AI a DevOps-ban: A szoftvertelepítés és -műveletek egyszerűsítése

Mint egy jól olajozott gép, szervezete egy jelentős szoftvertelepítés küszöbén áll. Sokat fektetett be a legkorszerűbb mesterségesintelligencia-megoldásokba, digitális átalakítási stratégiája készen áll, és határozottan a jövő felé néz. Mégis felvetődik a kérdés – valóban kihasználhatja-e az AI erejét a szoftverek telepítésének és működésének egyszerűsítésére?

Egy olyan világban, ahol a globális digitális átalakulási piac megdöbbentő ütemben halad 1,548.9 milliárd $ 2027-re 21.1%-os CAGR mellett nem engedheti meg magának, hogy csak vizet tapossa. 

Mint kialakulóban DevOps trendek A szoftverfejlesztés újradefiniálásakor a vállalatok fejlett képességeiket kihasználják, hogy felgyorsítsák az AI alkalmazását. Ezért kell felkarolnia az AI és a DevOps dinamikus kettősét, hogy versenyképes és releváns maradjon.

Ez a cikk mélyrehatóan foglalkozik a mesterséges intelligencia és a DevOps átalakító szinergiájával, és feltárja, hogy ez a partnerség hogyan tudja újradefiniálni az Ön működését, méretezhetővé és jövőképessé téve azokat. 

Hogyan gyorsítja fel a DevOps az AI-t?

A mesterséges intelligencia képességeinek az adattanulásban való hasznosításával és gazdag betekintési lehetőségekkel a DevOps csapatai felgyorsíthatják fejlesztési folyamatukat, és minőségbiztosítással javíthatnak. Ez ösztönzi őket az innovatív megoldások elfogadására, miközben kritikus problémákkal kell szembenézniük. 

Az AI és a DevOps kombinációjának integrálása számos előnnyel jár:

• Gyorsítsa fel az általános folyamatot: A mesterséges intelligencia alkalmazása a műveletekben még mindig újdonság a legtöbb vállalat számára. Mert egy dedikált tesztelési környezetet kell létrehozni a zökkenőmentesebb AI megvalósításhoz. Ezenkívül a kód szoftverbe történő telepítése kissé bonyolult és időigényes. A DevOps-szal nincs szükség ilyen feladatok elvégzésére, ami végül felgyorsítja a piaci időt.

• Javítja a minőséget: Az AI hatékonyságát jelentősen befolyásolja az általa feldolgozott adatok minősége. Az AI-modellek alulmaradt adatokkal való betanítása elfogult válaszokhoz és nemkívánatos eredményekhez vezethet. Amikor strukturálatlan adatok A mesterséges intelligencia fejlesztése során a DevOps folyamat döntő szerepet játszik az adatok tisztításában, végső soron javítva a modell általános minőségét.
• Az AI minőségének javítása: Az AI-rendszer hatékonysága az adatok minőségétől függ. A rossz adatok torzíthatják a mesterséges intelligencia válaszait. A DevOps segít a strukturálatlan adatok tisztításában a fejlesztés során, javítva a modell minőségét.
• AI méretezése: Az AI összetett szerepeinek és folyamatainak kezelése kihívást jelent. A DevOps felgyorsítja a kézbesítést, csökkenti az ismétlődő munkát, és lehetővé teszi a csapatok számára, hogy a későbbi fejlesztési szakaszokra összpontosítsanak.
• Az AI stabilitásának biztosítása: A DevOps, különösen a folyamatos integráció, megakadályozza a hibás termékkiadásokat. Hibamentes modelleket garantál, növelve az AI-rendszer megbízhatóságát és stabilitását.

Hogyan javítja a DevOps kultúra az AI teljesítményét?

Az AI-kompatibilis megoldások nagymértékben forradalmasították az üzleti működést azáltal, hogy kifogástalan funkciókat kínálnak. A mesterséges intelligencia azonban számos kihívással néz szembe, mivel óriási erőfeszítéseket és innovatív technológiákat igényel ezek leküzdése. Ezért a minőségi adatkészlet megszerzése és a pontos eredmények előrejelzése bonyolulttá válik.

A vállalkozásoknak DevOps kultúrát kell ápolniuk ahhoz, hogy kivételes eredményeket érjenek el. Ez a megközelítés hatékony fejlesztést, integrációt és folyamatfolyamatot eredményez.

Az alábbiakban bemutatjuk azokat a fázisokat, amelyek az AI-folyamatok DevOps kultúrához való adaptálásához vezetnek: 

• Adatok előkészítése 

Kiváló minőségű adatkészlet létrehozásához a nyers adatokat értékes információkká kell átalakítania gépi tanulás. Az adatok előkészítése olyan lépésekből áll, mint az adatok gyűjtése, tisztítása, átalakítása és tárolása, ami időigényes lehet az adatkutatók számára. 

A DevOps integrálása az adatfeldolgozásba magában foglalja a folyamat automatizálását és egyszerűsítését, amely „DevOps for Data” vagy „DataOps” néven ismert.

