La organización de AI se refiere al proceso de coordinación y administración de la implementación, integración e interacción de varios componentes de inteligencia artificial (AI) dentro de un sistema o flujo de trabajo. Esto incluye organizar la ejecución de varios modelos de AI, administrar el flujo de datos y optimizar la utilización de recursos informáticos.
AI organización de IA tiene como objetivo optimizar y automatizar el ciclo de vida integral de las aplicaciones de AI, desde el desarrollo y la capacitación hasta la implementación y el monitoreo. Garantiza la colaboración eficiente de diferentes modelos de AI, servicios y componentes de infraestructura, lo que lleva a un mejor rendimiento general, escalabilidad y capacidad de respuesta de los sistemas de AI. Básicamente, la organización de AI actúa como un conductor, armonizando los diversos elementos de un ecosistema de AI para mejorar la eficiencia del flujo de trabajo y lograr resultados óptimos.
Beneficios de la organización de AI
Los beneficios de la organización de AI incluyen:
Escalabilidad mejorada
AI organización de IA permite a las organizaciones escalar fácilmente sus iniciativas de AI. Al administrar de manera eficiente la implementación y la utilización de los modelos y recursos de AI, las empresas pueden adaptarse rápidamente al aumento de las cargas de trabajo o a las demandas cambiantes, lo que garantiza un rendimiento óptimo y la asignación de recursos.
Flexibilidad mejorada
La organización de AI proporciona un marco flexible para integrar diversos componentes de AI. Permite que las organizaciones incorporen fácilmente nuevos modelos, algoritmos o fuentes de datos en los flujos de trabajo existentes, lo que promueve la innovación y la adaptabilidad en respuesta a los requisitos comerciales cambiantes o los avances tecnológicos.
Asignación eficiente de recursos
A través de la administración inteligente de recursos, la organización de AI garantiza que los recursos informáticos se asignen de manera juiciosa según la demanda. Esto da como resultado la optimización de costos y evita los cuellos de botella de recursos, lo que permite a las organizaciones hacer el uso más eficiente de su potencia informática.
Desarrollo e implementación acelerados
AI organización de IA optimiza el ciclo de vida de AI integral, desde el desarrollo hasta la implementación. Esto acelera el tiempo de comercialización de las soluciones de AI al automatizar las tareas repetitivas, facilitar la colaboración entre los equipos de desarrollo y proporcionar una plataforma centralizada para administrar todo el flujo de trabajo.
Colaboración facilitada
La organización de AI promueve la colaboración entre diferentes modelos, servicios y equipos de AI. Establece un entorno unificado en el que varios componentes pueden trabajar juntos sin problemas, lo que fomenta la comunicación interdisciplinaria y el intercambio de conocimientos. Este enfoque colaborativo mejora la eficacia general de las iniciativas de AI.
Monitoreo y administración mejorados
La organización de AI incluye capacidades sólidas de monitoreo y administración, lo que permite a las organizaciones realizar un seguimiento del rendimiento de los modelos de AI en tiempo real. Esto facilita la identificación proactiva de problemas, la resolución rápida de problemas y la optimización continua para flujos de trabajo sostenidos de AI de alto rendimiento.
Cumplimiento y gobernanza optimizados
Con un control centralizado sobre los flujos de trabajo de AI, la organización de AI ayuda a las organizaciones a cumplir con los requisitos regulatorios y los estándares de gobierno. Garantiza que los procesos de AI sigan las pautas establecidas, lo que promueve la transparencia y la responsabilidad en el desarrollo y la implementación de AI.
Desafíos (y soluciones) en la organización de AI
Los desafíos de la organización de AI incluyen:
Integración de datos
La integración de fuentes de datos diversas y distribuidas en los flujos de trabajo de AI puede ser compleja. Los diversos formatos de datos, estructuras y problemas de calidad pueden obstaculizar la integración de datos sin interrupciones.
Solución: Implemente formatos de datos estandarizados, establezca verificaciones de calidad de datos y utilice plataformas de integración de datos para agilizar la ingesta y el procesamiento previo de datos. Emplear técnicas de virtualización de datos también puede ayudar a crear una vista unificada de fuentes de datos dispares.
