AI-ն DevOps-ում. Ծրագրաշարի տեղակայման և գործառնությունների պարզեցում

Լավ յուղած մեքենայի պես, ձեր կազմակերպությունը գտնվում է ծրագրային ապահովման զգալի տեղակայման եզրին: Դուք մեծ ներդրումներ եք կատարել ժամանակակից արհեստական ​​ինտելեկտի լուծումների մեջ, ձեր թվային փոխակերպման ռազմավարությունը սահմանված է, և ձեր հայացքները հաստատապես ուղղված են ապագային: Այնուամենայնիվ, հարց է առաջանում. կարո՞ղ եք իսկապես օգտագործել AI-ի ուժը՝ ձեր ծրագրային ապահովման տեղակայումն ու գործառնությունները հեշտացնելու համար:

Մի աշխարհում, որտեղ թվային փոխակերպման համաշխարհային շուկան ապշեցուցիչ է գնում $ 1,548.9 մլրդ մինչև 2027 թվականը CAGR-ի 21.1%-ի դեպքում դուք չեք կարող ձեզ թույլ տալ միայն ջուրը քամել: 

Որպես առաջացող DevOps-ի միտումները վերասահմանել ծրագրային ապահովման մշակումը, ընկերությունները օգտագործում են առաջադեմ հնարավորություններ՝ արագացնելու իրենց AI-ի ընդունումը: Ահա թե ինչու, դուք պետք է ընդունեք AI-ի և DevOps-ի դինամիկ դուետը՝ մրցունակ մնալու և համապատասխան մնալու համար:

Այս հոդվածը խորանում է արհեստական ​​ինտելեկտի և DevOps-ի փոխակերպվող սիներգիայի մեջ՝ ուսումնասիրելով, թե ինչպես այս համագործակցությունը կարող է վերասահմանել ձեր գործողությունները՝ դարձնելով դրանք մասշտաբային և պատրաստ ապագայի համար: 

Ինչպե՞ս է DevOps-ն արագացնում AI-ն:

Օգտագործելով AI-ի ուժը տվյալների ուսուցման համար և առաջարկելով հարուստ պատկերացումներ՝ DevOps թիմերը կարող են արագացնել իրենց զարգացման գործընթացը և բարելավել որակի ապահովման միջոցով: Սա նրանց մղում է դեպի նորարար լուծումներ ընդունելու՝ կրիտիկական խնդիրների առջև: 

AI-ի և DevOps-ի կոմբինատի ինտեգրումը հանգեցնում է մի քանի առավելությունների.

• Դարձրեք ընդհանուր գործընթացը ավելի արագ. Արհեստական ​​ինտելեկտի գործարկումը դեռևս նորություն է ընկերությունների մեծ մասի համար: Քանի որ անհրաժեշտ է ստեղծել հատուկ փորձարկման միջավայր՝ AI-ի ավելի հարթ իրականացման համար: Բացի այդ, ծածկագիրը ծրագրային ապահովման մեջ տեղակայելը մի փոքր բարդ և ժամանակատար է: DevOps-ի հետ նման առաջադրանքներ կատարելու կարիք չկա՝ ի վերջո արագացնելով շուկայական ժամանակը:

• Բարելավում է որակը. Արհեստական ​​ինտելեկտի արդյունավետության վրա էապես ազդում է նրա կողմից մշակվող տվյալների որակը: Արհեստական ​​ինտելեկտի մոդելների ուսուցումը ցածր մակարդակի տվյալներով կարող է հանգեցնել կողմնակալ պատասխանների և անցանկալի արդյունքների: Երբ կառուցվածքային տվյալներ AI մշակման ընթացքում մակերեսների վրա DevOps գործընթացը վճռորոշ դեր է խաղում տվյալների մաքրման գործում՝ ի վերջո բարելավելով մոդելի ընդհանուր որակը:
• AI որակի բարելավում. AI համակարգի արդյունավետությունը կախված է տվյալների որակից: Վատ տվյալները կարող են խեղաթյուրել AI պատասխանները: DevOps-ն օգնում է մաքրել չկառուցված տվյալները մշակման ընթացքում՝ բարելավելով մոդելի որակը:
• Scaling AI: AI-ի բարդ դերերն ու գործընթացները կառավարելը դժվար է: DevOps-ն արագացնում է առաքումը, նվազեցնում կրկնվող աշխատանքը և թիմերին թույլ է տալիս կենտրոնանալ զարգացման հետագա փուլերի վրա:
• AI կայունության ապահովում. DevOps-ը, հատկապես շարունակական ինտեգրումը, կանխում է արտադրանքի անսարք թողարկումները: Այն երաշխավորում է անսխալ մոդելներ՝ բարձրացնելով AI համակարգի հուսալիությունն ու կայունությունը:

