A orquestração de AI refere-se ao processo de coordenação e gerenciamento da implantação, integração e interação de vários componentes de inteligência artificial (AI em um sistema ou fluxo de trabalho. Isso inclui orquestrar a execução de vários modelos de AI, gerenciar o fluxo de dados e otimizar a utilização de recursos computacionais.
A orquestração de AI visa simplificar e automatizar o ciclo de vida completo dos aplicativos de AI, desde o desenvolvimento e o treinamento até a implantação e o monitoramento. Ela garante a colaboração eficiente de diferentes modelos de AI, serviços e componentes de infraestrutura, levando a um melhor desempenho geral, escalabilidade e capacidade de resposta dos sistemas de AI. Essencialmente, a orquestração de AI atua como um condutor, harmonizando os diversos elementos de um ecossistema de AI para melhorar a eficiência do fluxo de trabalho e alcançar resultados ideais.
Benefícios da orquestração de AI
Os benefícios da orquestração de AI incluem:
Escalabilidade aprimorada
A orquestração de inteligência AI permite que as organizações expandam facilmente suas iniciativas de AI. Ao gerenciar com eficiência a implantação e a utilização de modelos e recursos de AI, as empresas podem se adaptar rapidamente a cargas de trabalho crescentes ou demandas em constante mudança, garantindo desempenho e alocação de recursos ideais.
Flexibilidade aprimorada
A orquestração de AI oferece uma estrutura flexível para integrar diversos componentes de AI. Ele permite que as organizações incorporem facilmente novos modelos, algoritmos ou fontes de dados aos fluxos de trabalho existentes, promovendo inovação e adaptabilidade em resposta aos requisitos de negócios em evolução ou aos avanços tecnológicos.
Alocação eficiente de recursos
Por meio do gerenciamento inteligente de recursos, a orquestração de AI artificial garante que os recursos computacionais sejam alocados criteriosamente com base na demanda. Isso resulta em otimização de custos e evita gargalos de recursos, permitindo que as organizações façam o uso mais eficiente de seu poder computacional.
Desenvolvimento e implantação acelerados
A orquestração de inteligência AI simplifica o ciclo de vida completo da AI, do desenvolvimento à implantação. Isso acelera o tempo de lançamento no mercado de soluções de AI automatizando tarefas repetitivas, facilitando a colaboração entre equipes de desenvolvimento e fornecendo uma plataforma centralizada para gerenciar todo o fluxo de trabalho.
Colaboração facilitada
A orquestração de AI promove a colaboração entre diferentes modelos, serviços e equipes de AI. Ela estabelece um ambiente unificado em que vários componentes podem trabalhar perfeitamente juntos, promovendo comunicação interdisciplinar e compartilhamento de conhecimento. Essa abordagem colaborativa melhora a eficácia geral das iniciativas de AI.
Monitoramento e gerenciamento aprimorados
A orquestração de AI inclui recursos robustos de monitoramento e gerenciamento, permitindo que as organizações acompanhem o desempenho dos modelos de AI em tempo real. Isso facilita a identificação proativa de problemas, a solução rápida de problemas e a otimização contínua para fluxos de trabalho contínuos de AI de alto desempenho.
Conformidade e governança simplificadas
Com controle centralizado sobre fluxos de trabalho de AI, a orquestração de AI ajuda as organizações a aderir aos requisitos regulatórios e aos padrões de governança. Ele garante que os processos de AI sigam as diretrizes estabelecidas, promovendo transparência e responsabilidade no desenvolvimento e na implantação da AI.
Desafios (e soluções) na orquestração de AI
Os desafios da orquestração de AI incluem:
Integração de dados
Integrar fontes de dados diversas e distribuídas aos fluxos de trabalho de AI pode ser complexo. Vários formatos de dados, estruturas e problemas de qualidade podem dificultar a integração contínua de dados.
Solução: Implemente formatos de dados padronizados, estabeleça verificações de qualidade de dados e use plataformas de integração de dados para simplificar a ingestão e o pré-processamento de dados. O uso de técnicas de virtualização de dados também pode ajudar a criar uma visão unificada de diferentes fontes de dados.
