AI pakalpojumā DevOps: programmatūras izvietošanas un darbību racionalizēšana

Tāpat kā labi ieeļļota iekārta, jūsu organizācija atrodas uz nozīmīgas programmatūras ieviešanas sliekšņa. Jūs esat ieguldījis lielus ieguldījumus visprogresīvākajos AI risinājumos, jūsu digitālās transformācijas stratēģija ir noteikta, un jūsu skatieni ir stingri vērsti uz nākotni. Tomēr rodas jautājums – vai jūs patiešām varat izmantot AI, lai racionalizētu programmatūras izvietošanu un darbības?

Pasaulē, kurā globālais digitālās transformācijas tirgus strauji virzās uz satriecošu $ 1,548.9 miljardus līdz 2027. gadam ar CAGR 21.1%, jūs nevarat atļauties tikai braukt ar ūdeni. 

Kā topošā DevOps tendences atkārtoti definējot programmatūras izstrādi, uzņēmumi izmanto uzlabotas iespējas, lai paātrinātu AI ieviešanu. Tāpēc jums ir jāaptver dinamiskais AI un DevOps duets, lai saglabātu konkurētspēju un saglabātu aktualitāti.

Šajā rakstā ir apskatīta mākslīgā intelekta un DevOps pārveidojošā sinerģija, izpētot, kā šī partnerība var no jauna definēt jūsu darbības, padarot tās mērogojamus un gatavus nākotnei. 

Kā DevOps paātrina AI?

Izmantojot AI iespējas datu apguvei un piedāvājot bagātīgu ieskatu, DevOps komandas var paātrināt izstrādes procesu un uzlabot kvalitāti, nodrošinot kvalitāti. Tas viņus mudina pieņemt novatoriskus risinājumus, vienlaikus saskaroties ar kritiskām problēmām. 

AI un DevOps kombinācijas integrēšana sniedz vairākas priekšrocības:

• Paātriniet kopējo procesu: Mākslīgā intelekta izvietošana darbībā joprojām ir kaut kas jauns lielākajai daļai uzņēmumu. Jo ir jāizveido īpaša testēšanas vide vienmērīgākai AI ieviešanai. Turklāt koda izvietošana programmatūrā ir nedaudz sarežģīta un laikietilpīga. Izmantojot DevOps, šādi uzdevumi nav jāveic, galu galā paātrinot tirgus darbību.

• Uzlabo kvalitāti: AI efektivitāti būtiski ietekmē tā apstrādāto datu kvalitāte. AI modeļu apmācība ar zemākiem datiem var izraisīt neobjektīvas atbildes un nevēlamus rezultātus. Kad nestrukturēti dati virsmas AI izstrādes laikā, DevOps procesam ir izšķiroša nozīme datu attīrīšanā, galu galā uzlabojot kopējo modeļa kvalitāti.
• AI kvalitātes uzlabošana: AI sistēmas efektivitāte ir atkarīga no datu kvalitātes. Slikti dati var izkropļot AI atbildes. DevOps palīdz notīrīt nestrukturētus datus izstrādes laikā, uzlabojot modeļa kvalitāti.
• Mērogošanas AI: AI sarežģīto lomu un procesu pārvaldīšana ir sarežģīta. DevOps paātrina piegādi, samazina atkārtotu darbu un ļauj komandām koncentrēties uz vēlākiem izstrādes posmiem.
• AI stabilitātes nodrošināšana: DevOps, īpaši nepārtraukta integrācija, novērš kļūdainu produktu izlaišanu. Tas garantē modeļus bez kļūdām, palielinot AI sistēmas uzticamību un stabilitāti.

Kā DevOps kultūra uzlabos AI veiktspēju?

Ar AI iespējoti risinājumi ir lielā mērā mainījuši biznesa operācijas, nodrošinot nevainojamu funkcionalitāti. Tomēr mākslīgais intelekts saskaras ar pāris izaicinājumiem, jo, lai tos pārvarētu, ir vajadzīgas milzīgas pūles un novatoriskas tehnoloģijas. Tāpēc kvalitatīvas datu kopas iegūšana un precīzu rezultātu prognozēšana kļūst sarežģīta.

Uzņēmumiem ir jāattīsta DevOps kultūra, lai sasniegtu izcilus rezultātus. Šādas pieejas rezultāts būs efektīva attīstība, integrācija un procesa konveijera.

Tālāk ir norādītas fāzes, lai AI procesi būtu pielāgojami DevOps kultūrai. 

• Datu sagatavošana 

Lai izveidotu augstas kvalitātes datu kopu, neapstrādāti dati ir jāpārvērš vērtīgos ieskatos mašīna mācīšanās. Datu sagatavošana ietver tādas darbības kā datu vākšana, tīrīšana, pārveidošana un glabāšana, kas datu zinātniekiem var būt laikietilpīga. 

DevOps integrēšana datu apstrādē ietver procesa automatizāciju un racionalizēšanu, kas pazīstams kā “DevOps for Data” vai “DataOps”.

