АИ у ДевОпс-у: поједностављење примене и операција софтвера

Попут добро подмазане машине, ваша организација је на ивици значајне имплементације софтвера. Много сте уложили у најсавременија АИ решења, ваша стратегија дигиталне трансформације је постављена, а ваши погледи су чврсто усмерени на будућност. Ипак, поставља се питање – да ли заиста можете да искористите моћ вештачке интелигенције да поједноставите примену и операције вашег софтвера?

У свету где глобално тржиште дигиталне трансформације јури ка запањујућем врхунцу $ КСНУМКС милијарди до 2027. са ЦАГР од 21.1%, не можете себи приуштити само да газите воду. 

Као настајање ДевОпс трендови редефинишући развој софтвера, компаније користе напредне могућности да убрзају усвајање АИ. Зато морате да прихватите динамични дуо АИ и ДевОпс-а да бисте остали конкурентни и релевантни.

Овај чланак улази дубоко у трансформативну синергију вештачке интелигенције и ДевОпс-а, ​​истражујући како ово партнерство може редефинисати ваше операције, чинећи их скалабилним и спремним за будућност. 

Како ДевОпс убрзава АИ?

Користећи моћ вештачке интелигенције за учење података и нудећи богате увиде, ДевОпс тимови могу да убрзају свој развојни процес и побољшају кроз осигурање квалитета. Ово их покреће ка усвајању иновативних решења док се суочавају са критичним питањима. 

Интеграција комбинације АИ и ДевОпс-а резултира неколико предности:

• Убрзајте целокупни процес: Примена вештачке интелигенције у операције је још увек нешто ново за већину компанија. Зато што је потребно створити наменско окружење за тестирање за глаткију имплементацију АИ. Такође, постављање кода у софтвер је мало незгодно и дуготрајно. Са ДевОпс-ом, нема потребе за обављањем таквих задатака, што на крају убрзава време на тржишту.

• Побољшава квалитет: На ефикасност вештачке интелигенције значајно утиче квалитет података које обрађује. Обука АИ модела са подпарним подацима може довести до пристрасних одговора и нежељених исхода. Када неструктурирани подаци површинама током развоја вештачке интелигенције, ДевОпс процес игра кључну улогу у чишћењу података, на крају побољшавајући укупни квалитет модела.
• Побољшање квалитета вештачке интелигенције: Ефикасност АИ система зависи од квалитета података. Лоши подаци могу изобличити одговоре АИ. ДевОпс помаже у чишћењу неструктурираних података током развоја, побољшавајући квалитет модела.
• Скалирање АИ: Управљање сложеним улогама и процесима АИ је изазовно. ДевОпс убрзава испоруку, смањује рад који се понавља и омогућава тимовима да се фокусирају на касније фазе развоја.
• Обезбеђивање АИ стабилности: ДевОпс, посебно континуирана интеграција, спречава неисправно издавање производа. Гарантује моделе без грешака, повећавајући поузданост и стабилност АИ система.

Како ће ДевОпс култура повећати перформансе вештачке интелигенције?

Решења са АИ-ом су револуционисала пословне операције у великој мери пружајући беспрекорне функционалности. Али ипак, вештачка интелигенција се суочава са неколико изазова јер захтева огромне напоре и иновативне технологије да би их превазишла. Због тога добијање квалитетног скупа података и предвиђање тачних резултата постаје компликовано.

Предузећа треба да негују ДевОпс културу да би постигла изузетне резултате. Такав приступ ће резултирати ефикасним развојем, интеграцијом и процесом.

Испод су фазе које ће учинити АИ процесе прилагодљивим ДевОпс култури: 

• Припрема података 

Да бисте креирали скуп података високог квалитета, потребно је да сирове податке претворите у вредне увиде Машина учење. Припрема података укључује кораке као што су прикупљање, чишћење, трансформација и складиштење података, што научницима података може одузимати много времена. 

Интеграција ДевОпс-а у обраду података укључује аутоматизацију и поједностављење процеса, познатог као „ДевОпс за податке“ или „ДатаОпс“.