Ինչպե՞ս է DevOps մշակույթը կբարձրացնի AI-ի կատարումը:

AI-ի վրա հիմնված լուծումները մեծապես հեղափոխել են բիզնեսի գործառնությունները՝ մատուցելով անթերի գործառույթներ: Այնուամենայնիվ, արհեստական ​​ինտելեկտը բախվում է մի քանի մարտահրավերների, քանի որ դրանք հաղթահարելու համար պահանջում են հսկայական ջանքեր և նորարարական տեխնոլոգիաներ: Հետևաբար, որակյալ տվյալների հավաքագրումը և ճշգրիտ արդյունքների կանխատեսումը դառնում են բարդ:

Բիզնեսները պետք է մշակեն DevOps մշակույթ՝ բացառիկ արդյունքների հասնելու համար: Նման մոտեցումը կհանգեցնի արդյունավետ զարգացման, ինտեգրման և գործընթացի խողովակաշարի:

Ստորև ներկայացված են AI գործընթացները DevOps մշակույթին հարմարեցնելու փուլերը. 

• Տվյալների պատրաստում 

Բարձրորակ տվյալների բազա ստեղծելու համար անհրաժեշտ է չմշակված տվյալները վերածել արժեքավոր պատկերացումների Machine Learning. Տվյալների պատրաստումը ներառում է այնպիսի քայլեր, ինչպիսիք են տվյալների հավաքումը, մաքրումը, վերափոխումը և պահպանումը, որոնք կարող են ժամանակատար լինել տվյալների գիտնականների համար: 

DevOps-ի ինտեգրումը տվյալների մշակման մեջ ներառում է գործընթացի ավտոմատացում և պարզեցում, որը հայտնի է որպես «DevOps տվյալների համար» կամ «DataOps»:

DataOps-ն օգտագործում է տեխնոլոգիա՝ տվյալների փոխանցման ավտոմատացման համար՝ ապահովելով որակ և հետևողականություն: DevOps-ի պրակտիկան բարելավում է թիմային համագործակցությունը և աշխատանքային հոսքի արդյունավետությունը:

• Մոդելի մշակում

Արդյունավետ զարգացումը և տեղաբաշխումը AI/ML-ի զարգացման կարևոր, բայց դժվարին ասպեկտներից մեկն է: Մշակող թիմը պետք է ավտոմատացնի միաժամանակ մշակման, փորձարկման և մոդելային տարբերակի վերահսկման խողովակաշարը:

AI և ML նախագծերը պահանջում են հաճախակի աճող կրկնություններ և անխափան ինտեգրում արտադրության մեջ՝ հետևելով հետևյալին. CI / CD մոտեցում.

Հաշվի առնելով AI և ML մոդելների մշակման և փորձարկման ժամանակատար բնույթը՝ նպատակահարմար է սահմանել այս փուլերի համար առանձին ժամանակացույցեր:

AI/ML-ի զարգացումը շարունակական գործընթաց է, որը կենտրոնացած է արժեքի մատուցման վրա՝ առանց որակի զիջման: Թիմային համագործակցությունը կարևոր է շարունակական կատարելագործման և սխալների ստուգման համար՝ բարելավելով AI մոդելի կյանքի ցիկլը և առաջընթացը:

• Մոդելի տեղակայում

DevOps-ը հեշտացնում է տվյալների հոսքերի կառավարումն իրական ժամանակում՝ AI մոդելները փոքրացնելով բարձր բաշխված հարթակներում: Չնայած նման մոդելները կարող են խթանել արհեստական ​​ինտելեկտի գործառնությունները, այն կարող է նաև առաջացնել որոշ կարևոր մարտահրավերներ.

