L'orchestrazione dell'AI si riferisce al processo di coordinamento e gestione del deployment, dell'integrazione e dell'interazione di vari componenti di intelligenza artificiale (AI) all'interno di un sistema o flusso di lavoro. Ciò include l'orchestrazione dell'esecuzione di più modelli di AI, la gestione del flusso di dati e l'ottimizzazione dell'utilizzo delle risorse computazionali.
L'orchestrazione dell'AI ha lo scopo di semplificare e automatizzare il ciclo di vita end-to-end delle applicazioni AI, dallo sviluppo alla formazione, fino al deployment e al monitoraggio. Garantisce una collaborazione efficiente tra diversi modelli, servizi e componenti dell'infrastruttura AI, migliorando le performance complessive, la scalabilità e la reattività dei sistemi AI. Essenzialmente, l'orchestrazione dell'AI funge da conduttore, armonizzando i diversi elementi di un ecosistema di AI per migliorare l'efficienza dei workflow e ottenere risultati ottimali.
Vantaggi dell'orchestrazione AI
I vantaggi dell'orchestrazione dell'AI includono:
Scalabilità migliorata
L'orchestrazione dell'AI consente alle organizzazioni di scalare facilmente le proprie iniziative di AI. Grazie a una gestione efficiente del deployment e dell'utilizzo di modelli e risorse di AI, le aziende possono adattarsi rapidamente all'aumento dei workload o ai cambiamenti della domanda, garantendo performance e allocazione delle risorse ottimali.
Flessibilità migliorata
L'orchestrazione dell'AI fornisce un framework flessibile per l'integrazione di diversi componenti AI. Consente alle organizzazioni di integrare facilmente nuovi modelli, algoritmi o origini dati nei workflow esistenti, promuovendo l'innovazione e l'adattabilità in risposta ai requisiti di business in evoluzione o ai progressi tecnologici.
Allocazione efficiente delle risorse
Grazie alla gestione intelligente delle risorse, l'orchestrazione dell'AI garantisce che le risorse computazionali siano allocate con prudenza in base alla domanda. Ciò si traduce in un'ottimizzazione dei costi e impedisce i colli di bottiglia delle risorse, consentendo alle organizzazioni di sfruttare al meglio la propria potenza di calcolo.
Sviluppo e deployment accelerati
L'orchestrazione dell'AI semplifica il ciclo di vita dell'AI end-to-end, dallo sviluppo al deployment. Questo accelera il time-to-market delle soluzioni di AI automatizzando le attività ripetitive, facilitando la collaborazione tra i team di sviluppo e fornendo una piattaforma centralizzata per la gestione dell'intero flusso di lavoro.
Collaborazione facilitata
L'orchestrazione dell'AI promuove la collaborazione tra diversi modelli, servizi e team di AI. Stabilisce un ambiente unificato in cui i vari componenti possono funzionare in modo trasparente, promuovendo la comunicazione interdisciplinare e la condivisione delle conoscenze. Questo approccio collaborativo migliora l'efficacia complessiva delle iniziative di AI.
Miglioramento del monitoraggio e della gestione
L'orchestrazione dell'AI include solide funzionalità di monitoraggio e gestione, che consentono alle organizzazioni di monitorare le performance dei modelli di AI in tempo reale. Ciò facilita l'identificazione proattiva dei problemi, la risoluzione rapida dei problemi e l'ottimizzazione continua per flussi di lavoro di AI a performance elevate.
Conformità e governance semplificate
Grazie al controllo centralizzato sui workflow di AI, l'orchestrazione dell'AI aiuta le organizzazioni a rispettare i requisiti normativi e gli standard di governance. Garantisce che i processi di AI seguano le linee guida stabilite, promuovendo la trasparenza e la responsabilità nello sviluppo e nel deployment dell'AI.
Sfide (e soluzioni) nell'orchestrazione dell'AI
Le sfide di orchestrazione dell'AI includono:
Integrazione dei dati
L'integrazione di origini dati diverse e distribuite nei workflow di AI può essere complessa. I diversi formati di dati, strutture e problemi di qualità possono ostacolare una perfetta integrazione dei dati.