ДатаОпс користи технологију за аутоматизацију испоруке података, обезбеђујући квалитет и доследност. ДевОпс праксе побољшавају тимску сарадњу и ефикасност тока посла.

• Развој модела

Ефикасан развој и примена један је од важних, а опет проблематичних аспеката развоја АИ/МЛ. Развојни тим треба да аутоматизује цевовод за истовремени развој, тестирање и контролу верзија модела.

АИ и МЛ пројекти захтевају честе инкременталне итерације и беспрекорну интеграцију у производњу, након а ЦИ / ЦД приступ.

С обзиром на дуготрајну природу развоја и тестирања модела АИ и МЛ, препоручљиво је успоставити одвојене временске оквире за ове фазе.

Развој АИ/МЛ је сталан процес фокусиран на испоруку вредности без угрожавања квалитета. Тимска сарадња је неопходна за континуирано побољшање и проверу грешака, побољшавајући животни циклус и напредак АИ модела.

• Примена модела

ДевОпс олакшава управљање токовима података у реалном времену смањујући АИ моделе на високо дистрибуираним платформама. Иако такви модели могу побољшати АИ операције, могу представљати и неке критичне изазове:

• Омогућите лаку претрагу модела
• Одржавање следљивости
• Снимање испитивања и истраживања
• Визуелизација перформанси модела
  

Да би се суочили са овим изазовима, ДевОпс, ИТ тимови и МЛ стручњаци морају да сарађују ради беспрекорног тимског рада. Операције машинског учења (МЛОпс) аутоматизују примену, праћење и управљање АИ/МЛ модела, олакшавајући ефикасну сарадњу између тим за развој софтвера.

• Праћење модела и учење

ДевОпс поједностављује развој софтвера, омогућавајући бржа издања. АИ/МЛ модели могу да одступе од својих почетних параметара, што гарантује корективне радње за оптимизацију предиктивних перформанси. Континуирано учење је од виталног значаја у ДевОпс-у за стално побољшање.

Да бисте постигли континуирано побољшање и учење:

• Прикупите повратне информације од научника података.
• Поставите циљеве обуке за улоге вештачке интелигенције.
• Дефинишите циљеве за ДевОпс тимове.
• Осигурајте приступ основним ресурсима.

Примена вештачке интелигенције треба да буде вођена аутоматизацијом и прилагодљива, пружајући максималну вредност у складу са пословним циљевима.

Убрзавање АИ моделирања уз континуирану интеграцију

У развоју и имплементацији производа, компаније често пролазе кроз итеративне фазе, накратко заустављајући даље модификације како би омогућиле засебном тиму да постави неопходну технолошку инфраструктуру. Ово обично траје неколико недеља, након чега се дистрибуира ажурирана верзија.

Проблем многих компанија је што прерано напуштају своје напоре у развоју вештачке интелигенције и губе од конкурената који цене скалабилну технологију и културне праксе.

Организације могу да направе потпуно аутоматизован АИ модел спајањем ДевОпс културе и напредних технологија. Идентификовање и искориштавање уносних могућности аутоматизације може значајно повећати ефикасност и продуктивност.

Програмери морају да уграде напредно аутоматизовано тестирање у своје ИТ архитектуре. У трансформацији њихових токова рада развоја вештачке интелигенције, стална испорука је неопходна, убрзавајући лансирање висококвалитетних решења и услуга.

У оквиру овог оквира, развојни тимови могу брзо да стекну увид из података како би донели информисане одлуке које утичу на развој и перформансе.

Одјављивање

Интеграција АИ у ДевОпс револуционише примену софтвера и операције. Побољшава ефикасност, поузданост и сарадњу међу развојним и оперативним тимовима. Како технологија напредује, прихватање АИ у ДевОпс-у убрзава припрему података и конструкцију модела и обезбеђује ефикасне операције АИ скалирања. Дакле, компаније треба да размотре да операционализацију вештачке интелигенције поставе један од својих основних пословних циљева.