• Մոդելները հեշտությամբ որոնելի դարձնելով
• Հետագծելիության պահպանում
• Փորձարկումների և հետազոտությունների ձայնագրում
• Մոդելի կատարողականի պատկերացում
  

Այս մարտահրավերներին դիմակայելու համար DevOps-ը, ՏՏ թիմերը և ՓԼ մասնագետները պետք է համագործակցեն անխափան թիմային աշխատանքի համար: Machine Learning Operations (MLOps) ավտոմատացնում է AI/ML մոդելների տեղակայումը, մոնիտորինգը և կառավարումը` հեշտացնելով արդյունավետ համագործակցությունը: ծրագրային ապահովման մշակման թիմ.

• Մոդելային մոնիտորինգ և ուսուցում

DevOps-ը հեշտացնում է ծրագրաշարի մշակումը` հնարավորություն տալով ավելի արագ թողարկումներ: AI/ML մոդելները կարող են շեղվել իրենց սկզբնական պարամետրերից՝ երաշխավորելով ուղղիչ գործողություններ՝ կանխատեսելի աշխատանքը օպտիմալացնելու համար: Շարունակական ուսուցումը կենսական նշանակություն ունի DevOps-ում՝ շարունակական բարելավման համար:

Շարունակական կատարելագործման և սովորելու համար.

• Հավաքեք կարծիքներ տվյալների գիտնականներից:
• Սահմանեք վերապատրաստման նպատակներ AI-ի դերերի համար:
• Սահմանեք նպատակները DevOps թիմերի համար:
• Ապահովել հիմնական ռեսուրսների հասանելիությունը:

AI-ի տեղակայումը պետք է լինի ավտոմատացման վրա հիմնված և հարմարվողական՝ ապահովելով առավելագույն արժեք՝ բիզնես նպատակներին համապատասխանեցնելու համար:

AI մոդելավորման արագացում՝ շարունակական ինտեգրմամբ

Արտադրանքի մշակման և ներդրման ժամանակ ընկերությունները հաճախ անցնում են կրկնվող փուլերի միջով՝ կարճ ժամանակով դադարեցնելով հետագա փոփոխությունները, որպեսզի առանձին թիմը ստեղծի անհրաժեշտ տեխնոլոգիական ենթակառուցվածքը: Դա սովորաբար տևում է մի քանի շաբաթ, որից հետո նորացված տարբերակը տարածվում է:

Շատ ընկերությունների խնդիրն այն է, որ ժամանակից շուտ հրաժարվեն արհեստական ​​ինտելեկտի զարգացման ջանքերից և պարտվեն մրցակիցներին, ովքեր գնահատում են մասշտաբային տեխնոլոգիաները և մշակութային պրակտիկան:

Կազմակերպությունները կարող են կառուցել լիովին ավտոմատացված AI մոդել՝ միաձուլելով DevOps մշակույթը և առաջադեմ տեխնոլոգիաները: Շահութաբեր ավտոմատացման հնարավորությունների բացահայտումը և դրանց օգտագործումը կարող է զգալիորեն բարձրացնել արդյունավետությունն ու արտադրողականությունը:

Մշակողները պետք է ներառեն առաջադեմ ավտոմատացված թեստավորում իրենց ՏՏ ճարտարապետության մեջ: Արհեստական ​​ինտելեկտի զարգացման իրենց աշխատանքային հոսքերը փոխակերպելիս շարունակական առաքումը էական նշանակություն ունի՝ արագացնելով բարձրորակ լուծումների և ծառայությունների գործարկումը:

Այս շրջանակում մշակողների թիմերը կարող են արագ պատկերացում կազմել տվյալներից՝ զարգացման և կատարողականի վրա ազդող տեղեկացված որոշումներ կայացնելու համար:

Ստորագրումը

AI-ի ինտեգրումը DevOps-ում հեղափոխություն է անում ծրագրային ապահովման տեղակայման և գործունեության մեջ: Այն բարձրացնում է արդյունավետությունը, հուսալիությունը և համագործակցությունը զարգացման և գործառնական թիմերի միջև: Քանի որ տեխնոլոգիան զարգանում է, AI-ի ընդունումը DevOps-ում արագացնում է տվյալների պատրաստումը և մոդելի կառուցումը և երաշխավորում AI-ի մասշտաբավորման արդյունավետ գործողություններ: Այսպիսով, ընկերությունները պետք է մտածեն AI-ի գործառնականացումը իրենց բիզնեսի հիմնական նպատակներից մեկը դարձնելու մասին: