AI-orkestratie verwijst naar het proces van coördinatie en beheer van de implementatie, integratie en interactie van verschillende artificiële intelligentiecomponenten (AI ) binnen een systeem of workflow. Dit omvat het orkestreren van de uitvoering van meerdere AI-modellen, het beheren van de datastroom en het optimaliseren van het gebruik van rekenmiddelen.
AI-orkestratie heeft tot doel de end-to-end levenscyclus van AI-applicaties te stroomlijnen en te automatiseren, van ontwikkeling en training tot implementatie en monitoring. Het zorgt voor de efficiënte samenwerking van verschillende AI-modellen, diensten en infrastructuurcomponenten, wat leidt tot verbeterde algehele prestaties, schaalbaarheid en responsiviteit van AI-systemen. In wezen fungeert AI-orkestratie als een geleider, waarbij de diverse elementen van een AI-ecosysteem worden geharmoniseerd om de efficiëntie van de workflow te verbeteren en optimale resultaten te bereiken.
Voordelen van AI-orkestratie
De voordelen van AI-orkestratie zijn onder andere:
Verbeterde schaalbaarheid
AIAIorkestratie stelt organisaties in staat om hun AI-initiatieven eenvoudig te schalen. Door de implementatie en het gebruik van AI-modellen en -resources efficiënt te beheren, kunnen bedrijven zich snel aanpassen aan toenemende workloads of veranderende eisen, waardoor optimale prestaties en toewijzing van resources worden gegarandeerd.
Verbeterde flexibiliteit
AI-orkestratie biedt een flexibel kader voor de integratie van diverse AI-componenten. Het stelt organisaties in staat om gemakkelijk nieuwe modellen, algoritmen of databronnen in bestaande workflows op te nemen, waardoor innovatie en aanpassingsvermogen worden bevorderd als reactie op veranderende bedrijfsvereisten of technologische vooruitgang.
Efficiënte resourcetoewijzing
Via intelligent resource management zorgt AI-orkestratie ervoor dat rekenkundige resources op basis van de vraag op een gezonde manier worden toegewezen. Dit resulteert in kostenoptimalisatie en voorkomt knelpunten in resources, waardoor organisaties hun rekenkracht zo efficiënt mogelijk kunnen benutten.
Versnelde ontwikkeling en implementatie
AI-orkestratie stroomlijnt de end-to-end AI-levenscyclus, van ontwikkeling tot implementatie. Dit versnelt de time-to-market voor AI-oplossingen door repetitieve taken te automatiseren, samenwerking tussen ontwikkelingsteams te vergemakkelijken en een gecentraliseerd platform te bieden voor het beheer van de gehele workflow.
Gefaciliteerde samenwerking
AI-orkestratie bevordert samenwerking tussen verschillende AI-modellen, -diensten en -teams. Het zorgt voor een uniforme omgeving waarin verschillende componenten naadloos kunnen samenwerken, waardoor interdisciplinaire communicatie en kennisuitwisseling worden bevorderd. Deze gezamenlijke aanpak verbetert de algehele effectiviteit van AI-initiatieven.
Verbeterde monitoring en verbeterd beheer
AI-orkestratie omvat robuuste monitoring- en beheermogelijkheden, zodat organisaties de prestaties van AI-modellen in realtime kunnen volgen. Dit vergemakkelijkt proactieve identificatie van problemen, snelle probleemoplossing en continue optimalisatie voor duurzame high-performance AI-workflows.
Gestroomlijnde compliance en governance
Met gecentraliseerde controle over AI-workflows helpt AI-orkestratie organisaties zich te houden aan wettelijke vereisten en bestuursnormen. Het zorgt ervoor dat AI-processen de vastgestelde richtlijnen volgen, waardoor transparantie en verantwoordelijkheid bij AIAIontwikkeling en -implementatie worden bevorderd.
Uitdagingen (en oplossingen) in AI-orkestratie
AIAIorkestratie-uitdagingen zijn onder andere:
Data-integratie
Het integreren van diverse en gedistribueerde databronnen in AI-workflows kan complex zijn. Gevarieerde dataformaten, structuren en kwaliteitsproblemen kunnen naadloze data-integratie belemmeren.
Oplossing: Implementeer gestandaardiseerde dataformaten, stel kwaliteitscontroles op en gebruik data-integratieplatforms om de opname en voorverwerking van data te stroomlijnen. Het gebruik van datavirtualisatietechnieken kan ook helpen bij het creëren van een uniform overzicht van ongelijksoortige databronnen.
