Что такое масштабирование ИИ?
Что такое масштабирование ИИ?
Масштабирование ИИ расширяет использование и сферу применения ИИ во всех аспектах деятельности организации для максимизации прибыли бизнеса. Большинство организаций начинают с нескольких проектов ИИ, направленных на решение конкретных проблем. Масштабирование ИИ заключается не только в организации проектов, но также в широкой и глубокой интеграции ИИ в основные услуги, продукты или бизнес-процессы организации.
Этот процесс требует расширенных технических возможностей – необходимо разрабатывать и обучать различные модели ИИ с разными наборами данных, а затем систематически развертывать их для управления изменениями и исправления ошибок. Помимо решения технических проблем, масштабирование ИИ также требует изменения мышления и процессов ради внедрения инноваций во всех аспектах работы.
Какими преимуществами обладает масштабирование ИИ?
Масштабирование ИИ означает переход от экспериментального к прикладному ИИ. Он имеет широкий спектр корпоративных приложений и может революционизировать отрасли. Это кардинально меняет правила игры и конкурентную среду. Организации могут предоставлять больше пользы при меньших затратах, получая конкурентное преимущество в собственных секторах. Ниже мы расскажем о некоторых ключевых преимуществах.
Новые источники дохода
Системы ИИ уже вносят свой вклад в улучшение продуктов и услуг. Например, технологии генеративного ИИ используются для ускорения разработки продуктов, а чат-боты меняют способы доступа клиентов к поддержке и услугам, а также способы их получения. Учитывая это, внедрение ИИ в масштабах всего предприятия может способствовать инновациям, выходящим далеко за рамки этой области. Например, Takenaka Corporation, ведущая строительная компания Японии, использует искусственный интеллект для разработки Building 4.0 Digital Platform. Это позволяет работникам легко находить информацию: от законов строительной отрасли до нормативных актов, руководств и передовых практик. Платформа повышает эффективность внутри компании и создает для нее новый источник дохода.
Повышение удовлетворенности клиентов
Внедрение искусственного интеллекта в масштабах всего предприятия позволяет организациям быть полезными на каждом этапе взаимодействия с клиентами. От персонализированных рекомендаций до более быстрой доставки и связи в реальном времени – организации могут решать проблемы клиентов и удовлетворять их меняющиеся потребности. Например, крупная медиакомпания FOX ускоряет анализ данных для предоставления продуктов на основе ИИ, которые соотносятся с контекстом потребителей, рекламодателей и вещателей в режиме, близком к реальному времени. Рекламодатели могут использовать систему для таргетинга продуктов, размещаемых в определенных и релевантных видеомоментах, что повышает отдачу от сотрудничества с Fox. Зрители также получают рекомендации по продуктам, которые наиболее актуальны для них в нужное время.
Снижение потерь
Масштабирование ИИ означает, что теперь ИИ используется не только во взаимодействии с клиентами, но и во внутренних процессах компании. Это может снизить административную нагрузку, освободить сотрудников для более творческой работы и улучшения баланса между работой и личной жизнью. Аналогичным образом, системы ИИ также могут отслеживать критические процессы для выявления и устранения проблемных областей и уязвимых мест. Например, Merck, биофармацевтическая компания, занимающаяся интенсивными исследованиями, создала приложения ИИ для задач анализа знаний и маркетинговых исследований. Их цель – сократить количество ручных и трудоемких процессов, которые отвлекают внимание от более эффективной работы по всей цепочке создания ценности в фармацевтической отрасли.
Что требуется для масштабирования ИИ?
Экспериментирование с одной или двумя моделями ИИ значительно отличается от управления всем предприятием на основе ИИ. Сложности, затраты и другие проблемы также возрастают по мере расширения внедрения ИИ. Чтобы успешно масштабировать ИИ, необходимо инвестировать ресурсы и время в три ключевых области: людей, технологии и процессы.
Сотрудники
Проекты ИИ обычно являются прерогативой специалистов по обработке данных и исследователей ИИ. Однако масштабный ИИ требует широкого спектра навыков – от предметного опыта до управления ИТ-инфраструктурой и инжиниринга данных. Организациям следует инвестировать в создание многопрофильных команд, которые могли бы совместно работать над различными внедрениями ИИ на предприятии. Есть два подхода: под-команды и отделы.