DataOps izmanto tehnoloģiju, lai automatizētu datu piegādi, nodrošinot kvalitāti un konsekvenci. DevOps prakse uzlabo komandas sadarbību un darbplūsmas efektivitāti.

• Modeļa izstrāde

Efektīva izstrāde un ieviešana ir viens no svarīgākajiem, taču sarežģītākajiem AI/ML izstrādes aspektiem. Izstrādes komandai ir jāautomatizē vienlaicīga izstrāde, testēšana un modeļa versiju kontroles konveijera.

AI un ML projektiem ir nepieciešamas biežas pakāpeniskas iterācijas un vienmērīga integrācija ražošanā, pēc a CI / CD pieeju.

Ņemot vērā AI un ML modeļu izstrādes un testēšanas laikietilpīgo raksturu, ir ieteicams šiem posmiem noteikt atsevišķus laika grafikus.

AI/ML izstrāde ir nepārtraukts process, kas vērsts uz vērtības nodrošināšanu, neapdraudot kvalitāti. Komandas sadarbība ir būtiska nepārtrauktai uzlabošanai un kļūdu pārbaudei, uzlabojot AI modeļa dzīves ciklu un progresu.

• Modeļa izvietošana

DevOps atvieglo datu straumju pārvaldību reāllaikā, padarot AI modeļus mazākus par ļoti izplatītām platformām. Lai gan šādi modeļi var veicināt AI darbību, tie var radīt arī dažas kritiskas problēmas:

• Padarot modeļus viegli meklējamus
• Izsekojamības saglabāšana
• Izmēģinājumu un pētījumu ierakstīšana
• Modeļa veiktspējas vizualizācija
  

Lai risinātu šīs problēmas, DevOps, IT komandām un ML speciālistiem ir jāsadarbojas, lai nodrošinātu netraucētu komandas darbu. Mašīnmācīšanās operācijas (MLOps) automatizē AI/ML modeļu izvietošanu, uzraudzību un pārvaldību, veicinot efektīvu sadarbību starp programmatūras izstrādes komanda.

• Modeļu uzraudzība un mācīšanās

DevOps racionalizē programmatūras izstrādi, nodrošinot ātrāku izlaišanu. AI/ML modeļi var novirzīties no saviem sākotnējiem parametriem, garantējot koriģējošas darbības, lai optimizētu paredzamo veiktspēju. Nepārtraukta mācīšanās ir svarīga DevOps nepārtrauktai uzlabošanai.

Lai sasniegtu nepārtrauktu pilnveidošanos un mācīšanos:

• Apkopojiet atsauksmes no datu zinātniekiem.
• Iestatiet apmācību mērķus AI lomām.
• Nosakiet DevOps komandu mērķus.
• Nodrošiniet piekļuvi būtiskiem resursiem.

AI ieviešanai ir jābūt automatizētai un pielāgojamai, nodrošinot maksimālu vērtību, kas atbilst biznesa mērķiem.

AI modelēšanas paātrināšana ar nepārtrauktu integrāciju

Produktu izstrādē un ieviešanā uzņēmumi bieži vien iziet cauri iteratīvajām fāzēm, uz īsu brīdi apturot turpmākās modifikācijas, lai ļautu atsevišķai komandai izveidot nepieciešamo tehnoloģiju infrastruktūru. Parasti tas aizņem dažas nedēļas, pēc tam tiek izplatīta atjauninātā versija.

Daudzu uzņēmumu problēma ir priekšlaicīga atteikšanās no saviem AI izstrādes centieniem un zaudēt konkurentiem, kuri novērtē mērogojamu tehnoloģiju un kultūras praksi.

Organizācijas var izveidot pilnībā automatizētu AI modeli, apvienojot DevOps kultūru un progresīvās tehnoloģijas. Ienesīgu automatizācijas iespēju noteikšana un izmantošana var ievērojami uzlabot efektivitāti un produktivitāti.

Izstrādātājiem IT arhitektūrā ir jāiekļauj uzlabota automatizēta testēšana. Pārveidojot viņu AI izstrādes darbplūsmas, būtiska ir nepārtraukta piegāde, kas paātrina augstas kvalitātes risinājumu un pakalpojumu ieviešanu.

Šajā sistēmā izstrādes komandas var ātri gūt ieskatu no datiem, lai pieņemtu apzinātus lēmumus, kas ietekmē attīstību un veiktspēju.

Pierakstīšanās

AI integrācija programmā DevOps maina programmatūras izvietošanu un darbību. Tas uzlabo efektivitāti, uzticamību un sadarbību starp attīstības un operāciju komandām. Tehnoloģijai attīstoties, mākslīgā intelekta izmantošana DevOps paātrina datu sagatavošanu un modeļu izveidi un nodrošina efektīvas AI mērogošanas darbības. Tāpēc uzņēmumiem vajadzētu apsvērt iespēju AI ieviešanu padarīt par vienu no saviem pamatdarbības mērķiem.