AI v DevOps: Zefektivnění nasazení a provozu softwaru

Jako dobře promazaný stroj je vaše organizace na pokraji významného nasazení softwaru. Hodně jste investovali do špičkových řešení AI, vaše strategie digitální transformace je nastavena a váš zrak je pevně upřen na budoucnost. Nabízí se však otázka – dokážete skutečně využít sílu umělé inteligence k zefektivnění nasazení softwaru a operací?

Ve světě, kde se globální trh digitální transformace řítí k ohromujícímu vývoji $ 1,548.9 miliardy do roku 2027 při CAGR 21.1 %, si nemůžete dovolit jen šlapat vodu. 

Jako vznikající Trendy DevOps předefinují vývoj softwaru, společnosti využívají pokročilé schopnosti k urychlení přijetí AI. Proto musíte přijmout dynamické duo AI a DevOps, abyste zůstali konkurenceschopní a relevantní.

Tento článek se ponoří hluboko do transformativní synergie umělé inteligence a DevOps a zkoumá, jak toto partnerství může předefinovat vaše operace, učinit je škálovatelnými a připravenými na budoucnost. 

Jak DevOps urychluje AI?

Využitím síly AI pro učení dat a nabídkou bohatých přehledů mohou týmy DevOps urychlit svůj vývojový proces a zlepšit se prostřednictvím zajištění kvality. To je pohání k přijímání inovativních řešení a zároveň čelí kritickým problémům. 

Integrace kombinace AI a DevOps přináší několik výhod:

• Urychlete celý proces: Nasazení umělé inteligence do provozu je pro většinu společností stále něčím novým. Protože je potřeba vytvořit vyhrazené testovací prostředí pro hladší implementaci AI. Také nasazení kódu do softwaru je trochu složité a časově náročné. S DevOps není potřeba dělat takové úkoly, což nakonec zrychlí čas na trhu.

• Zlepšuje kvalitu: Efektivitu AI významně ovlivňuje kvalita dat, která zpracovává. Trénink modelů umělé inteligence s podprůměrnými daty může vést ke zkresleným reakcím a nežádoucím výsledkům. Když nestrukturovaná data povrchů během vývoje AI hraje proces DevOps zásadní roli při čištění dat, což v konečném důsledku zvyšuje celkovou kvalitu modelu.
• Zlepšení kvality AI: Účinnost systému AI závisí na kvalitě dat. Špatná data mohou zkreslit reakce AI. DevOps pomáhá při čištění nestrukturovaných dat během vývoje a zvyšuje kvalitu modelu.
• Škálování AI: Správa složitých rolí a procesů umělé inteligence je náročná. DevOps urychluje poskytování, snižuje opakovanou práci a umožňuje týmům soustředit se na pozdější fáze vývoje.
• Zajištění stability AI: DevOps, zejména nepřetržitá integrace, zabraňuje chybným vydáním produktů. Zaručuje bezchybné modely, zvyšuje spolehlivost a stabilitu systému AI.

Jak kultura DevOps zvýší výkon AI?

Řešení s umělou inteligencí způsobila do značné míry revoluci v obchodních operacích tím, že poskytují dokonalé funkce. Umělá inteligence však přesto čelí několika výzvám, protože k jejich překonání vyžaduje obrovské úsilí a inovativní technologie. Získání kvalitního souboru dat a předpovídání přesných výsledků se proto stává komplikovaným.

Firmy potřebují kultivovat kulturu DevOps, aby dosáhly výjimečných výsledků. Takový přístup povede k efektivnímu vývoji, integraci a procesu.

Níže jsou uvedeny fáze, jak přizpůsobit procesy AI kultuře DevOps: 

• Příprava dat 

Chcete-li vytvořit vysoce kvalitní datovou sadu, musíte nezpracovaná data převést na hodnotné statistiky strojové učení. Příprava dat zahrnuje kroky, jako je shromažďování, čištění, transformace a ukládání dat, což může být pro datové vědce časově náročné. 

Integrace DevOps do zpracování dat zahrnuje automatizaci a zefektivnění procesu, známého jako „DevOps for Data“ nebo „DataOps“.