Modelversies en -beheer
Het beheren van verschillende versies van AI-modellen, vooral in dynamische omgevingen, brengt uitdagingen met zich mee in termen van het volgen van veranderingen, het waarborgen van consistentie en het faciliteren van samenwerking tussen ontwikkelingsteams.
Oplossing: Gebruik versiebesturingssystemen die specifiek zijn voor machine learning, zoals Git voor code- en modelversies. Gebruik containerisatietechnologieën zoals Docker om modellen en afhankelijkheden in te kapselen, waardoor reproduceerbaarheid wordt gegarandeerd. Implementeer modelregisters om modelversies effectief te catalogiseren en te beheren.
Resourcetoewijzing en -optimalisatie
Het efficiënt toewijzen en beheren van rekenmiddelen over verschillende AI-taken en -workflows is een veelvoorkomende uitdaging. Dit omvat het balanceren van het gebruik van CPU's en GPU's en het optimaliseren van de toewijzing van resources voor diverse workloads.
Oplossing: Implementeer dynamische strategieën voor resourcetoewijzing, maak gebruik van containerorkestratietools (bijv. Kubernetes) voor flexibele resource-scaling en gebruik automatische schaalbaarheidsmechanismen om zich aan te passen aan veranderende eisen. Zorg er ook voor dat u regelmatig prestatiemonitoring en -analyse uitvoert om optimalisatiemogelijkheden te identificeren.
Interoperabiliteit
Het waarborgen van interoperabiliteit tussen verschillende AI-modellen, -frameworks en -diensten kan een uitdaging zijn vanwege compatibiliteitsproblemen en verschillende normen.
Oplossing: Stimuleer het gebruik van gestandaardiseerde interfaces en protocollen (bijv. RESTful APIs) om interoperabiliteit te bevorderen. Gebruik industriestandaard kaders en zorg ervoor dat componenten de overeengekomen conventies volgen. Zorg voor duidelijke communicatiekanalen tussen ontwikkelingsteams om compatibiliteitsproblemen in een vroeg stadium van het proces aan te pakken.
Beveiliging en privacy
Het beschermen van AI-workflows tegen beveiligingsbedreigingen en het waarborgen van de naleving van privacyregelgeving is een cruciale uitdaging in AI-orkestratie.
Oplossing: Implementeer robuuste beveiligingsprotocollen, encryptiemechanismen en toegangscontroles. Controleer en update regelmatig beveiligingsmaatregelen om opkomende bedreigingen aan te pakken. Voer privacy-impactbeoordelingen uit en gebruik privacy-behoudtechnieken om te voldoen aan de regelgeving inzake gegevensbescherming.
Gebrek aan standaardisatie
Het ontbreken van gestandaardiseerde praktijken en kaders voor AI-orkestratie kan leiden tot inconsistenties, waardoor het moeilijk is om best practices vast te stellen.
Oplossing: Stimuleer samenwerking in de industrie om gemeenschappelijke normen voor AI-orkestratie vast te stellen. Neem deel aan open source-initiatieven die zich richten op het ontwikkelen van gestandaardiseerde tools en frameworks. Volg de vastgestelde best practices en richtlijnen om consistentie tussen AI-workflows te behouden.
Best practices voor AI-orkestratie
Best practices voor AI-orkestratie zijn onder andere:
Uitgebreide planning
Verwoord duidelijk de doelen en doelstellingen van AI-orkestratie. Begrijp de specifieke workflows, taken en processen die orkestratie nodig hebben om de implementatie af te stemmen op de organisatiedoelstellingen. Zorg ervoor dat belangrijke belanghebbenden vroeg in het planningsproces worden betrokken om inzichten te verzamelen, zorgen aan te pakken en ervoor te zorgen dat de orkestratiestrategie aansluit op de algemene bedrijfsbehoeften.
Gestandaardiseerde workflows
Kies gevestigde frameworks en tools voor AI-orkestratie om consistentie en compatibiliteit te bevorderen. Dit omvat het gebruik van gestandaardiseerde interfaces en protocollen voor communicatie tussen verschillende componenten. Implementeer ook coderings- en naamgevingsconventies om de duidelijkheid en consistentie tussen scripts, modellen en configuraties te behouden. Dit vergemakkelijkt de samenwerking en vereenvoudigt het onderhoud.
