Operacije strojnog učenja (MLOps) automatiziraju implementaciju, nadzor i upravljanje AI/ML modelima, olakšavajući učinkovitu suradnju između tim za razvoj softvera.

• Praćenje i učenje modela

DevOps usmjerava razvoj softvera, omogućujući brža izdanja. AI/ML modeli mogu odstupiti od svojih početnih parametara, što jamči korektivne radnje za optimizaciju prediktivne izvedbe. Kontinuirano učenje ključno je u DevOpsu za stalna poboljšanja.

Za postizanje kontinuiranog poboljšanja i učenja:

• Prikupite povratne informacije od znanstvenika podataka.
• Postavite ciljeve obuke za uloge umjetne inteligencije.
• Definirajte ciljeve za DevOps timove.
• Osigurajte pristup bitnim resursima.

Implementacija umjetne inteligencije trebala bi biti vođena automatizacijom i prilagodljiva, pružajući maksimalnu vrijednost za usklađivanje s poslovnim ciljevima.

Ubrzavanje AI modeliranja kontinuiranom integracijom

U razvoju i implementaciji proizvoda, tvrtke često prolaze kroz iterativne faze, nakratko zaustavljajući daljnje izmjene kako bi omogućile zasebnom timu da postavi potrebnu tehnološku infrastrukturu. To obično traje nekoliko tjedana, nakon čega se distribuira ažurirana verzija.

Problem za mnoge tvrtke je prerano napuštanje svojih napora u razvoju umjetne inteligencije i gubljenje od konkurenata koji cijene skalabilnu tehnologiju i kulturološke prakse.

Organizacije mogu izgraditi potpuno automatizirani AI model spajanjem DevOps kulture i naprednih tehnologija. Prepoznavanje i kapitaliziranje unosnih prilika za automatizaciju može značajno povećati učinkovitost i produktivnost.

Programeri moraju ugraditi napredno automatizirano testiranje u svoje IT arhitekture. U transformaciji njihovih radnih procesa razvoja umjetne inteligencije, kontinuirana isporuka je ključna, ubrzavajući lansiranje visokokvalitetnih rješenja i usluga.

Unutar ovog okvira, razvojni timovi mogu brzo dobiti uvide iz podataka kako bi donosili informirane odluke koje utječu na razvoj i izvedbu.

Odjava

Integracija umjetne inteligencije u DevOps donosi revoluciju u implementaciji i radu softvera. Poboljšava učinkovitost, pouzdanost i suradnju između razvojnih i operativnih timova. Kako tehnologija napreduje, prihvaćanje umjetne inteligencije u DevOpsu ubrzava pripremu podataka i konstrukciju modela te osigurava učinkovite operacije skaliranja umjetne inteligencije. Stoga bi tvrtke trebale razmisliti o tome da operacionalizacija umjetne inteligencije postane jedan od njihovih temeljnih poslovnih ciljeva.