Administración y versiones de modelos
Administrar diferentes versiones de modelos de AI, especialmente en entornos dinámicos, plantea desafíos en términos de seguimiento de cambios, garantizar la consistencia y facilitar la colaboración entre los equipos de desarrollo.
Solución: Adopte sistemas de control de versiones específicos para el aprendizaje automático, como Git para el control de versiones de códigos y modelos. Utilice tecnologías de contenedorización como Docker para encapsular modelos y dependencias, garantizando la reproducibilidad. Implemente registros de modelos para catalogar y administrar versiones de modelos de manera efectiva.
Optimización y asignación de recursos
Asignar y administrar de manera eficiente los recursos informáticos en varias tareas y flujos de trabajo de AI es un desafío común. Esto incluye equilibrar el uso de CPU y GPU y optimizar la asignación de recursos para diversas cargas de trabajo.
Solución: Implemente estrategias dinámicas de asignación de recursos, aproveche las herramientas de organización de contenedores (p. ej., Kubernetes) para escalar recursos de manera flexible y utilice mecanismos de escalamiento automático para adaptarse a las demandas cambiantes. Además, asegúrese de llevar a cabo un análisis y un monitoreo del rendimiento regulares para identificar oportunidades de optimización.
Interoperabilidad
Garantizar la interoperabilidad entre diferentes modelos, marcos y servicios de AI puede ser un desafío debido a los problemas de compatibilidad y los diversos estándares.
Solución: Fomente el uso de interfaces y protocolos estandarizados (p. ej., RESTful APIs para promover la interoperabilidad. Adopte marcos estándar de la industria y asegúrese de que los componentes sigan las convenciones acordadas. Establezca canales de comunicación claros entre los equipos de desarrollo para abordar las inquietudes de compatibilidad al inicio del proceso.
Seguridad y privacidad
Proteger los flujos de trabajo de AI contra las amenazas de seguridad y garantizar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad es un desafío fundamental en la organización de la AI.
Solución: Implemente protocolos de seguridad sólidos, mecanismos de encriptación y controles de acceso. Audite y actualice regularmente las medidas de seguridad para abordar las amenazas emergentes. Realice evaluaciones del impacto en la privacidad y adopte técnicas de conservación de la privacidad para cumplir con las reglamentaciones de protección de datos.
Falta de estandarización
La ausencia de prácticas y marcos estandarizados para la organización de AI puede provocar inconsistencias, lo que dificulta establecer las mejores prácticas.
Solución: Fomente la colaboración de la industria para establecer estándares comunes para la organización de AI. Participe en iniciativas de código abierto que se enfoquen en el desarrollo de herramientas y marcos estandarizados. Siga las mejores prácticas y pautas establecidas para mantener la coherencia en los flujos de trabajo de AI.
Mejores prácticas para la organización de AI
Las mejores prácticas para la organización de AI incluyen:
Planificación integral
Exprese claramente las metas y los objetivos de la organización de AI. Comprender los flujos de trabajo, las tareas y los procesos específicos que necesitan organización para alinear la implementación con los objetivos de la organización. Asegúrese de involucrar a las partes interesadas clave al principio del proceso de planificación para recopilar información, abordar inquietudes y garantizar que la estrategia de organización se alinee con las necesidades comerciales generales.
Flujos de trabajo estandarizados
Elija marcos y herramientas bien establecidos para la organización de AI para promover la consistencia y la compatibilidad. Esto incluye el uso de interfaces y protocolos estandarizados para la comunicación entre diferentes componentes. Además, implemente convenciones de codificación y nomenclatura para mantener la claridad y consistencia en los scripts, modelos y configuraciones. Esto facilita la colaboración y el mantenimiento.
Monitoreo y registro robustos
Implemente soluciones de monitoreo sólidas para realizar un seguimiento del rendimiento de los flujos de trabajo de AI en tiempo real. Monitoree la utilización de recursos, la precisión del modelo y el estado general del sistema. Implemente mecanismos de registro integrales para capturar información relevante sobre los procesos de organización. Esto ayuda en la resolución de problemas, la depuración y el análisis posterior.