Robuuste monitoring en logging
Implementeer robuuste monitoringoplossingen om de prestaties van AI-workflows in realtime bij te houden. Monitor het gebruik van middelen, de nauwkeurigheid van het model en de algehele systeemgezondheid. Implementeer uitgebreide logmechanismen om relevante informatie over orkestratieprocessen vast te leggen. Dit helpt bij probleemoplossing, debugging en post-analyse.
Continue optimalisatie
Analyseer voortdurend de prestaties van AI-modellen en workflows. Identificeer knelpunten, inefficiënties en verbeterpunten door middel van regelmatige prestatiebeoordelingen. Gebruik automatische schaalmechanismen om resources dynamisch aan te passen op basis van de workloadvereisten. Dit zorgt voor een optimale toewijzing van resources en responsiviteit op verschillende workloads.
Flexibiliteit en aanpasbaarheid
Ontwerp AI-orkestratieworkflows met flexibiliteit in gedachten. Aanpassing van veranderingen in databronnen, modelarchitecturen en infrastructuur zonder dat uitgebreide re-engineering nodig is.
Omarm A/B-testmethodologieën om verschillende versies van AI-modellen of -workflows te evalueren, waardoor datagestuurde beslissingen en iteratieve verbeteringen mogelijk zijn.
Samenwerking en documentatie
Bevorder samenwerking tussen verschillende teams die betrokken zijn bij AIAIontwikkeling en -orkestratie. Faciliteer regelmatige communicatie en kennisuitwisseling om uitdagingen aan te pakken en cross-functioneel begrip te bevorderen. Documenteer het AI-orkestratieproces uitgebreid. Voeg informatie toe over configuraties, afhankelijkheden en workflows om ervoor te zorgen dat de kennis overdraagbaar en schaalbaar is.
Security en compliance
Implementeer robuuste beveiligingsmaatregelen om AI-workflows en -data te beschermen. Dit omvat encryptie, toegangscontroles en regelmatige beveiligingsaudits.
Blijf op de hoogte van relevante regelgeving en nalevingsvereisten. Ontwerp orkestratieworkflows met privacy- en dataprotectieoverwegingen, waardoor afstemming op industrie- en wettelijke normen wordt gegarandeerd.
Training en ontwikkeling van vaardigheden
Zorg voor uitgebreide training voor de teams die betrokken zijn bij AI-orkestratie. Zorg ervoor dat teamleden bekwaam zijn in de gekozen orkestratietools en -frameworks. Bevorder een cultuur van continu leren om het team op de hoogte te houden van de nieuwste ontwikkelingen in AI-orkestratie en gerelateerde technologieën.
AI-orkestratietools en -technologieën
Er zijn verschillende AI-orkestratietools en -technologieën beschikbaar op de markt, die elk unieke functies en mogelijkheden bieden.
Hier zijn enkele populaire:
Kubernetes
Kubernetes, oorspronkelijk ontworpen voor containerorkestratie, is een krachtig hulpmiddel geworden voor het beheren en orkestreren van AI-workloads. Het biedt geautomatiseerde implementatie, schaalbaarheid en beheer van gecontaineriseerde applicaties. Kubernetes ondersteunt een breed scala aan AI-frameworks en maakt naadloze schaalbaarheid en toewijzing van resources mogelijk.
Kubernetes wordt op grote schaal gebruikt voor het implementeren en beheren van AI-applicaties op schaal. Het is met name nuttig voor het orkestreren van op Microservices gebaseerde AI-architecturen en het garanderen van een hoge beschikbaarheid en fouttolerantie.
Apache-luchtstroom
Apache Airflow is een open source-platform dat is ontworpen voor het orkestreren van complexe workflows. Het stelt gebruikers in staat om workflows te definiëren, in te plannen en te monitoren volgens gerichte acyclische grafieken (DAG's). Met een uitgebreide set operators ondersteunt Airflow taken die variëren van dataverwerking tot modeltraining en -implementatie.
Apache Airflow werkt goed voor het orkestreren van end-to-end dataworkflows, inclusief datavoorbereiding, modeltraining en implementatie. Het wordt vaak gebruikt in data science- en machine learning-pipelines.
Kubeflow
Kubeflow is een open source-platform dat bovenop Kubernetes is gebouwd, speciaal afgestemd op machine learning-workflows. Het biedt componenten voor modeltraining, dienstverlening en monitoring, samen met functies voor het volgen van experimenten en het orkestreren van pijpleidingen.
