Prospettiva di AI e ML: eccellenza operativa

Last reviewed 2024-10-11 UTC

Questo documento del Framework di architettura: prospettiva di AI e ML fornisce una panoramica dei principi e dei consigli per aiutarti a creare e gestire sistemi di AI e ML solidi su Google Cloud. Questi consigli ti aiutano a configurare elementi fondamentali come osservabilità, automazione e scalabilità. I consigli di questo documento sono in linea con il pilastro dell'eccellenza operativa del framework dell'architettura.

L'eccellenza operativa nel dominio dell'AI e del ML è la capacità di eseguire facilmente il deployment, gestire e governare le complesse pipeline e i sistemi di AI e ML che supportano gli obiettivi strategici della tua organizzazione. L'eccellenza operativa ti consente di rispondere in modo efficiente ai cambiamenti, ridurre la complessità operativa e garantire che le operazioni rimangano in linea con gli obiettivi commerciali.

Creare una base solida per lo sviluppo del modello

Stabilisci una base solida per semplificare lo sviluppo del modello, dalla definizione del problema al deployment. Una base di questo tipo garantisce che le tue soluzioni di AI siano basate su componenti e scelte affidabili ed efficienti. Questo tipo di base ti consente di rilasciare modifiche e miglioramenti in modo rapido e semplice.

Prendi in considerazione i seguenti consigli:

  • Definisci il problema che il sistema di AI risolve e il risultato che vuoi ottenere.
  • Identifica e raccogli i dati pertinenti necessari per addestrare e valutare i tuoi modelli. Poi, pulisci e pre-elabora i dati non elaborati. Implementa controlli di convalida dei dati per garantire la qualità e l'integrità dei dati.
  • Scegli l'approccio di ML appropriato per l'attività. Quando progetti la struttura e i parametri del modello, tieni conto della complessità e dei requisiti di calcolo del modello.
  • Adotta un sistema di controllo della versione per codice, modello e dati.

Automatizzare il ciclo di vita dello sviluppo del modello

Dalla preparazione e dall'addestramento dei dati al deployment e al monitoraggio, l'automazione ti aiuta a migliorare la qualità e l'efficienza delle tue operazioni. L'Automation consente lo sviluppo e il deployment dei modelli in modo semplice, ripetibile e senza errori. L'Automation riduce al minimo l'intervento manuale, velocizza i cicli di rilascio e garantisce la coerenza tra gli ambienti.

Prendi in considerazione i seguenti consigli:

  • Utilizza un sistema di orchestrazione delle pipeline gestite per orchestrare e automatizzare il flusso di lavoro di ML. La pipeline deve gestire i passaggi principali del ciclo di vita di sviluppo: preparazione, addestramento, deployment e valutazione.
  • Implementa le pipeline CI/CD per il ciclo di vita dello sviluppo del modello. Queste pipeline devono automatizzare la creazione, il test e il deployment dei modelli. Le pipeline devono includere anche l'addestramento continuo per addestrare nuovamente i modelli su nuovi dati, se necessario.
  • Implementa approcci di rilascio graduale come deployment canary o test A/B per rilasci sicuri e controllati dei modelli.

Implementare l'osservabilità

Quando implementi l'osservabilità, puoi ottenere informazioni approfondite sulle prestazioni del modello, sulla deriva dei dati e sull'integrità del sistema. Implementa meccanismi di monitoraggio, invio di avvisi e registrazione continui per identificare proattivamente i problemi, attivare risposte tempestive e garantire la continuità operativa.

Prendi in considerazione i seguenti consigli:

  • Implementa il monitoraggio delle prestazioni permanente e automatico per i tuoi modelli. Utilizza le metriche e i criteri di successo per la valutazione continua del modello dopo il deployment.
  • Monitora gli endpoint e l'infrastruttura di deployment per garantire la disponibilità del servizio.
  • Configura avvisi personalizzati in base a soglie e anomalie specifiche per l'attività per assicurarti che i problemi vengano identificati e risolti in modo tempestivo.
  • Utilizza tecniche di AI spiegabile per comprendere e interpretare gli output del modello.

Creare una cultura di eccellenza operativa

L'eccellenza operativa si basa su persone, cultura e pratiche professionali. Il successo del tuo team e della tua attività dipende dall'efficacia con cui la tua organizzazione implementa metodologie che consentono lo sviluppo affidabile e rapido delle funzionalità di AI.

Prendi in considerazione i seguenti consigli:

  • Promuovi l'automazione e la standardizzazione come metodologie di sviluppo di base. Semplifica i flussi di lavoro e gestisci il ciclo di vita del ML in modo efficiente utilizzando le tecniche MLOps. Automatizza le attività per liberare tempo per l'innovazione e standardizza le procedure per garantire coerenza e semplificare la risoluzione dei problemi.
  • Dai la priorità all'apprendimento e al miglioramento continui. Promuovere opportunità di apprendimento che i membri del team possono utilizzare per migliorare le proprie competenze e rimanere al passo con gli sviluppi di AI e ML. Incoraggia la sperimentazione e svolgi regolarmente analisi di retrospettiva per identificare le aree di miglioramento.
  • Coltiva una cultura di responsabilità e proprietà. Definisci ruoli chiari in modo che tutti comprendano i propri contributi. Consenti ai team di prendere decisioni nei limiti previsti e di monitorare l'avanzamento utilizzando metriche trasparenti.
  • Incorporare l'etica e la sicurezza dell'IA nella cultura. Dai la priorità ai sistemi responsabili integrando considerazioni etiche in ogni fase del ciclo di vita dell'ML. Stabilisci principi etici chiari e promuovi discussioni aperte su questioni legate all'etica.

Progettare per la scalabilità

Progetta le tue soluzioni di AI per gestire i crescenti volumi di dati e le richieste degli utenti. Utilizza un'infrastruttura scalabile in modo che i tuoi modelli possano adattarsi e funzionare in modo ottimale man mano che il progetto si espande.

Prendi in considerazione i seguenti consigli:

  • Pianifica la capacità e le quote. Anticipa la crescita futura e pianifica la capacità dell'infrastruttura e le quote di risorse di conseguenza.
  • Preparati per gli eventi di picco. Assicurati che il sistema possa gestire picchi improvvisi di traffico o carico di lavoro durante gli eventi di picco.
  • Eseguire lo scaling delle applicazioni di IA per la produzione. Progetta la scalabilità orizzontale per gestire gli aumenti del carico di lavoro. Utilizza framework come Ray su Vertex AI per eseguire in parallelo le attività su più macchine.
  • Utilizza i servizi gestiti, se opportuno. Utilizza servizi che ti aiutano a scalare riducendo al minimo l'overhead operativo e la complessità degli interventi manuali.

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