Quelques suggestions pour l'IA générative dans l'architecture cloud

Pour réécrire le contenu sans changer le sens original, la langue doit être réécrite en chinois, et la phrase originale n'a pas besoin d'apparaître

Afin de réexprimer ce contenu, nous pouvons utiliser les mots suivants : Planification Proposition |

L'ajout de l'IA générative a un grand impact sur l'architecture cloud. De nombreux changements sont à venir, notamment dans des domaines tels que la disponibilité des données, la sécurité, la sélection et la surveillance des modèles. Par conséquent, si vous concevez également un système génératif basé sur l’IA tout en créant une architecture cloud, vous devez apporter différentes modifications. Dans le même temps, les meilleures pratiques émergentes doivent être prises en compte. En combinant l'expérience des 20 dernières années, voici quelques suggestions données par l'auteur pour votre référence

1. Comprenez vos cas d'utilisation

Définissez clairement le but et les objectifs de la génération d'intelligence artificielle dans l'architecture cloud. S’il y a une erreur que je constate à plusieurs reprises, c’est celle de ne pas comprendre ce que signifie générer de l’intelligence artificielle dans les systèmes d’entreprise. Sachez ce que vous essayez d'accomplir, qu'il s'agisse de génération de contenu, d'un système de recommandation ou d'une autre application. Cela signifie écrire les choses et se mettre d’accord sur les objectifs, comment les atteindre et, surtout, comment définir le succès. Ce n’est pas nouveau pour l’IA générative ; c’est une étape gagnante à chaque migration et à chaque nouveau système construit dans le cloud.

J'ai vu de nombreux projets d'IA générative dans le cloud échouer parce qu'ils ne comprenaient pas bien les cas d'utilisation métier. L’entreprise crée quelque chose de sympa, mais cela n’ajoute aucune valeur à l’entreprise. Cela ne fonctionnera pas.

2. La source et la qualité des données sont essentielles

Réécrit comme suit : Afin de former et de déduire des modèles d'intelligence artificielle, des sources de données appropriées doivent être identifiées. Ces données doivent être accessibles, de qualité et gérées avec rigueur. Dans le même temps, il est également nécessaire de garantir la disponibilité et la compatibilité des solutions de stockage cloud. Les systèmes d'intelligence artificielle générative prennent les données comme base et peuvent être appelés systèmes orientés données ; les données sont la clé pour générer les résultats produits par les systèmes d'intelligence artificielle générative. Ce n'est qu'avec une bonne saisie de données que vous pouvez obtenir un bon résultat

Par conséquent, il est utile de considérer l'accessibilité des données comme le principal moteur de l'architecture cloud. Vous devez accéder à la plupart des données pertinentes sous forme de données de formation, en les conservant généralement à leur emplacement existant plutôt que de les migrer vers une seule entité physique. Sinon, vous vous retrouvez avec des données redondantes et aucune source unique de vérité

Envisagez des pipelines de données efficaces pour prétraiter et nettoyer les données avant de les intégrer dans votre modèle d'IA. Cela garantit la qualité des données et les performances du modèle. Cela représente un taux de réussite d’environ 80 % pour une architecture cloud utilisant l’IA générative. Cependant, cela est plus facilement négligé car les architectes cloud se concentrent davantage sur le traitement qui génère les systèmes d’IA plutôt que sur la fourniture de données pour ces systèmes. Les données sont tout.

3. Sécurité et confidentialité des données

Tout comme les données sont importantes, la sécurité et la confidentialité appliquées aux données le sont également. Le traitement génératif de l’IA peut transformer des données apparemment dénuées de sens en données susceptibles de révéler des informations sensibles.

Pour protéger les données sensibles qui génèrent l'utilisation de l'IA, ainsi que les nouvelles données qui peuvent être générées, des mesures strictes de sécurité des données, de cryptage et de contrôle d'accès doivent être mises en œuvre. Dans le même temps, respectez au moins les réglementations pertinentes en matière de confidentialité des données. Cela ne signifie pas simplement installer certains systèmes de sécurité sur l'architecture en dernière étape ; la sécurité doit être intégrée au système à chaque étape

4. Ressources d'évolutivité et d'inférence

Planifiez des ressources cloud évolutives pour s'adapter aux différentes charges de travail et traitements de données besoins. La plupart des entreprises envisagent des solutions d'autoscaling et d'équilibrage de charge. L’une des erreurs les plus importantes que je constate est de créer des systèmes bien évolutifs mais coûteux.

Le contenu qui doit être réécrit est le suivant : tout en gardant le sens original inchangé, le contenu doit être réécrit en chinois. La phrase originale n'a pas besoin d'apparaître

5. Envisagez la sélection du modèle

Choisissez une architecture d'IA générative exemplaire (réseau adverse général, convertisseur, etc.) en fonction de vos cas d'utilisation et de vos besoins spécifiques. Envisagez les services cloud pour la formation de modèles, tels qu'AWS SageMaker et autres, et trouvez des solutions optimisées. Cela signifie également comprendre que vous pouvez avoir de nombreux modèles interdépendants et que ce sera la norme.

Nous devons mettre en œuvre une stratégie de déploiement de modèles robuste qui inclut le contrôle des versions et la conteneurisation pour garantir que les applications et les services de l'architecture cloud ont accès aux modèles d'IA

6 Surveillance et journalisation

Configurer des systèmes de surveillance et de journalisation pour suivre l'IA. les performances du modèle, l’utilisation des ressources et les problèmes potentiels ne sont pas facultatifs. Établissez des mécanismes d’alerte d’exception et des systèmes d’observabilité conçus pour gérer l’IA générée dans le cloud.

De plus, le coût des ressources cloud doit être surveillé et optimisé en permanence, car l'IA générative peut avoir une demande plus élevée en ressources. Ceci peut être réalisé à l’aide d’outils et de pratiques de gestion des coûts dans le cloud. Cela signifie que les finops doivent surveiller tous les aspects du déploiement, y compris l'efficacité minimale des coûts opérationnels et l'efficacité architecturale, pour évaluer si l'architecture est optimale. La plupart des architectures nécessitent des ajustements et des améliorations continues

7. Autres considérations

Pour garantir une haute disponibilité, des opérations de basculement et de redondance sont nécessaires pour minimiser les temps d'arrêt et la perte de données en cas de panne du système. Mettre en œuvre des mesures de licenciement si nécessaire. De plus, la sécurité des systèmes d'IA générés dans l'infrastructure cloud doit être régulièrement auditée et évaluée pour remédier aux vulnérabilités et maintenir la conformité

Il est sage d'élaborer des lignes directrices pour l'utilisation éthique de l'intelligence artificielle, en particulier lors de la génération de contenu ou de la prise de décisions qui affectent les utilisateurs. Par conséquent, nous devons nous attaquer aux problèmes de partialité et d’équité. Des poursuites judiciaires sont en cours concernant l’intelligence artificielle et l’équité, et nous devons nous assurer que nous faisons ce qu’il faut. Évaluez continuellement l'expérience utilisateur pour garantir que le contenu généré par l'IA répond aux attentes des utilisateurs et améliore l'engagement des utilisateurs

Que vous utilisiez ou non l'IA générative, les autres aspects de l'architecture du cloud computing sont les mêmes. La clé est de réaliser que certaines choses sont bien plus importantes et doivent être plus rigoureuses, et qu’il y a toujours place à l’amélioration.

Lien de référence ://m.sbmmt.com/link/edfccb5cf44f7c2c385f8d4470117a0d

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