Kubeflow is ideaal voor organisaties die Kubernetes gebruiken voor hun AI-workloads. Het stroomlijnt de implementatie en het beheer van machine learning-modellen, vergemakkelijkt de samenwerking tussen datawetenschappers en ondersteunt de reproduceerbaarheid in ML-experimenten.
MLflow
MLflow is een open source-platform voor het beheer van de end-to-end levenscyclus van machine learning. Het omvat componenten voor het volgen van experimenten, het verpakken van code in reproduceerbare runs en het delen en implementeren van modellen. MLflow ondersteunt meerdere ML-frameworks en cloudplatforms.
MLflow is ontworpen voor organisaties die de levenscyclus van machine learning willen stroomlijnen - van experimenteren en ontwikkeling tot productie-implementatie. Het helpt bij het beheren van modellen, het volgen van experimenten en het garanderen van reproduceerbaarheid.
Apache NiFi
Apache NiFi is een open source data-integratietool die de automatisering van datastromen ondersteunt. Het biedt een gebruiksvriendelijke interface voor het ontwerpen van datapipelines en ondersteunt dataroutering, transformatie en systeemintegratie.
Apache NiFi wordt vaak gebruikt voor data-inname, transformatie en verplaatsing in AI- en data-analyticsworkflows. Het vergemakkelijkt de creatie van schaalbare en flexibele datapipelines.
TensorFlow uitgebreid (TFX)
TensorFlow Extended is een end-to-end platform voor het implementeren van productieklare machine learning-modellen. Het omvat componenten voor datavalidatie, modeltraining, modelanalyse en modelserving. TFX is ontworpen om naadloos samen te werken met TensorFlow-modellen.
TFX is geschikt voor organisaties die zich richten op het op schaal implementeren van machine learning-modellen. Het biedt tools voor het beheer van de gehele levenscyclus van een machine learning-model, van datavoorbereiding tot dienstverlening in de productie.
Bij het kiezen van een AI-orkestratietool moeten organisaties rekening houden met factoren zoals hun specifieke vereisten voor gebruikssituaties, de bestaande technologiestack, het integratiegemak, schaalbaarheid en gemeenschapsondersteuning. Elke tool heeft zijn sterke punten en is mogelijk geschikter voor bepaalde scenario's, dus het is essentieel om ze te evalueren op basis van de specifieke behoeften van de AIAIworkflows in kwestie.
Waarom Pure Storage voor AI-orkestratie?
AI-orkestratie is de overkoepelende geleider van AI-tools en -processen, waardoor ondernemingen AI-gerelateerde schaalbaarheid, flexibiliteit, samenwerking en resourcetoewijzing kunnen verbeteren.
Om AIAIorkestratie volledig te benutten voor uw bedrijf, hebt u echter een agile, AI-ready dataopslagplatform nodig dat kan voldoen aan de grote datavereisten van AI-workloads.
Pure Storage ondersteunt AI-orkestratie met een uitgebreide aanpak die zowel hardware als software omvat, waaronder:
- AIRI ® voor een geïntegreerde platformoplossing die de prestaties van NVIDIA GPU's combineert met de kracht van Pure Storage All-Flash-storage arrays in een eenvoudige AI-infrastructuuroplossing die is ontworpen om prestaties op bedrijfsniveau te leveren.
- FLASHBLADE ® voor ongestructureerde dataopslag. De FLASHBLADE-familie maakt het mogelijk opslag te splitsen van computing, waardoor de efficiëntie wordt bevorderd door databronnen te delen tussen meerdere GPU's in plaats van opslag te integreren met individuele GPU's.
- Portworx ® voor AI-toepassingen die in containers draaien. Dit maakt cloudcompatibiliteit en flexibiliteit mogelijk bij het beheer van Kubernetes-omgevingen.
- DirectFlash ®-modules , waarmee all-flash arrays direct kunnen communiceren met ruwe flashopslag.
Daarnaast biedt Pure Storage het Evergreen//One ™ storage-as-a-service-platform, dat de kosteneffectiviteit verder verbetert door een op verbruik gebaseerd model te bieden. Dit is vooral gunstig voor AI-workloads, waar de exacte modellen en benodigde hoeveelheden onvoorspelbaar kunnen zijn.