DataOps využívá technologii k automatizaci doručování dat a zajišťuje kvalitu a konzistenci. Postupy DevOps zlepšují týmovou spolupráci a efektivitu pracovních postupů.

• Vývoj modelu

Efektivní vývoj a nasazení je jedním z důležitých, ale komplikovaných aspektů vývoje AI/ML. Vývojový tým by měl automatizovat souběžný vývoj, testování a řízení verzí modelu.

Projekty AI a ML vyžadují časté přírůstkové iterace a bezproblémovou integraci do produkce, po a CI / CD přístup.

Vzhledem k časové náročnosti vývoje a testování modelů AI a ML je vhodné stanovit pro tyto fáze samostatné časové osy.

Vývoj AI/ML je nepřetržitý proces zaměřený na poskytování hodnoty bez kompromisů v kvalitě. Týmová spolupráce je nezbytná pro neustálé zlepšování a kontrolu chyb, zlepšuje životní cyklus a pokrok modelu AI.

• Nasazení modelu

DevOps usnadňuje správu datových toků v reálném čase tím, že zmenšuje modely umělé inteligence oproti vysoce distribuovaným platformám. Ačkoli takové modely mohou podpořit operace umělé inteligence, mohou také představovat některé kritické výzvy:

• Usnadnění vyhledávání modelů
• Zachování sledovatelnosti
• Záznam pokusů a výzkumu
• Vizualizace výkonu modelu
  

Aby bylo možné tyto výzvy řešit, musí DevOps, IT týmy a specialisté ML spolupracovat na bezproblémové týmové práci. Machine Learning Operations (MLOps) automatizuje nasazení, monitorování a správu modelů AI/ML a usnadňuje efektivní spolupráci mezi tým vývoje softwaru.

• Monitorování a učení modelu

DevOps zjednodušuje vývoj softwaru a umožňuje rychlejší vydání. Modely AI/ML se mohou odchylovat od svých počátečních parametrů, což vyžaduje nápravná opatření pro optimalizaci prediktivního výkonu. Pro neustálé zlepšování je v DevOps zásadní neustálé učení.

Chcete-li dosáhnout neustálého zlepšování a učení:

• Získejte zpětnou vazbu od datových vědců.
• Stanovte si tréninkové cíle pro role AI.
• Definujte cíle pro týmy DevOps.
• Zajistěte přístup k základním zdrojům.

Nasazení umělé inteligence by mělo být řízeno automatizací a adaptabilní a mělo by poskytovat maximální hodnotu, aby bylo v souladu s obchodními cíli.

Urychlení modelování AI s nepřetržitou integrací

Při vývoji a implementaci produktu firmy často procházejí opakovanými fázemi, kdy nakrátko zastaví další úpravy, aby umožnily samostatnému týmu nastavit potřebnou technologickou infrastrukturu. To obvykle trvá několik týdnů, poté je distribuována aktualizovaná verze.

Problémem mnoha společností je předčasné opuštění svých snah o vývoj AI a ztrátu ve prospěch konkurentů, kteří oceňují škálovatelné technologie a kulturní praktiky.

Organizace mohou vytvořit plně automatizovaný model AI sloučením kultury DevOps a pokročilých technologií. Identifikace a využití lukrativních příležitostí automatizace může výrazně zvýšit efektivitu a produktivitu.

Vývojáři musí do svých IT architektur začlenit pokročilé automatizované testování. Při transformaci jejich pracovních postupů pro vývoj AI je zásadní nepřetržité poskytování, které urychluje spouštění vysoce kvalitních řešení a služeb.

V tomto rámci mohou vývojové týmy rychle získat poznatky z dat a přijímat informovaná rozhodnutí ovlivňující vývoj a výkon.

Odhlášení

Integrace umělé inteligence do DevOps přináší revoluci v nasazení a provozu softwaru. Zvyšuje efektivitu, spolehlivost a spolupráci mezi vývojovými a provozními týmy. Jak technologie postupuje, začlenění AI do DevOps urychluje přípravu dat a konstrukci modelu a zajišťuje efektivní operace škálování AI. Společnosti by tedy měly zvážit, zda by z provozu AI neměly být považovány jejich hlavní obchodní cíle.