DevOps дахь AI: Програм хангамжийн байршуулалт ба үйл ажиллагааг оновчтой болгох

Тослогоо сайтай машин шиг танай байгууллага томоохон програм хангамжийн ашиглалтын ирмэг дээр байна. Та хамгийн сүүлийн үеийн хиймэл оюун ухааны шийдлүүдэд их хэмжээний хөрөнгө оруулалт хийсэн, таны дижитал өөрчлөлтийн стратеги тодорхойлогдсон бөгөөд таны харааг ирээдүйдээ баттай хандуулсан. Гэсэн хэдий ч асуулт гарч ирж байна - та өөрийн програм хангамжийн байршил, үйл ажиллагааг оновчтой болгохын тулд хиймэл оюун ухааны хүчийг үнэхээр ашиглаж чадах уу?

Дэлхийн дижитал өөрчлөлтийн зах зээл гайхалтай зүйл рүү чиглэж байгаа дэлхийд 1,548.9 тэрбум $ 2027 он гэхэд CAGR 21.1% байхад та зүгээр л ус гишгэж чадахгүй. 

Шинээр гарч ирж байгаа шиг DevOps чиг хандлага програм хангамжийн хөгжүүлэлтийг дахин тодорхойлохын тулд компаниуд хиймэл оюун ухаанаа нэвтрүүлэхийг хурдасгахын тулд дэвшилтэт чадавхийг ашигладаг. Ийм учраас та өрсөлдөх чадвартай, хамааралтай хэвээр байхын тулд AI болон DevOps-ийн динамик хосыг хүлээн авах хэрэгтэй.

Энэхүү нийтлэл нь хиймэл оюун ухаан ба DevOps-ийн хувиргах хамтын ажиллагааны талаар гүнзгий судалж, энэхүү түншлэл нь таны үйл ажиллагааг хэрхэн дахин тодорхойлж, тэдгээрийг өргөжүүлэх боломжтой, ирээдүйд бэлэн болгох талаар судлах болно. 

DevOps хиймэл оюун ухааныг хэрхэн хурдасгадаг вэ?

Өгөгдөл сурахад AI-ийн хүчийг ашиглаж, баялаг ойлголтыг санал болгосноор DevOps-ийн багууд хөгжлийн процессоо хурдасгаж, чанарын баталгаажуулалтаар сайжруулж чадна. Энэ нь тэднийг эгзэгтэй асуудалтай тулгарах үед шинэлэг шийдлүүдийг нэвтрүүлэхэд түлхэц өгдөг. 

AI болон DevOps-ийн хослолыг нэгтгэх нь хэд хэдэн давуу талыг бий болгодог.

• Ерөнхий үйл явцыг хурдасгах: Үйл ажиллагаанд хиймэл оюун ухааныг ашиглах нь ихэнх компаниудын хувьд шинэ зүйл хэвээр байна. Учир нь хиймэл оюун ухааныг илүү жигд хэрэгжүүлэхийн тулд тусгай туршилтын орчныг бүрдүүлэх хэрэгтэй. Мөн программ хангамжид код оруулах нь жаахан төвөгтэй бөгөөд цаг хугацаа их шаарддаг. DevOps-ийн тусламжтайгаар ийм ажлуудыг хийх шаардлагагүй бөгөөд эцэст нь зах зээлийн цагийг хурдасгадаг.

• Чанарыг сайжруулдаг: AI-ийн үр нөлөө нь түүний боловсруулж буй мэдээллийн чанарт ихээхэн нөлөөлдөг. Хиймэл оюун ухааны загваруудыг доод түвшний өгөгдөлтэй сургах нь өрөөсгөл хариулт, хүсээгүй үр дагаварт хүргэж болзошгүй юм. Хэзээ бүтцийн бус мэдээлэл AI хөгжүүлэх явцад гадаргуу дээр DevOps процесс нь өгөгдлийг цэвэрлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг бөгөөд эцэст нь загварын ерөнхий чанарыг сайжруулдаг.
• AI чанарыг сайжруулах: AI системийн үр ашиг нь өгөгдлийн чанараас хамаардаг. Муу өгөгдөл нь хиймэл оюун ухааны хариултыг гажуудуулж болно. DevOps нь хөгжүүлэлтийн явцад бүтэцгүй өгөгдлийг цэвэрлэж, загварын чанарыг сайжруулахад тусалдаг.
• AI-г масштаблах: AI-ийн нарийн төвөгтэй үүрэг, үйл явцыг удирдах нь хэцүү байдаг. DevOps нь хүргэлтийг хурдасгаж, дахин давтагдах ажлыг багасгаж, багууд дараагийн хөгжлийн үе шатанд анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгодог.
• AI тогтвортой байдлыг хангах: DevOps, ялангуяа тасралтгүй интеграци нь алдаатай бүтээгдэхүүн гаргахаас сэргийлдэг. Энэ нь алдаагүй загваруудыг баталгаажуулж, AI системийн найдвартай байдал, тогтвортой байдлыг нэмэгдүүлдэг.

