AI 協作是指協調和管理系統或工作流程中各種 AI 元件的部署、整合和互動的過程。這包括協調多個 AI 模型的執行、管理資料流，以及優化運算資源的使用。
AI 協作旨在簡化和自動化 AI 應用程式的端到端生命週期，從開發和訓練到部署和監控。它能確保不同 AI 模型、服務和基礎架構元件的有效協作，進而改善 AI 系統的整體效能、可擴充性和回應性。基本上，AI 協作作為導體，協調 AI 生態系統的多種元素，以增強工作流程效率並達到最佳成果。
AI 協作的好處
AI 協作的優點包括：
增強擴充性
AI 協作讓組織能夠輕鬆擴展 AI 計畫。透過有效管理 AI 模型和資源的部署和利用，企業可以快速適應不斷增加的工作負載或不斷變化的需求，確保最佳效能和資源分配。
提升彈性
AI 協作為整合各種 AI 元件提供了彈性的框架。它讓組織能夠輕鬆地將新模型、演算法或資料來源整合到現有的工作流程中，並促進創新和適應性，以因應不斷變化的業務需求或技術進步。
高效率的資源配置
透過智慧資源管理，AI 協作能確保運算資源能依需求妥善分配。這樣可以最佳化成本，並避免資源瓶頸，讓組織能夠最高效地利用其運算能力。
加速開發與部署
AI 協作可簡化從開發到部署的端對端 AI 生命週期。這透過自動化重複性任務、促進開發團隊之間的協作，並提供集中式平台來管理整個工作流程，從而加速 AI 解決方案的上市時間。
促進合作
AI 協作促進了不同 AI 模型、服務和團隊的協作。它建立了一個統一的環境，讓各種元件能夠無縫協作，促進跨學科的溝通和知識分享。這種協作方式可提升 AI 計畫的整體成效。
改善監控與管理
AI 協作包括強大的監控和管理功能，讓組織能夠即時追蹤 AI 模型的效能。這有助於主動識別問題、快速故障排除，並持續最佳化高效能 AI 工作流程。
簡化合規性與治理
透過對 AI 工作流程的集中控制，AI 協作可幫助組織遵守法規要求和治理標準。它能確保 AI 流程遵循既定的準則，在 AI 開發和部署中提高透明度和責任感。
AI 協作的挑戰（與解決方案）
AI 協作的挑戰包括：
資料整合
將多元且分散的資料來源整合至 AI 工作流程中可能相當複雜。不同的資料格式、結構和品質問題可能會阻礙無縫資料整合。
解決方案：實施標準化資料格式、建立資料品質檢查，並使用資料整合平台簡化資料擷取和預處理。採用資料虛擬化技術也有助於建立不同資料來源的統一觀點。
模型版本和管理
管理不同版本的 AI 模型，尤其是在動態環境中，在追蹤變化、確保一致性和促進開發團隊之間的協作方面，都帶來了挑戰。
解決方案：採用專用於機器學習的版本控制系統，例如用於程式碼和模型版本的 Git。運用 Docker 等容器化技術封裝模型與相依性，確保再現性。實施模型登錄，以有效編製和管理模型版本。
資源分配與最佳化
高效率分配和管理各種 AI 任務和工作流程的運算資源是常見的挑戰。其中包括平衡 CPU 和 GPU 的使用，以及最佳化各種工作負載的資源分配。
解決方案：實施動態資源分配策略，利用容器調度工具（如 Kubernetes）進行彈性的資源擴展，並使用自動擴展機制來適應不斷變化的需求。此外，請務必定期進行效能監控與分析，以找出最佳化機會。
互通性
由於相容性問題和不同的標準，確保不同 AI 模型、框架和服務之間的互通性可能具有挑戰性。
解決方案：鼓勵使用標準化介面和協定（如 RESTful APIs，以促進互通性。採用業界標準架構，確保組件遵循商定的慣例。在開發團隊之間建立明確的溝通管道，以解決流程初期的相容性問題。
安全性與隱私
保護 AI 工作流程免受安全威脅，並確保遵守隱私法規是 AI 協作的關鍵挑戰。
解決方案：實施健全的安全協定、加密機制和存取控制。定期稽核並更新安全措施，以因應新興威脅。進行隱私影響評估，並採用隱私保護技術以符合資料保護法規。
缺乏標準化
缺乏 AI 協作的標準化實務和框架，可能導致不一致，導致難以建立最佳實務。
解決方案：鼓勵業界合作，為 AI 協作建立共同標準。參與以開發標準化工具及架構為重點的開源計劃。遵循既定的最佳做法和指南，以維持 AI 工作流程的一致性。
AI 協作的最佳做法
AI 協作的最佳做法包括：
全面規劃
清楚說明 AI 協作的目標與目的。了解特定工作流程、任務和流程，這些需要協調才能使實施與組織目標保持一致。務必在規劃流程初期讓關鍵利害關係人參與，以收集深度資訊、處理疑慮，並確保調度策略符合整體業務需求。
標準化工作流程
選擇成熟的 AI 協作框架和工具，以促進一致性和相容性。這包括使用標準化介面和協定，在不同元件之間進行通訊。此外，實施編碼和命名慣例，以保持指令碼、模型和配置之間的清晰度和一致性。如此可促進協作並簡化維護作業。
強大的監控與記錄功能
部署健全的監控解決方案，即時追蹤 AI 工作流程的效能。監控資源利用率、模型準確度和整體系統健全狀況。實施全面的記錄機制，以擷取調度流程的相關資訊。這有助於進行故障排除、除錯和分析後。
持續優化
持續分析 AI 模型和工作流程的效能。透過定期的績效評估，找出瓶頸、效率低落，以及需要改進的領域。使用自動擴展機制，根據工作負載需求動態調整資源。如此可確保最佳資源配置與回應能力，以因應各種工作負載。