Gerenciamento e versão do modelo
Gerenciar diferentes versões de modelos de AI, especialmente em ambientes dinâmicos, apresenta desafios em termos de rastrear mudanças, garantir consistência e facilitar a colaboração entre equipes de desenvolvimento.
Solução: Adote sistemas de controle de versão específicos para aprendizado de máquina, como Git para versão de código e modelo. Utilize tecnologias de conteinerização como Docker para encapsular modelos e dependências, garantindo reprodutibilidade. Implemente registros de modelo para catalogar e gerenciar versões de modelo com eficácia.
Otimização e alocação de recursos
A alocação e o gerenciamento eficientes de recursos computacionais em várias tarefas e fluxos de trabalho de AI são um desafio comum. Isso inclui equilibrar o uso de CPUs e GPUs e otimizar a alocação de recursos para diversas cargas de trabalho.
Solução: Implemente estratégias dinâmicas de alocação de recursos, aproveite as ferramentas de orquestração de contêineres (por exemplo, Kubernetes) para expansão flexível de recursos e use mecanismos de expansão automática para se adaptar às demandas em constante mudança. Além disso, certifique-se de realizar monitoramento e análise regulares de desempenho para identificar oportunidades de otimização.
Interoperabilidade
Garantir a interoperabilidade entre diferentes modelos, estruturas e serviços de AI pode ser desafiador devido a problemas de compatibilidade e padrões variados.
Solução: Incentive o uso de interfaces e protocolos padronizados (por exemplo, RESTful APIs para promover a interoperabilidade. Adote estruturas padrão do setor e garanta que os componentes sigam as convenções acordadas. Estabeleça canais de comunicação claros entre as equipes de desenvolvimento para abordar preocupações de compatibilidade no início do processo.
Segurança e privacidade
Proteger os fluxos de trabalho de AI contra ameaças de segurança e garantir a conformidade com os regulamentos de privacidade é um desafio crítico na orquestração da AI.
Solução: Implemente protocolos de segurança robustos, mecanismos de criptografia e controles de acesso. Audite e atualize regularmente as medidas de segurança para lidar com ameaças emergentes. Realize avaliações de impacto na privacidade e adote técnicas de preservação da privacidade para cumprir os regulamentos de proteção de dados.
Falta de padronização
A ausência de práticas e estruturas padronizadas para orquestração de AI pode levar a inconsistências, dificultando o estabelecimento de práticas recomendadas.
Solução: Incentive a colaboração do setor para estabelecer padrões comuns para orquestração de AI. Participe de iniciativas de código aberto que se concentrem no desenvolvimento de ferramentas e estruturas padronizadas. Siga as práticas recomendadas e diretrizes estabelecidas para manter a consistência entre os fluxos de trabalho de AI.
Práticas recomendadas para orquestração de AI
As práticas recomendadas para orquestração de AI incluem:
Planejamento abrangente
Articule claramente as metas e os objetivos da orquestração de AI. Entenda os fluxos de trabalho, tarefas e processos específicos que precisam de orquestração para alinhar a implementação aos objetivos organizacionais. Certifique-se de envolver as principais partes interessadas no início do processo de planejamento para coletar insights, abordar preocupações e garantir que a estratégia de orquestração esteja alinhada às necessidades gerais dos negócios.
Fluxos de trabalho padronizados
Escolha estruturas e ferramentas bem estabelecidas para orquestração de AI para promover consistência e compatibilidade. Isso inclui o uso de interfaces e protocolos padronizados para comunicação entre diferentes componentes. Além disso, implemente convenções de codificação e nomenclatura para manter a clareza e a consistência entre scripts, modelos e configurações. Isso facilita a colaboração e a manutenção.
Monitoramento e registro robustos
Implante soluções robustas de monitoramento para acompanhar o desempenho dos fluxos de trabalho de AI em tempo real. Monitore a utilização de recursos, a precisão do modelo e a integridade geral do sistema. Implemente mecanismos abrangentes de registro para capturar informações relevantes sobre processos de orquestração. Isso ajuda na solução de problemas, depuração e pós-análise.
Otimização contínua
Analise continuamente o desempenho de modelos e fluxos de trabalho de AI. Identifique gargalos, ineficiências e áreas para melhoria por meio de avaliações regulares de desempenho. Use mecanismos de expansão automática para ajustar dinamicamente os recursos com base nas demandas de carga de trabalho. Isso garante alocação ideal de recursos e capacidade de resposta a cargas de trabalho variáveis.
Agilidade e adaptabilidade
Crie fluxos de trabalho de orquestração de AI com flexibilidade em mente. Acomode mudanças em fontes de dados, arquiteturas de modelos e infraestrutura sem exigir uma reengenharia extensa.
Adote metodologias de teste A/B para avaliar diferentes versões de modelos ou fluxos de trabalho de AI, permitindo decisões baseadas em dados e melhorias iterativas.
Colaboração e documentação
Promova a colaboração entre diferentes equipes envolvidas no desenvolvimento e orquestração da AI. Facilite a comunicação regular e o compartilhamento de conhecimento para enfrentar desafios e promover a compreensão multifuncional. Documente o processo de orquestração de AI de maneira abrangente. Inclua informações sobre configurações, dependências e fluxos de trabalho para garantir que o conhecimento seja transferível e escalável.
Segurança e conformidade
Implemente medidas de segurança robustas para proteger fluxos de trabalho e dados de AI. Isso inclui criptografia, controles de acesso e auditorias regulares de segurança.
Mantenha-se atualizado sobre os regulamentos e requisitos de conformidade relevantes. Crie fluxos de trabalho de orquestração com considerações de privacidade e proteção de dados, garantindo alinhamento com os padrões legais e do setor.
Treinamento e desenvolvimento de habilidades
Forneça treinamento abrangente para as equipes envolvidas na orquestração de AI. Garanta que os membros da equipe sejam proficientes nas ferramentas e estruturas de orquestração escolhidas. Promova uma cultura de aprendizado contínuo para manter a equipe atualizada sobre os avanços mais recentes na orquestração de AI e tecnologias relacionadas.
Ferramentas e tecnologias de orquestração de AI
Várias ferramentas e tecnologias de orquestração de AI estão disponíveis no mercado, cada uma oferecendo recursos e capacidades exclusivos.
Aqui estão algumas populares:
Kubernetes
Desenvolvido originalmente para orquestração de contêineres, o Kubernetes se tornou uma ferramenta avançada para gerenciar e orquestrar cargas de trabalho de AI. Ele fornece implantação, expansão e gerenciamento automatizados de aplicativos em contêiner. O Kubernetes é compatível com uma ampla variedade de estruturas de AI e permite expansão e alocação de recursos contínuas.
O Kubernetes é amplamente usado para implantar e gerenciar aplicativos de AI em grande escala. É particularmente benéfico para orquestrar arquiteturas de AI baseadas em microsserviços e garantir alta disponibilidade e tolerância a falhas.
Apache Airflow
O Apache Airflow é uma plataforma de código aberto desenvolvida para orquestrar fluxos de trabalho complexos. Ele permite que os usuários definam, agendem e monitorem fluxos de trabalho conforme orientados por gráficos acíclicos (DAGs, Directed AcyclicGraphs). Com um rico conjunto de operadores, o Airflow oferece suporte a tarefas que vão desde processamento de dados até treinamento e implantação de modelos.
O Apache Airflow funciona bem para orquestrar fluxos de trabalho de dados completos, incluindo preparação de dados, treinamento de modelos e implantação. Ela é frequentemente usada em pipelines de ciência de dados e aprendizado de máquina.
Kubeflow
O Kubeflow é uma plataforma de código aberto desenvolvida com base no Kubernetes, especificamente adaptada para fluxos de trabalho de aprendizado de máquina. Ele fornece componentes para treinamento, serviço e monitoramento de modelos, além de recursos para rastreamento de experimentação e orquestração de pipeline.
