Prospettiva AI e ML: affidabilità

Last reviewed 2024-10-11 UTC

Questo documento del Framework di architettura: prospettiva AI e ML fornisce una panoramica dei principi e dei consigli per progettare e gestire sistemi di AI e ML affidabili su Google Cloud. Scopri come integrare pratiche di affidabilità e osservabilità avanzate nei tuoi blueprint di architettura. I consigli contenuti in questo documento sono in linea con il pilastro dell'affidabilità del framework dell'architettura.

Nel panorama in rapida evoluzione dell'AI e del ML, sistemi affidabili sono essenziali per garantire la soddisfazione dei clienti e raggiungere gli obiettivi commerciali. Hai bisogno di sistemi di AI e ML robusti, affidabili e adattabili per soddisfare le esigenze specifiche sia del ML predittivo sia dell'AI generativa. Per gestire le complessità dell'MLOps, dallo sviluppo al deployment e al miglioramento continuo, devi utilizzare un approccio incentrato sull'affidabilità. Google Cloud offre un'infrastruttura AI appositamente progettata in linea con i principi di Site Reliability Engineering (SRE) e fornisce una base solida per sistemi di AI e ML affidabili.

Assicurati che l'infrastruttura sia scalabile e altamente disponibile

Progettando l'architettura in base a scalabilità e disponibilità, consenti alle tue applicazioni di gestire livelli diversi di domanda senza interruzioni del servizio o degradamento delle prestazioni. Ciò significa che i tuoi servizi di AI sono ancora disponibili per gli utenti durante le interruzioni dell'infrastruttura e quando il traffico è molto elevato.

Prendi in considerazione i seguenti consigli:

  • Progetta i tuoi sistemi di AI con funzionalità di scalabilità automatica e dinamica per gestire le fluttuazioni della domanda. In questo modo, puoi garantire un rendimento ottimale anche durante i picchi di traffico.
  • Gestisci le risorse in modo proattivo e anticipa le esigenze future tramite test di carico e monitoraggio delle prestazioni. Utilizza dati storici e analisi predittive per prendere decisioni consapevoli sull'allocazione delle risorse.
  • Progetta per l'alta disponibilità e la tolleranza di errori adottando gli archetipi di deployment multizona e multiregione in Google Cloud e implementando la ridondanza e la replica.
  • Distribuisci il traffico in entrata su più istanze di servizi e endpoint di AI e ML. Il bilanciamento del carico contribuisce a evitare il sovraccarico di singole istanze e a garantire prestazioni e disponibilità costanti.

Utilizza un'architettura modulare e a basso accoppiamento

Per rendere i sistemi di IA resilienti ai guasti dei singoli componenti, utilizza un'architettura modulare. Ad esempio, progetta i componenti di elaborazione e convalida dei dati come moduli separati. Quando un determinato componente non funziona, l'architettura modulare consente di ridurre al minimo i tempi di riposo e consente ai team di sviluppare e implementare le correzioni più rapidamente.

Prendi in considerazione i seguenti consigli:

  • Separa il sistema di AI e ML in piccoli moduli o componenti autocontenuti. Questo approccio favorisce la riutilizzabilità del codice, semplifica i test e la manutenzione e ti consente di sviluppare e implementare i singoli componenti in modo indipendente.
  • Progetta i moduli a basso accoppiamento con interfacce ben definite. Questo approccio riduce al minimo le dipendenze e ti consente di apportare aggiornamenti e modifiche indipendenti senza influire sull'intero sistema.
  • Pianifica una riduzione controllata. Quando un componente si guasta, le altre parti del sistema devono continuare a fornire un livello adeguato di funzionalità.
  • Utilizza le API per creare confini chiari tra i moduli e per nascondere i dettagli di implementazione a livello di modulo. Questo approccio ti consente di aggiornare o sostituire singoli componenti senza influire sulle interazioni con altre parti del sistema.

Creare una piattaforma MLOps automatizzata

Con una piattaforma MLOps automatizzata, le fasi e gli output del ciclo di vita del modello sono più affidabili. Promuovendo la coerenza, basso accoppiamento e la modularità, nonché esprimendo le operazioni e l'infrastruttura come codice, rimuovi i passaggi manuali fragili e gestisci sistemi di AI e ML più robusti e affidabili.