靈活性和適應性
靈活設計 AI 協作工作流程。適應資料來源、模型架構和基礎架構的變化，而不需要大規模的再造。
採用 A/B 測試方法，評估不同版本的 AI 模型或工作流程，從而實現資料驅動的決策和反覆改進。
協作與文件
促進參與 AI 開發和調度的不同團隊之間的協作。促進定期溝通和知識分享，以應對挑戰並促進跨職能的理解。全面記錄 AI 協作流程。包含有關配置、相依性和工作流程的資訊，以確保知識可轉移和擴展。
安全性及合規性
實施健全的安全措施，以保護 AI 工作流程和資料。這包括加密、存取控制和定期安全性稽核。
隨時掌握相關法規與法規遵循要求。設計調度工作流程時考量隱私和資料保護，確保符合產業和法律標準。
訓練與技能發展
為參與 AI 協作的團隊提供全面的訓練。確保團隊成員精通所選的調度工具和架構。培養持續學習的文化，讓團隊瞭解 AI 協作和相關技術的最新進展。
AI 協作工具與技術
市面上有數種 AI 協作工具與技術，每種工具皆具備獨特的功能與能力。
以下是一些熱門項目：
Kubernetes
Kubernetes 原本專為容器調度而設計，已成為管理和調度 AI 應用的強大工具。它提供容器化應用程式的自動化部署、擴展和管理。Kubernetes 支援廣泛的 AI 框架，並允許無縫擴展和資源分配。
Kubernetes 廣泛用於大規模部署和管理 AI 應用環境。它特別有利於以 AI 架構為基礎的微服務調度，並確保高可用性和容錯性。
Apache Airflow
Apache Airflow 是一種開源平台，專為協調複雜的工作流程而設計。使用者可依指示使用非週期性圖表（DAG）來定義、排程及監控工作流程。Airflow 擁有豐富的操作人員，支援從資料處理到模型訓練和部署等任務。
Apache Airflow 非常適合協調端到端資料工作流程，包括資料準備、模型訓練和部署。它常用於資料科學和機器學習管道。
Kubeflow
Kubeflow 是建立在 Kubernetes 之上的開放原始碼平台，專為機器學習工作流程量身打造。它提供模型訓練、服務和監控的元件，以及實驗追蹤和管道調度的功能。
Kubeflow 非常適合採用 Kubernetes 處理 AI 應用的組織。它簡化了機器學習模型的部署和管理，促進了資料科學家之間的協作，並支援 ML 實驗的再現性。
MLflow
MLflow 是管理端對端機器學習生命週期的開放原始碼平台。它包含了追蹤實驗的元件、將程式碼封裝成可再現的運行，以及共享和部署模型。MLflow 支援多個 ML 框架和雲平台。
MLflow 專為希望簡化機器學習生命週期的組織而設計，從實驗和開發到生產部署。它有助於管理模型、追蹤實驗，並確保再現性。
Apache NiFi
Apache NiFi 是一種開放原始碼資料整合工具，可支援資料流的自動化。它為設計資料管道提供易於使用的介面，並支援資料路由、轉換和系統整合。
Apache NiFi 常用於 AI 和資料分析工作流程中的資料擷取、轉換和移動。它有助於建立可擴充且彈性的資料管道。
TensorFlow Extended（TFX）
TensorFlow Extended 是一款端對端平台，可部署生產就緒的機器學習模型。其中包含資料驗證、模型訓練、模型分析和模型服務的元件。TFX 的設計能與 TensorFlow 模型無縫協作。
TFX 適用於專注於大規模部署機器學習模型的組織。它提供工具來管理機器學習模型的整個生命週期，從資料準備到生產服務。
選擇 AI 協作工具時，組織應考慮特定使用案例需求、現有技術堆疊、易於整合、可擴充性和社群支援等因素。每個工具都有其優勢，可能更適合某些情境，因此必須根據相關 AI 工作流程的特定需求進行評估。
為何選擇 Pure Storage 進行 AI 協作？
AI 協作是 AI 工具和流程的主要執行者，使企業能夠改善 AI 相關的可擴充性、彈性、協作和資源分配。
然而，為了為您的企業充分利用 AI 協作，您需要一個靈活、AI 就緒的資料儲存平台，以跟上 AI 工作負載的大數據需求。
Pure Storage 以全面的方式支援 AI 協作，包括硬體和軟體，包括：
- AIRI® 是整合式平台解決方案，將 NVIDIA GPU 的效能與 Pure Storage 全快閃儲存陣列的強大功能結合到專為提供企業級效能而設計的簡易 AI 基礎架構解決方案中。
- 非結構化資料儲存適用的 FlashBlade®。FlashBlade 系列讓儲存能夠從運算中分離，透過多個 GPU 分享資料來源來提高效率，而不需將儲存與個別 GPU 整合。
- Portworx® 適合容器內運行的 AI 應用程式。如此一來，雲端的相容性與彈性就能管理 Kubernetes 環境。
- DirectFlash® 模組，讓全快閃陣列能夠直接與原始快閃儲存通訊。
此外，Pure Storage 提供 Evergreen//One 儲存即服務平台，透過提供以使用量為基礎的模式進一步提升成本效益。這對 AI 工作負載特別有幫助，因為實際的模型和數量可能無法預測。
