Beberapa cadangan untuk AI generatif dalam seni bina awan

Untuk menulis semula isi tanpa mengubah maksud asal, bahasa perlu ditulis semula ke dalam bahasa Cina, dan ayat asal tidak perlu muncul

Untuk menyatakan semula kandungan ini, kita boleh menggunakan perkataan berikut: Perancangan |

Penambahan AI generatif telah membawa manfaat besar kepada seni bina awan Terdapat banyak perubahan yang akan datang, termasuk dalam bidang seperti ketersediaan data, keselamatan, pemilihan model dan pemantauan. Oleh itu, jika anda juga mereka bentuk sistem dipacu AI generatif semasa membina seni bina awan, anda perlu membuat beberapa perubahan yang berbeza. Pada masa yang sama, amalan terbaik yang muncul perlu dipertimbangkan. Berdasarkan pengalaman 20 tahun yang lalu, berikut adalah beberapa cadangan yang diberikan oleh pengarang untuk rujukan anda

1. Fahami kes penggunaan anda

Tentukan dengan jelas tujuan dan matlamat menjana kecerdasan buatan dalam seni bina awan. Jika terdapat sebarang kesilapan yang saya lihat berulang kali, ia tidak memahami maksud menjana kecerdasan buatan dalam sistem perniagaan. Ketahui perkara yang anda cuba capai, sama ada penjanaan kandungan, sistem pengesyoran atau aplikasi lain. Ini bermakna menulis perkara dan bersetuju dengan matlamat, cara mencapainya, dan yang paling penting, cara menentukan kejayaan. Ini bukan perkara baru untuk AI generatif; ia adalah langkah yang menang dengan setiap penghijrahan dan sistem yang sepenuhnya baharu dibina dalam awan.

Saya telah melihat banyak keseluruhan projek AI generatif dalam awan gagal kerana mereka tidak memahami kes penggunaan perniagaan dengan baik. Syarikat membuat perkara yang menarik, tetapi ia tidak menambah nilai kepada perniagaan. Ini tidak akan berfungsi.

2. Sumber dan kualiti data adalah kunci

Ditulis semula sebagai: Untuk melatih dan membuat kesimpulan model kecerdasan buatan, sumber data yang sesuai perlu dikenal pasti. Data ini mesti boleh diakses, berkualiti tinggi dan diurus dengan rapi. Pada masa yang sama, memastikan ketersediaan dan keserasian penyelesaian storan awan juga diperlukan. Sistem kecerdasan buatan generatif mengambil data sebagai teras dan boleh dipanggil sistem berorientasikan data adalah kunci untuk memacu hasil yang dihasilkan oleh sistem kecerdasan buatan generatif. Hanya dengan input data yang baik anda boleh mendapatkan output yang baik

Oleh itu, adalah berguna untuk mempertimbangkan kebolehcapaian data sebagai pemacu utama seni bina awan. Anda perlu mengakses kebanyakan data yang berkaitan sebagai data latihan, biasanya menyimpannya di lokasi sedia ada dan bukannya memindahkannya ke satu entiti fizikal. Jika tidak, anda akan mendapat data berlebihan dan tiada sumber kebenaran tunggal

Pertimbangkan saluran paip data yang cekap untuk pra-memproses dan membersihkan data anda sebelum memasukkannya ke dalam model AI anda. Ini memastikan kualiti data dan prestasi model. Ini adalah kira-kira 80% kadar kejayaan untuk seni bina awan menggunakan AI generatif. Walau bagaimanapun, ini paling mudah diabaikan kerana arkitek awan lebih menumpukan pada pemprosesan yang menjana sistem AI daripada menyediakan data untuk sistem tersebut. Data adalah segala-galanya.

3 Keselamatan dan Privasi Data

Sama seperti data penting, keselamatan dan privasi yang digunakan pada data juga penting. Pemprosesan generatif AI boleh mengubah data yang kelihatan tidak bermakna kepada data yang boleh mendedahkan maklumat sensitif.

