Az Azure-beli AI-számítási feladatok tervezési módszertana
AI-számítási feladatok tervezésekor az integrálható kód és adatok felváltják a determinisztikus viselkedést. Ez a műszak megkönnyíti az olyan feladatokat, mint az előrejelzés, a besorolás és más funkcionális célok. Az AI számítási feladatok architektúrája gyakran összetett lehet, és igazodnia kell az üzleti korlátozásokhoz. Az Azure Well-Architected-keretrendszer szilárd alapot biztosít az architekturális kiválósághoz, de figyelembe kell vennie az AI-specifikus tervezési alapelveket is.
Ez a cikk egy AI-alapelveken alapuló tervezési módszertant mutat be. Az AI alapelvei szisztematikusan vezetik a megoldások tervezését és optimalizálását. A módszertan másik előnye, hogy együttműködik a terméktulajdonosokkal és az érdekelt felekkel a technikai döntések indoklása érdekében. Ha segítségre van szüksége a döntések meghozatalához, tekintse meg ezt a módszertant, a tervezési irányt a magas szintű AI-alapelvekhez.
Ha egy képességet tervez, vagy fejlesztést vezet be, értékelje ki a módszertani szempontból történő változást. Befolyásolja a módosítás a felhasználói élményt? A változás elég rugalmas ahhoz, hogy alkalmazkodjon a jövőbeli innovációkhoz? Megzavarja a kísérletezési folyamatot?
Tervezés kísérleti szemlélettel
Tervezzen kísérleti gondolkodásmóddal, hogy valós használati esetek alapján iteratív és statisztikailag vezérelt folyamatokkal érhesse el a relevanciát.
Az AI-ben való kísérletezés folyamatos módosításokat tartalmaz, amelyek eredményeit az egyes iterációk után mérheti a minőségi célokhoz. Kísérletezési ciklust hajt végre a kezdeti modell kiértékelése és a folyamatos finomítás során. A belső hurok pontosítja a modell prediktív teljesítményét egy fejlesztési környezetben. A külső hurok figyeli a termelési használatot, és további finomítást vagy adatelőkészítést indíthat el. Mindkét ciklus folyamatos monitorozásra és kiértékelésre támaszkodik a fejlesztések azonosítása érdekében.
Nem minden kísérlet sikeres. Fontolja meg a legrosszabb eseteket, és a sikertelen kísérletekre vonatkozó készenléti tervekkel rendelkezzen.
Felelősségteljes tervezés
Amikor a felhasználók interakcióba lépnek az AI-rendszerrel, bíznak az etikai funkcióiban, még akkor is, ha nem értik az AI-modell mögöttes logikáját és döntéshozatalát. Ez a bizalom felelőssé tesz egy olyan rendszer megtervezéséért, amely megakadályozza az etikátlan viselkedéseket, például a manipulációt, a tartalom toxicitását, az IP-jogsértést és a kitalált válaszokat. Felelősségteljes AI-alapelveket kell beágyaznia a rendszerműveletekbe és a csapat kultúrájába. A gyakorlatoknak a felhasználói interakció teljes életciklusára ki kell terjedniük– a felhasználók kezdeti szándékától a rendszer használatára, a munkamenetek során, valamint a rendszerhibák által okozott fennakadásokig.
A tartalommoderálás kulcsfontosságú stratégia a generatív AI felelős tervezésében. A tartalommoderálás valós időben értékeli ki a kéréseket és válaszokat a biztonság és a megfelelőség biztosítása érdekében. A kísérletezési ciklusok részeként törekedjen arra, hogy az algoritmusok tisztességesek és befogadók legyenek az elfogultság minimalizálása érdekében. A torzítások különböző csatornákon keresztül léphetnek be a rendszerbe, például a tényleges munkamenetek során vagy visszajelzések gyűjtésekor.
Az etikus adatkezelés központi szerepet vállal a felelős tervezésben. Megalapozott döntéseket hozhat arról, hogy mikor érdemes használni vagy elkerülni a felhasználói adatokra való támaszkodást. A felhasználók megbíznak Abban, hogy a személyes adatokat eltávolítsák a rendszerből, vagy csak a hozzájárulásukkal őrizzék meg őket. Ha a megőrzés elkerülhetetlen, győződjön meg arról, hogy megbízható technológiát használ az adatok védelmére, ami segít az adatvédelem és a biztonság biztosításában.
A magyarázhatóság tervezése
Az AI-modell eredményeinek magyarázhatónak és indokolhatónak kell lenniük. Képesnek kell lennie nyomon követni az adatok eredetét, a következtetési folyamatokat és az adatok útját a forrástól a kiszolgáló rétegig. A diszkriminatív MI-ben a döntések minden lépéssel indokolhatók. A generatív modellekben a magyarázhatóság összetett lehet. Dokumentálja a döntéshozatali folyamatot mind manuálisan, mind technikai képességeken keresztül.
A magyarázható eredmények segítenek biztosítani a rendszer átláthatóságát és elszámoltathatóságát a felhasználók bizalmának elnyerése érdekében.
A modell romlása előtt járjon
A modellpusztulás egyedülálló kihívás az AI-ban, amely hatással van a tervezési döntésekre. Az MI-modellek kimeneteinek minősége bármilyen kódmódosítás nélkül romolhat. Előfordulhat, hogy a romlás akár hirtelen is bekövetkezhet az adatok vagy külső tényezők változása miatt.
Ez a romlás a rendszer különböző aspektusait érinti. Ezek a szempontok közé tartozik az adatbetöltés sebessége, az adatok minősége, a monitorozási igények, a kiértékelési folyamatok és a problémák megoldásához szükséges reakcióidők. A korai észlelés megvalósítása automatizált folyamatok kombinációjával a folyamatos monitorozáshoz és a modell kiértékeléséhez. Használja ki a felhasználói visszajelzéseket a modell romlásának azonosításához.
Függetlenül attól, hogy milyen módszerekkel azonosítja a modellek romlását, az operatív csapatnak adattudósokat kell bevonnia a lehetséges bomlási problémák azonnali kutatásához és kezeléséhez.
Tervezés az alkalmazkodóképesség érdekében
A mesterséges intelligencia gyors ütemben halad a technológiai fejlődés és a bevezetés terén. Vegye figyelembe, hogy , amit ma készít, gyorsan elavulttá válhat. Tartsa szem előtt ezt a szempontot, amikor tervezési döntéseket hoz és folyamatokat hoz létre.
Az AI-fejlesztés hangsúlyozza az agilitás és rugalmasságszükségességét. Felismerheti, hogy egyes összetevők élettartama korlátozott lehet. Alkalmazzon egy szünetet tartva átgondolt megközelítést, amely a modellek felfedezése, a programozási könyvtárak és -keretrendszerek, valamint a feldolgozási technológiák kutatására összpontosít.
Következő lépés
Megismerheti az AI-számítási feladatok Azure-beli létrehozására és üzemeltetésére vonatkozó tervezési alapelveket.