Под-команды
Небольшие группы экспертов по МО, специалистов по обработке данных и инженеров-программистов занимаются разработкой продуктов ИИ для конкретных корпоративных отделов. Модули могут ускорить разработку ИИ, но при этом имеют свои подводные камни. Они могут привести к разрозненности знаний и использованию разнообразных наборов различных технологий и инструментов ИИ на предприятии от случая к случаю.
Отделы
Отдельное подразделение или отдел ИИ, который определяет приоритеты, контролирует и управляет разработкой ИИ в организации. Этот подход требует больших первоначальных затрат, а также может увеличить время внедрения. Однако приводит к более устойчивому и систематическому масштабированию ИИ.
Технологии
Масштабирование ИИ требует создания и развертывания сотен моделей МО в различных средах. Организации должны внедрить технологию, позволяющую эффективно переводить модели от экспериментов к производству, одновременно облегчая текущее обслуживание и повышая производительность. Технологии должны интегрироваться с существующей ИТ-инфраструктурой и практикой разработки программного обеспечения. Необходимо поддерживать сотрудничество между специалистами по обработке данных и другими заинтересованными сторонами в организации.
Процессы
Разработка ИИ – это итеративный процесс, требующий постоянной доработки. Специалисты по обработке данных подготавливают данные, обучают и настраивают модель, а также внедряют ее в производство. Они отслеживают результаты и производительность, а также повторяют шаги по выпуску следующей версии. Для эффективного масштабирования весь процесс требует стандартизации. Организации должны внедрить операции машинного обучения (MLOps) – набор практик для автоматизации и стандартизации процессов на протяжении всего жизненного цикла ИИ. Управление всем жизненным циклом также жизненно важно для обеспечения безопасной, регулируемой и этичной разработки ИИ.
Каковы ключевые технологии масштабирования ИИ?
Специализированные технологии и инструменты необходимы для прогресса в области ИИ. Ниже представлены несколько примеров.
Хранилища функций
Хранилища функций облегчают повторное использование функций в разных моделях МО. Функции – это отдельные измеряемые свойства, полученные на основе необработанных данных. Это могут быть простые атрибуты, такие как возраст, доход или рейтинг нажатий, либо более сложные инженерные функции, созданные с помощью преобразований и агрегирования.
Хранилище функций организует и управляет этими функциями, а также их метаданными, такими как определения, логика вычислений, зависимости и история использования. Специалисты по обработке данных и инженеры по МО могут эффективно совместно использовать и обнаруживать функции, сокращая однотипность усилий.
Активы кода
Эффективность повышается за счет многоразового использования ресурсов кода, таких как библиотеки, фреймворки и настраиваемые кодовые базы. Стандартизируя определенные библиотеки и фреймворки, организации могут гарантировать, что их решения в области искусственного интеллекта разрабатываются с использованием передовых практик и со временем будут более удобными в обслуживании. Многоразовое использование ресурсов кода также способствует согласованности между проектами. Они сокращают количество повторных работ и создают основу для инноваций.
Операционная автоматизация
Такие средства автоматизации, как автоматическое тестирование и непрерывная интеграция / непрерывное развертывание (CI/CD), играют неоценимую роль в процессе масштабирования ИИ. Они позволяют организациям быстро пересматривать модели ИИ и повышать гибкость его внедрения. Такие практики, как RAG, можно использовать для улучшения существующего обучения больших языковых моделей на основе генеративного ИИ вместо обучения новых моделей с нуля. Технологии потоковых данных необходимы для автоматизации задач обработки данных, таких как подготовка и анализ в реальном времени, необходимых для операций МО.
Облачные вычисления
Облачные вычисления и масштабируемая инфраструктура предлагают гибкие масштабируемые ресурсы, которые можно динамически распределять в соответствии с потребностями рабочих нагрузок ИИ. Возможность увеличивать или уменьшать ресурсы в зависимости от спроса позволяет организациям эффективно управлять расходами при соблюдении требований к производительности модели ИИ. Например, инстансы высокопроизводительных вычислений (HPC) можно использовать для обучения сложных моделей и масштабируемых решений для хранения данных и управления большими наборами данных. Облачные сервисы AWS также включают специализированные инструменты ИИ и МО, которые могут еще больше ускорить разработку и развертывание.
С какими трудностями сопряжено масштабирование ИИ?