Soluzione: Implementa formati di dati standardizzati, stabilisci controlli di qualità dei dati e utilizza piattaforme di integrazione dei dati per semplificare l'acquisizione e la pre-elaborazione dei dati. L'adozione di tecniche di virtualizzazione dei dati può anche contribuire a creare una vista unificata di diverse origini dati.
Versioni e gestione dei modelli
La gestione di diverse versioni dei modelli di AI, soprattutto in ambienti dinamici, pone delle sfide in termini di monitoraggio dei cambiamenti, garanzia di coerenza e facilitazione della collaborazione tra i team di sviluppo.
Soluzione: Adotta sistemi di controllo delle versioni specifici per il machine learning, come Git per il versioning di codice e modello. Utilizza tecnologie di containerizzazione come Docker per incapsulare modelli e dipendenze, garantendo la riproducibilità. Implementa i registri dei modelli per catalogare e gestire le versioni dei modelli in modo efficace.
Allocazione e ottimizzazione delle risorse
L'allocazione e la gestione efficienti delle risorse computazionali in vari workflow e attività di AI è una sfida comune. Ciò include il bilanciamento dell'uso di CPU e GPU e l'ottimizzazione dell'allocazione delle risorse per diversi workload.
Soluzione: Implementa strategie di allocazione dinamica delle risorse, sfrutta gli strumenti di orchestrazione dei container (ad es. Kubernetes) per una scalabilità flessibile delle risorse e utilizza meccanismi di scalabilità automatica per adattarsi alle esigenze in continua evoluzione. Inoltre, assicurati di condurre regolarmente il monitoraggio e l'analisi delle performance per identificare le opportunità di ottimizzazione.
Interoperabilità
Garantire l'interoperabilità tra diversi modelli, framework e servizi di AI può essere difficile a causa di problemi di compatibilità e standard variabili.
Soluzione: Incoraggiare l'uso di interfacce e protocolli standardizzati (ad RESTful APIs per promuovere l'interoperabilità. Adotta framework standard di settore e assicurati che i componenti seguano le convenzioni concordate. Definisci canali di comunicazione chiari tra i team di sviluppo per risolvere i problemi di compatibilità nelle prime fasi del processo.
Sicurezza e privacy
Proteggere i workflow AI dalle minacce alla sicurezza e garantire la conformità alle normative sulla privacy è una sfida fondamentale per l'orchestrazione dell'AI.
Soluzione: Implementa protocolli di sicurezza solidi, meccanismi di crittografia e controlli degli accessi. Controlla e aggiorna regolarmente le misure di sicurezza per affrontare le minacce emergenti. Esegui valutazioni dell'impatto sulla privacy e adotta tecniche di conservazione della privacy per rispettare le normative sulla data protection.
Mancanza di standardizzazione
L'assenza di procedure e framework standardizzati per l'orchestrazione dell'AI può portare a incoerenze, rendendo difficile stabilire le best practice.
Soluzione: Incoraggia la collaborazione di settore per stabilire standard comuni per l'orchestrazione dell'AI. Partecipa a iniziative open source che si concentrano sullo sviluppo di strumenti e framework standardizzati. Segui le best practice e le linee guida stabilite per mantenere la coerenza tra i workflow di AI.
Best practice per l'orchestrazione dell'AI
Le best practice per l'orchestrazione dell'AI includono:
Pianificazione completa
Illustra chiaramente gli obiettivi dell'orchestrazione dell'AI. Comprendere i flussi di lavoro, le attività e i processi specifici che necessitano di orchestrazione per allineare l'implementazione agli obiettivi organizzativi. Assicurati di coinvolgere i principali stakeholder nelle prime fasi del processo di pianificazione per raccogliere informazioni approfondite, risolvere i problemi e garantire che la strategia di orchestrazione sia in linea con le esigenze aziendali complessive.
Flussi di lavoro standardizzati
Scegli framework e strumenti consolidati per l'orchestrazione dell'AI per promuovere coerenza e compatibilità. Ciò include l'uso di interfacce e protocolli standardizzati per la comunicazione tra i diversi componenti. Inoltre, implementa le convenzioni di codifica e denominazione per garantire chiarezza e coerenza tra script, modelli e configurazioni. Ciò facilita la collaborazione e la manutenzione.