DevOps соёл хиймэл оюун ухааны гүйцэтгэлийг хэрхэн нэмэгдүүлэх вэ?

AI-ийг идэвхжүүлсэн шийдлүүд нь өө сэвгүй функцуудыг бий болгосноор бизнесийн үйл ажиллагаанд асар их хувьсал хийсэн. Гэсэн хэдий ч хиймэл оюун ухаан нь тэдгээрийг даван туулахын тулд асар их хүчин чармайлт, шинэлэг технологи шаарддаг тул хэд хэдэн сорилттой тулгарч байна. Тиймээс чанартай өгөгдлийн багц олж авах, үнэн зөв үр дүнг урьдчилан таамаглах нь төвөгтэй болдог.

Бизнесүүд онцгой үр дүнд хүрэхийн тулд DevOps соёлыг төлөвшүүлэх хэрэгтэй. Ийм хандлага нь үр дүнтэй хөгжүүлэлт, интеграци, үйл явцын шугам хоолойд хүргэх болно.

AI процессыг DevOps соёлд дасан зохицох үе шатуудыг доор харуулав. 

• Мэдээлэл бэлтгэх 

Өндөр чанартай өгөгдлийн багц үүсгэхийн тулд та түүхий өгөгдлийг үнэ цэнэтэй ойлголт болгон хөрвүүлэх хэрэгтэй машин суралцах. Мэдээлэл бэлтгэх нь өгөгдөл цуглуулах, цэвэрлэх, хувиргах, хадгалах зэрэг алхмуудыг багтаадаг бөгөөд энэ нь өгөгдөл судлаачдад цаг хугацаа их зарцуулдаг. 

Өгөгдлийн боловсруулалтад DevOps-ийг нэгтгэх нь "Өгөгдлийн DevOps" эсвэл "DataOps" гэж нэрлэгддэг процессыг автоматжуулах, оновчтой болгох явдал юм.

DataOps нь өгөгдөл дамжуулахыг автоматжуулах, чанар, тогтвортой байдлыг хангах технологийг ашигладаг. DevOps дадлага нь багийн хамтын ажиллагаа, ажлын урсгалын үр ашгийг сайжруулдаг.

• Загвар боловсруулах

Үр дүнтэй хөгжүүлэлт ба байршуулалт нь AI/ML хөгжүүлэлтийн чухал боловч төвөгтэй талуудын нэг юм. Хөгжүүлэгч баг нь нэгэн зэрэг хөгжүүлэлт, туршилт, загварын хувилбарын хяналтын шугамыг автоматжуулах ёстой.

AI болон ML төслүүд нь байнга нэмэгдэн давталт хийх, үйлдвэрлэлд саадгүй нэгтгэхийг шаарддаг CI / CD арга барил.

AI болон ML загварыг боловсруулах, турших нь цаг хугацаа их шаарддаг шинж чанарыг харгалзан эдгээр үе шатуудад тусдаа цаг хугацаа тогтоохыг зөвлөж байна.

AI/ML хөгжүүлэлт нь чанарыг алдагдуулахгүйгээр үнэ цэнийг хүргэхэд чиглэсэн тасралтгүй үйл явц юм. Багийн хамтын ажиллагаа нь байнгын сайжруулалт, алдаа шалгах, AI загварын амьдралын мөчлөг, ахиц дэвшлийг сайжруулахад зайлшгүй шаардлагатай.