Optimización continua
Analice continuamente el rendimiento de los modelos y flujos de trabajo de AI. Identificar cuellos de botella, ineficiencias y áreas de mejora a través de evaluaciones de rendimiento regulares. Use mecanismos de escalamiento automático para ajustar dinámicamente los recursos según las demandas de carga de trabajo. Esto garantiza una asignación de recursos óptima y una respuesta a cargas de trabajo variables.
Agilidad y adaptabilidad
Diseñe flujos de trabajo de organización de AI teniendo en cuenta la flexibilidad. Adapte los cambios en las fuentes de datos, las arquitecturas de modelos y la infraestructura sin necesidad de una amplia reingeniería.
Adopte las metodologías de prueba A/B para evaluar diferentes versiones de modelos o flujos de trabajo de AI, lo que permite tomar decisiones basadas en datos y realizar mejoras iterativas.
Colaboración y documentación
Fomente la colaboración entre diferentes equipos involucrados en el desarrollo y la organización de la AI. Facilite la comunicación regular y el intercambio de conocimientos para abordar los desafíos y promover la comprensión interfuncional. Documente el proceso de organización de AI de manera integral. Incluya información sobre configuraciones, dependencias y flujos de trabajo para garantizar que el conocimiento sea transferible y escalable.
Seguridad y cumplimiento
Implemente medidas de seguridad sólidas para proteger los flujos de trabajo y los datos de AI. Esto incluye encriptación, controles de acceso y auditorías de seguridad periódicas.
Manténgase al tanto de las regulaciones y los requisitos de cumplimiento relevantes. Diseñe flujos de trabajo de organización con consideraciones de privacidad y protección de datos, garantizando la alineación con los estándares legales y de la industria.
Capacitación y desarrollo de habilidades
Proporcionar capacitación integral para los equipos involucrados en la organización de AI. Asegúrese de que los miembros del equipo sean competentes en las herramientas y los marcos de organización elegidos. Fomente una cultura de aprendizaje continuo para mantener al equipo actualizado sobre los últimos avances en la organización de AI y tecnologías relacionadas.
Herramientas y tecnologías de organización de AI
Hay varias herramientas y tecnologías de organización de AI disponibles en el mercado, cada una de las cuales ofrece características y capacidades únicas.
Estos son algunos populares:
Kubernetes
Diseñado originalmente para la organización de contenedores, Kubernetes se ha convertido en una herramienta poderosa para administrar y organizar cargas de trabajo de AI. Proporciona implementación, escalabilidad y administración automatizadas de aplicaciones en contenedores. Kubernetes admite una amplia gama de marcos de AI y permite una escalabilidad y asignación de recursos sin problemas.
Kubernetes se utiliza ampliamente para implementar y administrar aplicaciones de AI a escala. Es particularmente beneficioso para organizar arquitecturas de IA basadas en microservicios y garantizar una alta disponibilidad y tolerancia a fallas. AI
Apache Airflow
Apache Airflow es una plataforma de código abierto diseñada para organizar flujos de trabajo complejos. Permite a los usuarios definir, programar y monitorear flujos de trabajo como gráficos acíclicos dirigidos (DAG). Con un amplio conjunto de operadores, Airflow admite tareas que van desde el procesamiento de datos hasta la capacitación y la implementación de modelos.
Apache Airflow funciona bien para organizar flujos de trabajo de datos integrales, incluida la preparación de datos, la capacitación de modelos y la implementación. A menudo se utiliza en procesos de ciencia de datos y aprendizaje automático.
Kubeflow
Kubeflow es una plataforma de código abierto construida sobre Kubernetes, específicamente diseñada para flujos de trabajo de aprendizaje automático. Proporciona componentes para la capacitación, el servicio y el monitoreo de modelos, junto con características para el seguimiento de la experimentación y la organización de la cartera.