Monitoraggio e registrazione affidabili
Implementa solide soluzioni di monitoraggio per monitorare le performance dei workflow di AI in tempo reale. Monitora l'utilizzo delle risorse, la precisione del modello e lo stato generale del sistema. Implementa meccanismi di registrazione completi per acquisire informazioni rilevanti sui processi di orchestrazione. Questo aiuta a risolvere i problemi, eseguire il debug e la post-analisi.
Ottimizzazione continua
Analizza continuamente le performance dei modelli e dei workflow di AI. Identifica i colli di bottiglia, le inefficienze e le aree di miglioramento attraverso valutazioni periodiche delle performance. Utilizza meccanismi di scalabilità automatica per regolare dinamicamente le risorse in base alle esigenze dei workload. Ciò garantisce un'allocazione ottimale delle risorse e una reattività ai diversi workload.
Agilità e adattabilità
Progetta i workflow di orchestrazione dell'AI tenendo presente la flessibilità. Soddisfa i cambiamenti delle origini dati, delle architetture dei modelli e dell'infrastruttura senza richiedere un'estesa riprogettazione.
Adotta metodologie di test A/B per valutare diverse versioni di modelli o workflow di AI, consentendo decisioni basate sui dati e miglioramenti iterativi.
Collaborazione e documentazione
Promuovi la collaborazione tra i diversi team coinvolti nello sviluppo e nell'orchestrazione dell'AI. Facilita la comunicazione regolare e la condivisione delle conoscenze per affrontare le sfide e promuovere la comprensione interfunzionale. Documenta il processo di orchestrazione dell'AI in modo completo. Includere informazioni su configurazioni, dipendenze e workflow per garantire che le conoscenze siano trasferibili e scalabili.
Sicurezza e conformità
Implementa solide misure di sicurezza per proteggere i workflow e i dati di AI. Ciò include crittografia, controlli degli accessi e controlli di sicurezza regolari.
Resta al passo con le normative e i requisiti di conformità pertinenti. Progetta workflow di orchestrazione con considerazioni sulla privacy e sulla data protection, garantendo l'allineamento con gli standard di settore e legali.
Formazione e sviluppo delle competenze
Fornire una formazione completa per i team coinvolti nell'orchestrazione dell'AI. Assicurati che i membri del team siano esperti degli strumenti e dei framework di orchestrazione scelti. Promuovi una cultura di apprendimento continuo per tenere il team aggiornato sugli ultimi progressi nell'orchestrazione dell'AI e sulle tecnologie correlate.
Strumenti e tecnologie di orchestrazione AI
Sul mercato sono disponibili diversi strumenti e tecnologie di orchestrazione dell'AI, ciascuno dei quali offre funzionalità e funzionalità uniche.
Ecco alcune delle più diffuse:
Kubernetes
Progettato originariamente per l'orchestrazione dei container, Kubernetes è diventato un potente strumento per la gestione e l'orchestrazione dei workload AI. Fornisce deployment, scalabilità e gestione automatizzati delle applicazioni containerizzate. Kubernetes supporta un'ampia gamma di framework AI e consente scalabilità e allocazione delle risorse senza interruzioni.
Kubernetes è ampiamente utilizzato per il deployment e la gestione delle applicazioni AI su vasta scala. È particolarmente utile per l'orchestrazione di architetture AI basate su microservizi e per garantire alta disponibilità e tolleranza ai guasti.
Apache Airflow
Apache Airflow è una piattaforma open source progettata per orchestrare workflow complessi. Consente agli utenti di definire, pianificare e monitorare i workflow come indicato nei grafici aciclici (DAG). Con un'ampia gamma di operatori, Airflow supporta attività che vanno dall'elaborazione dei dati all'addestramento dei modelli e al deployment.
Apache Airflow funziona bene per l'orchestrazione dei workflow di dati end-to-end, tra cui la preparazione dei dati, il training dei modelli e il deployment. È spesso utilizzato nelle pipeline di data science e machine learning.
Kubeflow
Kubeflow è una piattaforma open source basata su Kubernetes, su misura per i workflow di machine learning. Fornisce componenti per l'addestramento, il servizio e il monitoraggio dei modelli, insieme a funzionalità per il monitoraggio della sperimentazione e l'orchestrazione della pipeline.