Успешное масштабирование ИИ требует от организаций решения перечисленных ниже проблем.
Внедрение модели
Разработанные модели не в полной мере реализуют свой потенциал в качестве оперативных средств по ряду причин, некоторые из которых мы перечислим ниже.
- Разработка модели в значительной степени была разовым процессом, не связанным с реальными бизнес-результатами.
- Передача модели командам происходит без документации, процесса и структуры.
- Процесс разработки модели осуществляется в разрозненном режиме без участия конечных пользователей, более широких организаций или профильных экспертов.
- Модели развертываются индивидуально в устаревших системах.
Модели, основанные на статических одноразовых сборах данных, быстро устаревают и становятся неточными. Без постоянного улучшения производительность модели в конечном итоге ухудшается или модель устаревает.
Культурное сопротивление
Масштабное внедрение ИИ требует значительных изменений в организационной культуре и рабочих процессах. Сопротивление изменениям и непонимание возможностей ИИ препятствуют этому процессу. Интеграция искусственного интеллекта в существующие бизнес-процессы и ИТ-системы также может быть сложной из-за проблем с совместимостью или из-за устаревших систем. Группам обработки данных может быть трудно поддерживать производительность из-за растущей сложности, неэффективного сотрудничества между группами и отсутствия стандартизированных процессов и инструментов.
Возрастающая сложность
Операционные модели искусственного интеллекта должны оставаться точными и эффективными в меняющихся средах. Необходимы регулярный мониторинг и техническое обслуживание, такие как постоянное обновление и переобучение с использованием новых данных. Однако по мере того, как модели ИИ становятся все более сложными, им требуется больше вычислительных ресурсов для обучения и вывода. В последующих итерациях внесение изменений или исправление ошибок становятся все более дорогостоящими и трудоемкими.
Регуляторные проблемы
Обеспечение безопасности и конфиденциальности данных и моделей ИИ – это непростая задача. Экспериментальные проекты ИИ обладают большей гибкостью в использовании данных организации. Однако для успеха операционной деятельности требуется соблюдение всех нормативных положений, применимых к предприятию. Разработка ИИ требует тщательного управления, обеспечивающего уполномоченный доступ к данным на каждом этапе. Например, если неавторизованный пользователь задает чат-боту с ИИ конфиденциальный вопрос, бот не должен раскрывать конфиденциальную информацию в своем ответе.
Как AWS может поддержать ваши усилия по масштабированию искусственного интеллекта (ИИ)?
AWS может помочь вам на каждом этапе внедрения ИИ, предлагая наиболее полный набор сервисов, инфраструктуры и ресурсов по внедрению ИИ. Вы можете быстрее и эффективнее масштабировать ИИ по всему предприятию. Ниже приведены несколько примеров.
- Сервис Amazon Bedrock позволяет выбирать, настраивать, обучать и развертывать лучшие в отрасли базовые модели на основе собственных данных.
- Amazon QDeveloper позволяет ускорить разработку программного обеспечения за счет генерации кода, анализа кодовых баз, отладки ошибок и предоставления рекомендаций по архитектуре на основе передовых практик AWS – и все это посредством взаимодействия на естественном языке в IDE или Консоли управления AWS.
- Amazon Q позволяет быстро получать актуальные ответы на неотложные вопросы, решать проблемы и создавать контент. Вы также можете использовать данные и опыт репозиториев информации, кода и корпоративных систем своей компании.
- Amazon SageMaker Jumpstart помогает ускорять разработку ИИ, создавая, обучая и развертывая базовые модели в центре машинного обучения (МО).
Вы также можете использовать инструменты Sagemaker для MLOps, чтобы оптимизировать процессы разработки ИИ. Пример.
- Используйте SageMaker Experiments для отслеживания артефактов, связанных с вашими заданиями по обучению моделей, таких как параметры, метрики и наборы данных.
- Настройте автоматический запуск SageMaker Pipelines через регулярные промежутки времени или при возникновении определенных событий.
- Используйте SageMaker Model Registry для отслеживания версий моделей и метаданных, таких как группировка сценариев использования и базовых показателей производительности модели, в центральном репозитории. Вы можете использовать эту информацию для выбора наилучшей модели в соответствии с потребностями вашего бизнеса.
Начните работу с ИИ в AWS, создав бесплатный аккаунт уже сегодня.