DevOps per l’intelligenza artificiale: pipeline di distribuzione continua per sistemi di machine learning | Intelligenza-Artificiale

Gli effetti dell’intelligenza artificiale sullo sviluppo continuo e sulle pipeline di implementazione stanno diventando difficili da ignorare. Tuttavia, i decisori nelle funzioni di sviluppo software devono considerare un’ampia gamma di elementi quando valutano gli usi della tecnologia.

Le sfide legate all’implementazione dell’intelligenza artificiale su larga scala

L’implementazione dell’intelligenza artificiale non è la stessa cosa dell’implementazione, ad esempio, di un’app Web. Gli aggiornamenti software tradizionali sono generalmente deterministici: una volta che il codice supera i test, tutto funziona come previsto. Con l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico, i risultati possono variare perché i modelli dipendono da dati in continua evoluzione e da comportamenti statistici complessi.

Alcune sfide uniche che dovrai affrontare includono:

• Deriva dei dati: i dati di addestramento potrebbero non corrispondere all’utilizzo nel mondo reale, causando un calo delle prestazioni.
• Controllo delle versioni del modello: a differenza dei semplici aggiornamenti del codice, è necessario tenere traccia sia del modello che dei dati su cui è stato addestrato.
• Tempi di addestramento lunghi: l’iterazione di un nuovo modello può richiedere ore o addirittura giorni, rallentando i rilasci.
• Esigenze hardware: la formazione e l’inferenza spesso richiedono GPU o infrastrutture specializzate.
• Complessità del monitoraggio: monitorare le prestazioni in produzione significa monitorare non solo il tempo di attività, ma anche l’accuratezza, la distorsione e l’equità.

Le sfide implicano che non è possibile trattare l’intelligenza artificiale come un software tradizionale. Hai bisogno di pipeline di machine learning realizzate con automazione e monitoraggio.

Applicazione dei principi DevOps ai sistemi di intelligenza artificiale

DevOps è stato progettato per avvicinare gli sviluppatori e le operazioni promuovendo l’automazione, la collaborazione e cicli di feedback rapidi. Quando si applicano questi principi all’intelligenza artificiale, quindi all’intelligenza artificiale e a DevOps, si creano le basi per pipeline di distribuzione scalabili del machine learning.

Alcune best practice DevOps si traducono direttamente:

• Automazione: l’automazione della formazione, dei test e della distribuzione riduce gli errori manuali e fa risparmiare tempo.
• Integrazione continua: gli aggiornamenti di codice, dati e modello dovrebbero essere tutti integrati e testati regolarmente.
• Monitoraggio e osservabilità: proprio come il tempo di attività del server, i modelli necessitano di monitoraggio per la deriva e la precisione.
• Collaborazione: data scientist, ingegneri e team operativi devono lavorare insieme nello stesso ciclo.

La differenza principale tra DevOps e MLOps risiede nel focus. Mentre DevOps è incentrato sul codice, MLOps riguarda la gestione di modelli e set di dati insieme al codice. MLOps estende DevOps per affrontare le sfide specifiche delle pipeline di machine learning, come la convalida dei dati, il monitoraggio degli esperimenti e le strategie di riqualificazione.

Progettazione di una pipeline di distribuzione continua per l’apprendimento automatico

Quando crei un sistema di distribuzione continua per il machine learning, devi pensare oltre il semplice codice. Sono finiti i giorni in cui bastava solo sapere come programmare e codificare; ora si tratta di molto di più. Avere un società di sviluppo dell’intelligenza artificiale che possa implementare queste fasi per te è fondamentale. Una struttura passo-passo potrebbe assomigliare a questa:

1. Inserimento e convalida dei dati: raccogli dati da più fonti, convalidane la qualità e garantisci la conformità alla privacy. Ad esempio, un’azienda sanitaria potrebbe verificare che i dati dei pazienti siano resi anonimi prima dell’uso.
2. Addestramento e controllo delle versioni dei modelli: addestra i modelli in ambienti controllati e archiviali con una cronologia delle versioni chiara. Le aziende fintech spesso tengono un registro rigoroso di quali set di dati e algoritmi alimentano i modelli che influiscono sul punteggio di credito.
3. Test automatizzati: convalida l’accuratezza, la distorsione e le prestazioni prima che i modelli vadano avanti. Ciò impedisce ai modelli inaffidabili di raggiungere la produzione.
4. Distribuzione in staging: eseguire prima il push dei modelli in un ambiente di staging per testare l’integrazione con i servizi reali.
5. Distribuzione in produzione: distribuzione con automazione, spesso utilizzando contenitori e sistemi di orchestrazione come Kubernetes.
6. Monitoraggio e cicli di feedback: monitora le prestazioni in produzione, osserva gli scostamenti e attiva la riqualificazione quando vengono raggiunte le soglie.

Progettando una pipeline ML in questo modo, riduci al minimo i rischi, rispetti le normative e garantisci prestazioni affidabili in settori ad alto rischio come quello sanitario e finanziario.

Il ruolo di un team di sviluppo dedicato in MLOps

Potresti chiederti se hai bisogno di un team di sviluppo software dedicato per MLOps o se è sufficiente assumere consulenti. La realtà è che i consulenti occasionali spesso forniscono soluzioni a breve termine, ma le pipeline di machine learning richiedono un’attenzione costante. I modelli si deteriorano nel tempo, nuovi dati diventano disponibili e gli ambienti di distribuzione si evolvono.

Un team dedicato fornisce proprietà a lungo termine, competenze interfunzionali, iterazione più rapida e gestione del rischio. Avere un team di sviluppo software dedicato che sa cosa sta facendo, come lo sta facendo e può continuare a farlo per te nel lungo periodo è l’ideale e funziona molto meglio che avere consulenti una tantum.

Best practice per DevOps di successo nell’intelligenza artificiale

Anche con gli strumenti e i team giusti, il successo in DevOps per l’intelligenza artificiale dipende dal rispetto di solide best practice.

Questi includono:

• Versione di tutto: codice, dati e modelli dovrebbero tutti avere un chiaro controllo della versione.
• Testare qualcosa di più della semplice accuratezza: includere controlli di equità, parzialità e spiegabilità.
• Utilizza i contenitori per coerenza: la containerizzazione delle pipeline ML garantisce che i modelli vengano eseguiti allo stesso modo in ogni ambiente.
• Automatizza i trigger di riqualificazione: imposta soglie per la deriva dei dati o il calo delle prestazioni che attivano automaticamente i processi di riqualificazione.
• Integra il monitoraggio nelle pipeline: raccogli parametri su latenza, precisione e utilizzo in tempo reale.
• Collaborare secondo i ruoli: incoraggiare la condivisione della responsabilità tra data scientist, ingegneri e team operativi.
• Pianifica la scalabilità: crea pipeline in grado di gestire set di dati in crescita e la domanda degli utenti senza importanti rielaborazioni.

Queste pratiche trasformano una pipeline di machine learning da sistemi sperimentali a infrastrutture pronte per la produzione.

Conclusione

Il futuro dell’intelligenza artificiale dipende da una pipeline di implementazione del machine learning affidabile e scalabile. Come azienda, è fondamentale implementare l’intelligenza artificiale in modi altamente specifici per creare servizi e prodotti digitali.