Kubeflow è ideale per le organizzazioni che utilizzano Kubernetes per i propri workload di AI. Semplifica il deployment e la gestione dei modelli di machine learning, facilita la collaborazione tra i data scientist e supporta la riproducibilità negli esperimenti ML.
MLflow
MLflow è una piattaforma open source per la gestione del ciclo di vita del machine learning end-to-end. Include componenti per il monitoraggio degli esperimenti, il packaging del codice in esecuzioni riproducibili e la condivisione e il deployment dei modelli. MLflow supporta più framework ML e piattaforme cloud.
MLflow è progettato per le organizzazioni che desiderano semplificare il ciclo di vita del machine learning, dalla sperimentazione e dallo sviluppo al deployment in produzione. Aiuta a gestire i modelli, monitorare gli esperimenti e garantire la riproducibilità.
Apache NiFi
Apache NiFi è uno strumento di integrazione dei dati open source che supporta l'automazione dei flussi di dati. Fornisce un'interfaccia intuitiva per la progettazione delle pipeline di dati e supporta il routing, la trasformazione e l'integrazione dei dati.
Apache NiFi è comunemente utilizzato per l'acquisizione, la trasformazione e il movimento dei dati nei workflow di AI e data analytics. Facilita la creazione di pipeline di dati scalabili e flessibili.
TensorFlow Extended (TFX)
TensorFlow Extended è una piattaforma end-to-end per l'implementazione di modelli di machine learning pronti per la produzione. Include componenti per la convalida dei dati, il training dei modelli, l'analisi dei modelli e il servizio dei modelli. TFX è progettato per funzionare perfettamente con i modelli TensorFlow.
TFX è adatto alle organizzazioni che si occupano di implementare modelli di machine learning su vasta scala. Fornisce strumenti per gestire l'intero ciclo di vita di un modello di machine learning, dalla preparazione dei dati al servizio in produzione.
Quando si sceglie uno strumento di orchestrazione dell'AI, le organizzazioni devono tenere conto di fattori come i requisiti specifici dei casi d'uso, lo stack tecnologico esistente, la facilità di integrazione, la scalabilità e il supporto della community. Ogni strumento ha i suoi punti di forza e può essere più adatto a determinati scenari, quindi è essenziale valutarli in base alle esigenze specifiche dei workflow di AI in questione.
Perché scegliere Pure Storage per l'orchestrazione dell'AI?
L'orchestrazione dell'AI è il fattore principale degli strumenti e dei processi di AI, consentendo alle aziende di migliorare la scalabilità, la flessibilità, la collaborazione e l'allocazione delle risorse correlate all'AI.
Tuttavia, per sfruttare appieno l'orchestrazione dell'AI per la tua azienda, hai bisogno di una piattaforma di data storage agile e pronta per l'AI in grado di tenere il passo con le grandi esigenze di dati dei workload di AI.
Pure Storage supporta l'orchestrazione dell'AI con un approccio completo che coinvolge hardware e software, tra cui:
- AIRI ® per una soluzione di piattaforma integrata che combina le performance delle GPU NVIDIA con la potenza degli array di storage all-flash di Pure Storage in una semplice soluzione di infrastruttura AI progettata per fornire performance di livello enterprise.
- FlashBlade ® per il data storage non strutturato. La famiglia FlashBlade consente di disaggregare lo storage dal calcolo, promuovendo l'efficienza condividendo le origini dati tra più GPU invece di integrare lo storage con singole GPU.
- Portworx ® per le applicazioni di AI eseguite in containers. Ciò consente la compatibilità e la flessibilità del cloud nella gestione degli ambienti Kubernetes.
- Moduli DirectFlash ®, che consentono agli array all-flash di comunicare direttamente con lo storage flash raw.
Inoltre, Pure Storage offre la piattaforma Storage-as-a-Service Evergreen//One ™, che migliora ulteriormente la convenienza economica fornendo un modello basato sul consumo. Ciò è particolarmente vantaggioso per i workload di AI, dove i modelli e le quantità esatti necessari possono essere imprevedibili.
