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運行基于云的生成式AI系統的幾個優秀實踐

譯文
人工智能 云計算
從系統設計到日常性能調優,本文介紹了確保系統高效運行的幾個優秀實踐。

譯者 | 布加迪

審校 | 重樓

猜怎么著云計算會議現在是生成式AI會議。怎么會這樣?很簡單,云提供商將生成式AI視為銷售更多云服務的最佳方式

隨著企業轉向AI驅動的生態系統,這一幕主要在云計算環境中上演在這里您通常可以找到最先進的生成式AI系統、可擴展性、可訪問性和成本效益。當我們踏上這段旅程時,企業應該如何有效地運這些系統我們應該考慮哪些最佳實踐

解云生成式AI

簡而言之,生成式AI模型是從輸入數據中獲取模式和結構以生成新原創內容的系統。這些內容是輸出數據,可以是任何類型的結構化或非結構化信息。

如果要在現有模式的基礎上進行構建,這是一個數據操作問題。然而存在重大的差異,包括處理頻繁得多以及數據輸入和輸出性能決定了生成式AI系統的性能。

基于云的生成式AI系統的流程

不妨定義一個基本流程或一系列最佳實踐。運營人員喜歡核對清單,以下是我給出核對清單。

  • 設計系統。AI和云解決方案必須協同擴展,生成式AI模型需要有效地管理存儲和計算資源。您編寫的應用程序必須盡可能地利用云原生服務。這樣既經濟高效,又簡化了操作。這時候Devops就有了用武之地,與開發團隊協優化代碼。

想法是,如果系統一開始就設計正確,就不需要處理操作問題。我遇到的大多數關于操作的問題都歸結為系統的核心設計。

  • 垃圾輸入等于垃圾輸出。為了從AI中獲得有意義的輸出,應該將高質量和適當格式的數據輸入系統。管理、驗證和保護饋送到AI引擎的這些數據至關重要,從這些系統收集數據也很重要。這階段實現自動化將大大節省時間,包括在攝取訓練數據之前檢查數據質量。我發現大多數生成型AI的幻覺都源于不到位和低質量的數據
  • 定期檢查。生成式AI軟件不是一種安裝后就可以撒手不管的工具。這項技術從一開始就需要定期性能調優和優化。AI的動態性需要持續監控,以確保參數提供最佳的操作結果。這意味著要經常調整系統,可能每天都要調整。
  • 借助嚴格的訪問控制解決安全問題。由于您的生成式AI系統,因此安全性必須包括數據加密和定期審計。最好確保那些合規策略落實到位,您在部署到生產環境期間和之后需要使這些策略實現自動化。想法是將盡可能多的不穩定因素放到一個單獨的域中,從而廣泛使用策略處理合規和安全參數。公共云上的生成式AI系統更是如此。
  • 設置系統故障警報。密切關注使用模式,執行定期維護,并保持補丁和新版本的更新,這些工作必不可少。自動化可以再次發揮作用,減輕負擔,提高效率。不過,您仍得盡量提高自動化程度,以跟上需要實施變更的數量。

準備、瞄準、開火!

先讓系統正常運行起來。這意味著在部署之前做好設計和更改代碼。在許多情況下,企業試圖一下子推出系統,希望運營團隊能夠解決導致性能和穩定性問題的設計缺陷,并確保整個系統的準確性。太多的企業對云生成式AI采取了“準備、開火、瞄準法。這種做法不僅花費太多的錢,還因基本上可以避免的生產問題降低了這些系統的價值。

我們應該通過部署第一代基于云的系統來正視這個問題,而且愿意解決許多技術問題。這些系統出差錯帶來的后果嚴重得多。我們盡量不要制造問題,不然問題在操作過程中只會愈加嚴重

原文標題:Best practices for operating cloud-based generative AI systems,作者:David Linthicum

責任編輯:華軒 來源: 51CTO
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