• Загвар байршуулалт

DevOps нь AI загваруудыг өндөр тархсан платформ дээр жижигрүүлснээр өгөгдлийн урсгалыг бодит цаг хугацаанд удирдахад хялбар болгодог. Хэдийгээр ийм загварууд нь хиймэл оюун ухааны үйл ажиллагааг сайжруулж болох ч зарим нэг чухал сорилтуудыг үүсгэж болно:

• Загваруудыг хайхад хялбар болгох
• Мөрдөх чадварыг хадгалах
• Туршилт, судалгааг бүртгэх
• Загварын гүйцэтгэлийг дүрслэн харуулах
  

Эдгээр сорилтыг шийдвэрлэхийн тулд DevOps, IT багууд болон ML мэргэжилтнүүд багаар тасралтгүй ажиллахын тулд хамтран ажиллах ёстой. Machine Learning Operations (MLOps) нь AI/ML загваруудыг байршуулах, хянах, удирдах ажлыг автоматжуулж, хоорондын үр ашигтай хамтын ажиллагааг хөнгөвчилдөг. програм хангамж хөгжүүлэх баг.

• Загвар хяналт ба суралцах

DevOps нь програм хангамжийн хөгжлийг хялбарчилж, илүү хурдан гаргах боломжийг олгодог. AI/ML загварууд нь анхны параметрээсээ хазайж, урьдчилан таамаглах гүйцэтгэлийг оновчтой болгохын тулд залруулах арга хэмжээ авахыг шаарддаг. Үргэлжлүүлэн сайжруулахын тулд DevOps-д тасралтгүй суралцах нь амин чухал юм.

Тасралтгүй сайжруулах, суралцахын тулд:

• Мэдээлэл судлаачдын санал хүсэлтийг цуглуул.
• AI-ийн дүрд зориулсан сургалтын зорилтуудыг тавь.
• DevOps багуудын зорилгыг тодорхойлох.
• Чухал нөөцийн хүртээмжийг хангах.

AI байршуулалт нь автоматжуулалтад суурилсан, дасан зохицох чадвартай байх ёстой бөгөөд бизнесийн зорилгод нийцүүлэхийн тулд хамгийн их үнэ цэнийг өгөх ёстой.

Тасралтгүй интеграцчилал бүхий AI загварчлалыг хурдасгах

Бүтээгдэхүүн боловсруулах, хэрэгжүүлэх явцад компаниуд ихэвчлэн давтагдах үе шатуудыг туулж, шаардлагатай технологийн дэд бүтцийг бий болгохын тулд нэмэлт өөрчлөлтүүдийг түр зогсоодог. Энэ нь ихэвчлэн хэдэн долоо хоног шаардагдах бөгөөд дараа нь шинэчилсэн хувилбарыг түгээдэг.

Олон компаниудын тулгамдсан асуудал бол хиймэл оюун ухааныг хөгжүүлэх хүчин чармайлтаа хугацаанаасаа өмнө орхиж, өргөжүүлэх боломжтой технологи, соёлын туршлагыг эрхэмлэдэг өрсөлдөгчдөө алдах явдал юм.

Байгууллагууд DevOps соёл болон дэвшилтэт технологиудыг нэгтгэснээр бүрэн автоматжуулсан хиймэл оюун ухааны загвар бүтээх боломжтой. Автоматжуулалтын ашигтай боломжуудыг тодорхойлж, ашиглах нь үр ашиг, бүтээмжийг мэдэгдэхүйц нэмэгдүүлэх боломжтой.

Хөгжүүлэгчид дэвшилтэт автомат тестийг мэдээллийн технологийн архитектурт оруулах ёстой. Тэдний хиймэл оюун ухааныг хөгжүүлэх ажлын урсгалыг өөрчлөхөд өндөр чанартай шийдэл, үйлчилгээний нээлтийг хурдасгаж, тасралтгүй хүргэх нь чухал юм.

Энэ хүрээнд хөгжүүлэлтийн багууд өгөгдөлд тулгуурлан мэдээлэл авч, хөгжил, гүйцэтгэлд нөлөөлөх үндэслэлтэй шийдвэр гаргах боломжтой.

Нэвтрэх

DevOps-д хиймэл оюун ухааныг нэгтгэсэн нь програм хангамжийн байршил, үйл ажиллагаанд хувьсгал хийж байна. Энэ нь бүтээн байгуулалт, үйл ажиллагааны багуудын үр ашиг, найдвартай байдал, хамтын ажиллагааг сайжруулдаг. Технологи хөгжихийн хэрээр DevOps-д AI-г нэвтрүүлэх нь өгөгдөл бэлтгэх, загвар бүтээх ажлыг хурдасгаж, хиймэл оюун ухааныг үр дүнтэй масштабжуулах үйл ажиллагааг баталгаажуулдаг. Тиймээс компаниуд хиймэл оюун ухааны үйл ажиллагааг бизнесийн үндсэн зорилтуудын нэг болгохыг анхаарч үзэх хэрэгтэй.