Kubeflow es ideal para organizaciones que aprovechan Kubernetes para sus cargas de trabajo de AI. Optimiza la implementación y administración de modelos de aprendizaje automático, facilita la colaboración entre científicos de datos y respalda la reproducibilidad en experimentos de ML.
MLflow
MLflow es una plataforma de código abierto para administrar el ciclo de vida del aprendizaje automático integral. Incluye componentes para rastrear experimentos, empaquetar código en ejecuciones reproducibles y compartir e implementar modelos. MLflow admite varios marcos de trabajo de ML y plataformas en la nube.
MLflow está diseñado para organizaciones que buscan optimizar el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la experimentación y el desarrollo hasta la implementación de la producción. Ayuda a administrar modelos, realizar un seguimiento de experimentos y garantizar la reproducibilidad.
Apache NiFi
Apache NiFi es una herramienta de integración de datos de código abierto que admite la automatización de los flujos de datos. Proporciona una interfaz fácil de usar para diseñar procesos de datos y admite el enrutamiento de datos, la transformación y la integración del sistema.
Apache NiFi se utiliza comúnmente para la incorporación, transformación y movimiento de datos en los flujos de trabajo de AI y análisis de datos. Facilita la creación de procesos de datos escalables y flexibles.
TensorFlow Extendido (TFX)
TensorFlow Extendido es una plataforma integral para implementar modelos de aprendizaje automático listos para la producción. Incluye componentes para la validación de datos, la capacitación del modelo, el análisis del modelo y el servicio del modelo. TFX está diseñado para funcionar sin problemas con los modelos TensorFlow.
TFX es adecuado para organizaciones enfocadas en implementar modelos de aprendizaje automático a escala. Proporciona herramientas para administrar todo el ciclo de vida de un modelo de aprendizaje automático, desde la preparación de datos hasta el servicio en la producción.
Al elegir una herramienta de organización de AI, las organizaciones deben considerar factores como los requisitos específicos de su caso de uso, la pila de tecnología existente, la facilidad de integración, la escalabilidad y la asistencia a la comunidad. Cada herramienta tiene sus fortalezas y puede ser más adecuada para ciertos escenarios, por lo que es esencial evaluarlos en función de las necesidades específicas de los flujos de trabajo de AI en cuestión.
¿Por qué Pure Storage para la organización de AI?
AI organización de IA es el conductor general de las herramientas y los procesos de AI, lo que permite a las empresas mejorar la escalabilidad, la flexibilidad, la colaboración y la asignación de recursos relacionados con la AI.
Sin embargo, para aprovechar al máximo la organización de la AI para su empresa, necesita una plataforma de almacenamiento de datos ágil y lista para la AI que pueda mantenerse al día con las grandes demandas de datos de las cargas de trabajo de AI.
Pure Storage admite la organización de AI con un enfoque integral que involucra tanto hardware como software, que incluye:
- AIRI ® para una solución de plataforma integrada que combina el rendimiento de las GPU de NVIDIA con la potencia de las matrices de almacenamiento basado íntegramente en tecnología flash Pure Storage en una solución de infraestructura de AI simple diseñada para ofrecer un rendimiento a escala empresarial.
- FlashBlade ® para el almacenamiento de datos no estructurados. La familia FlashBlade permite separar el almacenamiento de la computación, lo que promueve la eficiencia al compartir fuentes de datos entre varias GPU en lugar de integrar el almacenamiento con GPU individuales.
- Portworx ® para adaptarse a las aplicaciones de AI que se ejecutan en contenedores. Esto permite la compatibilidad con la nube y la flexibilidad en la administración de entornos de Kubernetes.
- Módulos DirectFlash ® , que permiten que las matrices basadas íntegramente en tecnología flash se comuniquen directamente con el almacenamiento flash en bruto.
Además, Pure Storage ofrece la plataforma de almacenamiento como servicio Evergreen//One, que mejora aún más la rentabilidad al proporcionar un modelo basado en el consumo. Esto es particularmente beneficioso para las cargas de trabajo de AI, donde los modelos y las cantidades exactas necesarias pueden ser impredecibles.