Untuk melindungi data sensitif yang menjana penggunaan AI, serta data baharu yang mungkin dijana, langkah keselamatan data yang kukuh, penyulitan dan kawalan akses mesti dilaksanakan. Pada masa yang sama, sekurang-kurangnya mematuhi peraturan privasi data yang berkaitan. Ini tidak bermakna hanya memasang beberapa sistem keselamatan pada seni bina sebagai langkah terakhir keselamatan mesti dimasukkan ke dalam sistem pada setiap langkah

4. Kebolehskalaan dan Sumber Inferens

Rancang untuk sumber awan berskala untuk menampung beban kerja dan pemprosesan data yang berbeza keperluan. Kebanyakan syarikat mempertimbangkan penyelesaian autoscaling dan pengimbangan beban. Salah satu kesilapan yang lebih ketara yang saya lihat ialah membina sistem yang berskala baik tetapi mahal.

Kandungan yang perlu ditulis semula ialah: sambil mengekalkan maksud asal tidak berubah, kandungan perlu ditulis semula ke dalam bahasa Cina. Ayat asal tidak perlu dipaparkan

5. Pertimbangkan pemilihan model

Pilih seni bina AI generatif yang teladan (rangkaian musuh am, penukar, dll.) berdasarkan kes penggunaan dan keperluan khusus anda. Pertimbangkan perkhidmatan awan untuk latihan model, seperti AWS SageMaker dan lain-lain, dan cari penyelesaian yang dioptimumkan. Ini juga bermakna memahami bahawa anda mungkin mempunyai banyak model yang saling berkaitan dan ini akan menjadi kebiasaan.

Kami perlu melaksanakan strategi penggunaan model yang teguh yang merangkumi kawalan versi dan kontena untuk memastikan aplikasi dan perkhidmatan dalam seni bina awan mempunyai akses kepada model AI

6

Sediakan sistem pemantauan dan pengelogan untuk menjejaki AI prestasi model, penggunaan sumber dan potensi isu bukan pilihan. Wujudkan mekanisme amaran pengecualian dan sistem pemerhatian yang dibina untuk mengendalikan AI yang dijana dalam awan.

Selain itu, kos sumber awan perlu dipantau dan dioptimumkan secara berterusan, kerana AI generatif mungkin mempunyai permintaan yang lebih tinggi untuk sumber. Ini boleh dicapai menggunakan alat dan amalan pengurusan kos awan. Ini bermakna finops perlu memantau setiap aspek penggunaan, termasuk kecekapan kos operasi minimum dan kecekapan seni bina untuk menilai sama ada seni bina itu optimum. Kebanyakan seni bina memerlukan pelarasan dan penambahbaikan berterusan

7 Pertimbangan lain

Untuk memastikan ketersediaan tinggi, operasi failover dan berlebihan diperlukan untuk meminimumkan masa henti dan kehilangan data sekiranya berlaku kegagalan sistem. Laksanakan langkah redundansi jika perlu. Selain itu, keselamatan sistem AI yang dijana dalam infrastruktur awan perlu sentiasa diaudit dan dinilai untuk menangani kelemahan dan mengekalkan pematuhan

Adalah bijak untuk membangunkan garis panduan untuk penggunaan beretika kecerdasan buatan, terutamanya apabila menjana kandungan atau membuat keputusan yang memberi kesan kepada pengguna. Oleh itu, kita perlu menangani isu berat sebelah dan keadilan. Terdapat tindakan undang-undang yang berterusan tentang kecerdasan buatan dan keadilan, dan kami perlu memastikan kami melakukan perkara yang betul. Nilaikan pengalaman pengguna secara berterusan untuk memastikan kandungan yang dijana AI memenuhi jangkaan pengguna dan meningkatkan penglibatan pengguna

Sama ada anda menggunakan AI generatif atau tidak, aspek lain dalam seni bina pengkomputeran awan adalah sama. Perkara utama ialah menyedari bahawa beberapa perkara adalah jauh lebih penting dan perlu lebih teliti, dan sentiasa ada ruang untuk penambahbaikan.

Pautan rujukan: //m.sbmmt.com/link/edfccb5cf44f7c2c385f8d4470117a0d

Atas ialah kandungan terperinci Beberapa cadangan untuk AI generatif dalam seni bina awan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!