O Kubeflow é ideal para organizações que aproveitam o Kubernetes para suas cargas de trabalho de AI. Ele simplifica a implantação e o gerenciamento de modelos de aprendizado de máquina, facilita a colaboração entre cientistas de dados e dá suporte à reprodutibilidade em experimentos de ML.
MLflow
O MLflow é uma plataforma de código aberto para gerenciar o ciclo de vida completo do aprendizado de máquina. Ele inclui componentes para rastrear experimentos, código de embalagem em execuções reproduzíveis e modelos de compartilhamento e implantação. O MLflow é compatível com várias estruturas de ML e plataformas de nuvem.
O MLflow foi desenvolvido para organizações que buscam simplificar o ciclo de vida do aprendizado de máquina, desde a experimentação e o desenvolvimento até a implantação da produção. Ele ajuda a gerenciar modelos, rastrear experimentos e garantir a reprodutibilidade.
Apache NiFi
O Apache NiFi é uma ferramenta de integração de dados de código aberto que dá suporte à automação de fluxos de dados. Ele fornece uma interface fácil de usar para projetar fluxos de dados e oferece suporte a roteamento, transformação e integração de sistemas de dados.
O Apache NiFi é comumente usado para ingestão, transformação e movimento de dados em fluxos de trabalho de inteligência AI e análise de dados. Ele facilita a criação de fluxos de dados escaláveis e flexíveis.
TensorFlow estendido (TFX)
O TensorFlow Extended é uma plataforma completa para implantar modelos de aprendizado de máquina prontos para produção. Ele inclui componentes para validação de dados, treinamento de modelos, análise de modelos e serviço de modelos. A TFX foi desenvolvida para funcionar perfeitamente com os modelos TensorFlow.
A TFX é adequada para organizações focadas em implantar modelos de aprendizado de máquina em grande escala. Ele fornece ferramentas para gerenciar todo o ciclo de vida de um modelo de aprendizado de máquina, desde a preparação de dados até o serviço na produção.
Ao escolher uma ferramenta de orquestração de AI, as organizações devem considerar fatores como requisitos específicos de casos de uso, pilha de tecnologia existente, facilidade de integração, escalabilidade e suporte comunitário. Cada ferramenta tem seus pontos fortes e pode ser mais adequada para determinados cenários, por isso é essencial avaliá-los com base nas necessidades específicas dos fluxos de trabalho de AI em questão.
Por que a Pure Storage para orquestração de AI?
A orquestração de AI é o condutor abrangente de ferramentas e processos de AI, permitindo que as empresas melhorem a escalabilidade, a flexibilidade, a colaboração e a alocação de recursos relacionados à AI.
No entanto, para aproveitar totalmente a orquestração de AI artificial para sua empresa, você precisa de uma plataforma de armazenamento de dados ágil e AI que possa acompanhar as grandes demandas de dados das cargas de trabalho de AI.
A Pure Storage oferece suporte à orquestração de AI com uma abordagem abrangente que envolve hardware e software, incluindo:
- AIRI ® para uma solução de plataforma integrada que combina o desempenho das GPUs NVIDIA com a capacidade dos arrays de armazenamento totalmente flash da Pure Storage em uma solução simples de infraestrutura de AI desenvolvida para oferecer desempenho de nível corporativo.
- FlashBlade ® para armazenamento de dados não estruturados. A família FlashBlade permite que o armazenamento seja desagregado da computação, promovendo eficiência ao compartilhar fontes de dados entre várias GPUs em vez de integrar o armazenamento a GPUs individuais.
- Portworx ® para acomodar aplicativos de AI executados em contêineres. Isso permite compatibilidade com a nuvem e flexibilidade no gerenciamento de ambientes Kubernetes.
- Módulos DirectFlash®, que permitem que arrays totalmente flash se comuniquem diretamente com o armazenamento flash bruto.
Além disso, a Pure Storage oferece a plataforma de armazenamento como serviço Evergreen//One . Isso aumenta ainda mais a economia ao fornecer um modelo baseado em consumo. Isso é particularmente benéfico para cargas de trabalho de AI, em que os modelos exatos e as quantidades necessárias podem ser imprevisíveis.