A DataOps technológiát használ az adattovábbítás automatizálására, biztosítva a minőséget és a konzisztenciát. A DevOps gyakorlatok javítják a csapat együttműködését és a munkafolyamat hatékonyságát.

• Modellfejlesztés

A hatékony fejlesztés és üzembe helyezés az AI/ML fejlesztés egyik fontos, de bizonytalan szempontja. A fejlesztőcsapatnak automatizálnia kell az egyidejű fejlesztési, tesztelési és modellverzió-vezérlő folyamatot.

Az AI és ML projektek gyakori növekményes iterációkat és zökkenőmentes integrációt igényelnek a termelésbe, miután a CI / CD megközelítés.

Tekintettel az AI és ML modellek fejlesztésének és tesztelésének időigényes jellegére, tanácsos külön ütemezést létrehozni ezekhez a szakaszokhoz.

Az AI/ML fejlesztés egy folyamatos folyamat, amelynek középpontjában az értékteremtés a minőség feláldozása nélkül áll. A csapatmunka elengedhetetlen a folyamatos fejlesztéshez és hibaellenőrzésekhez, javítva az AI-modell életciklusát és fejlődését.

• Modell telepítés

A DevOps megkönnyíti az adatfolyamok valós idejű kezelését azáltal, hogy a mesterséges intelligencia modelleket kisebbre szabja a magasan elosztott platformokon. Bár az ilyen modellek fellendíthetik a mesterséges intelligencia működését, néhány kritikus kihívást is jelenthetnek:

• A modellek könnyen kereshetővé tétele
• A nyomon követhetőség megőrzése
• Próbák és kutatások rögzítése
• A modell teljesítményének megjelenítése
  

E kihívások megoldásához a DevOpsnak, az IT-csapatoknak és az ML-szakértőknek együtt kell működniük a zökkenőmentes csapatmunka érdekében. A Machine Learning Operations (MLOps) automatizálja az AI/ML modellek telepítését, megfigyelését és kezelését, megkönnyítve a hatékony együttműködést szoftverfejlesztő csapat.

• Modellfigyelés és tanulás

A DevOps leegyszerűsíti a szoftverfejlesztést, lehetővé téve a gyorsabb kiadásokat. Az AI/ML-modellek eltérhetnek kezdeti paramétereiktől, ami korrekciós intézkedéseket tesz szükségessé a prediktív teljesítmény optimalizálása érdekében. A folyamatos tanulás elengedhetetlen a DevOps-ban a folyamatos fejlődéshez.

A folyamatos fejlődés és tanulás elérése érdekében:

• Gyűjtsön visszajelzéseket az adattudósoktól.
• Állítson be képzési célokat az AI-szerepekhez.
• Határozza meg a DevOps-csapatok céljait.
• Biztosítsa az alapvető erőforrásokhoz való hozzáférést.

A mesterséges intelligencia bevezetésének automatizálásvezéreltnek és adaptálhatónak kell lennie, maximális értéket nyújtva az üzleti célokhoz való igazodáshoz.

Az AI modellezés felgyorsítása folyamatos integrációval

A termékek fejlesztése és bevezetése során a vállalatok gyakran ismétlődő fázisokon mennek keresztül, rövid időre leállítva a további módosításokat, hogy egy külön csapat állíthassa fel a szükséges technológiai infrastruktúrát. Ez általában néhány hetet vesz igénybe, majd a frissített verzió terjesztése megtörténik.

Sok vállalat problémája az, hogy idő előtt feladják mesterségesintelligencia-fejlesztési erőfeszítéseiket, és veszítenek a skálázható technológiát és kulturális gyakorlatokat értékelő versenytársakkal szemben.

A szervezetek a DevOps kultúra és a fejlett technológiák egyesítésével teljesen automatizált AI-modellt építhetnek fel. A jövedelmező automatizálási lehetőségek azonosítása és kihasználása jelentősen növelheti a hatékonyságot és a termelékenységet.

A fejlesztőknek fejlett automatizált tesztelést kell beépíteniük informatikai architektúrájukba. A mesterséges intelligencia fejlesztési munkafolyamatainak átalakításához elengedhetetlen a folyamatos szállítás, ami felgyorsítja a magas színvonalú megoldások és szolgáltatások bevezetését.

Ezen a kereten belül a fejlesztőcsapatok gyorsan betekintést nyerhetnek az adatokból, hogy megalapozott döntéseket hozzanak a fejlesztésre és a teljesítményre vonatkozóan.

Kijelentkezés

Az AI DevOps-ba való integrálása forradalmasítja a szoftverek telepítését és működését. Növeli a hatékonyságot, a megbízhatóságot, valamint a fejlesztési és üzemeltetési csapatok közötti együttműködést. A technológia fejlődésével a mesterséges intelligencia bevonása a DevOps-ba felgyorsítja az adatok előkészítését és a modellépítést, valamint hatékony mesterségesintelligencia-skálázási műveleteket biztosít. Ezért a vállalatoknak fontolóra kell venniük, hogy az AI operacionalizálását az egyik alapvető üzleti céljukká tegyék.