Prendi in considerazione i seguenti consigli:

  • Automatizza il ciclo di vita dello sviluppo del modello, dalla preparazione e convalida dei dati all'addestramento, alla valutazione, al deployment e al monitoraggio dei modelli.
  • Gestisci la tua infrastruttura come codice (IaC). Questo approccio consente un controllo efficiente delle versioni, rollback rapidi se necessario e deployment ripetibili.
  • Verifica che i modelli si comportino come previsto con dati pertinenti. Automatizza il monitoraggio delle prestazioni dei tuoi modelli e crea avvisi appropriati per le uscite impreviste.
  • Convalida gli input e gli output delle pipeline di AI e ML. Ad esempio, convalida dati, configurazioni, argomenti dei comandi, file e previsioni. Configura gli avvisi per valori imprevisti o non consentiti.
  • Adotta una strategia di controllo della versione gestita per gli endpoint del modello. Questo tipo di strategia consente rilasci incrementali e un rapido recupero in caso di problemi.

Mantieni la fiducia e il controllo tramite la governance dei dati e dei modelli

L'affidabilità dei sistemi di AI e ML dipende dalle funzionalità di attendibilità e governance dei dati e dei modelli. Gli output dell'AI possono non soddisfare le aspettative in modo silenzioso. Ad esempio, gli output potrebbero essere formalmente coerenti, ma essere scorretti o indesiderati. Implementando la tracciabilità e una governance solida, puoi assicurarti che gli output siano affidabili e attendibili.

Prendi in considerazione i seguenti consigli:

  • Utilizza un catalogo di dati e modelli per monitorare e gestire efficacemente le tue risorse. Per facilitare il monitoraggio e i controlli, mantieni un record completo delle versioni dei dati e dei modelli durante tutto il ciclo di vita.
  • Implementa controlli di accesso rigorosi e procedure di controllo per proteggere i dati e i modelli sensibili.
  • Risolvi il problema critico del bias nell'AI, in particolare nelle applicazioni di AI generativa. Per conquistare la fiducia, cerca di ottenere trasparenza e spiegabilità nei risultati del modello.
  • Automatizza la generazione di statistiche sulle funzionalità e implementa il rilevamento di anomalie per identificare in modo proattivo i problemi relativi ai dati. Per garantire l'affidabilità del modello, stabilisci meccanismi per rilevare e mitigare l'impatto delle variazioni nelle distribuzioni di dati.

Implementa pratiche di affidabilità e osservabilità olistiche per l'AI e l'ML

Per migliorare continuamente le operazioni di AI, devi definire obiettivi di affidabilità significativi e misurare l'avanzamento. L'osservabilità è un elemento fondamentale di sistemi affidabili. L'osservabilità ti consente di gestire le operazioni in corso e gli eventi critici. L'osservabilità ben implementata ti aiuta a creare e mantenere un servizio affidabile per i tuoi utenti.

Prendi in considerazione i seguenti consigli:

  • Monitora le metriche dell'infrastruttura per i processori (CPU, GPU e TPU) e per altre risorse come l'utilizzo della memoria, la latenza della rete e l'utilizzo del disco. Esegui test di carico e monitoraggio delle prestazioni. Utilizza i risultati e le metriche dei test del monitoraggio per gestire la scalabilità e la capacità dei tuoi sistemi di AI e ML.
  • Stabilisci obiettivi di affidabilità e monitora le metriche dell'applicazione. Misura metriche come velocità effettiva e latenza per le applicazioni AI che crei. Monitora i pattern di utilizzo delle tue applicazioni e degli endpoint esposti.
  • Definisci metriche specifiche del modello, come indicatori di accuratezza o sicurezza, per valutare l'affidabilità del modello. Monitora queste metriche nel tempo per identificare eventuali deviazioni o degradi. Per un controllo della versione e un'automazione efficaci, definisci le configurazioni di monitoraggio come codice.
  • Definisci e monitora le metriche a livello di attività per comprendere l'impatto dei tuoi modelli e dell'affidabilità sui risultati aziendali. Per misurare l'affidabilità dei tuoi servizi di AI e ML, ti consigliamo di adottare l'approccio SRE e di definire gli obiettivi del livello di servizio (SLO).

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