人工智能正被企業用來解決重大業務問題,預測未來活動,并以幾年前還不可能的方式利用數據。然而,盡管創建預測算法已成為數據科學家使用創新工具和技術的標準做法,但公司仍在努力有效地部署和維護這些算法,這通常被稱為人工智能旅程的“最后一英里”。


操作人工智能模型的ModelOps公司,在有效地自動化人工智能的推出和維護方面,已經取得了越來越大的發展,將人工智能帶到了終點線,并確保其不斷改進和增值。


人工智能的復雜性顯然推動了這一新實踐。隨著人工智能的不斷發展,為解決特定業務問題而部署的算法數量也在不斷增長,因此組織必須部署多個算法來解決新問題。作為一個極端的例子,考慮Alexa——你需要一大群人來更新成百上千的算法,這些算法必須被創建來回答大量的新問題。


那么,回答 是什么?這就是人工智能生命周期自動化成為處理不斷增長的算法大軍的唯一方法。


定義ModelOps


據研究公司Gartner稱,ModelOps主要專注于各種人工智能模型的治理和生命周期管理。它自動化了人工智能解決方案的開發、驗證、評分、部署、治理和維護。ModelOps可以幫助公司縮短生產周期,并在規模上快速向最終用戶交付結果,同時還可以不斷改進結果。


ModelOps與DevOps有許多相似之處,DevOps是一組集成軟件開發和IT操作的實踐,有助于縮短軟件開發生命周期并實現持續更新。這兩種做法的目的都是消除軟件工程師或數據科學家與IT之間的隔閡,使項目更容易運行并保持順利運行。


在ModelOps中,數據科學團隊和IT部門之間的協作確保了用于訓練人工智能模型的數據也考慮了生產中使用的操作數據,以及今后需要的建模和再培訓。由于IT專業人員并不總是接受過理解分析模型的培訓,因此如果沒有數據科學家的支持,就很難部署它們。


借助ModelOps,企業可以遵循以下四個步驟來標準化和自動化有效啟動ModelOps的過程,并確保它成為AI開發和部署的關鍵方法。


拆下筒倉


在整個企業范圍內灌輸協作意識是很重要的,但在數據科學家、軟件工程師、It部門和業務領導人之間尤其如此。每個人都必須對最終目標有一個清晰的概念,并使用相同的流程和規則來交付可以不斷改進的分析驅動的結果。這種合作需要C-suite的深度承諾,C-suite必須在整個組織內就所創建的人工智能流程的價值、其在業務成功中的作用以及對持續改進心態的期望進行充分而清晰的溝通。


評估現狀


在實現ModelOps之前,了解您目前在AI開發有效性和自動化數據收集方面所處的位置非常重要。你需要掌握有多少模型在運行,它們是如何使用的,誰開發的。你還需要知道什么樣的數據被用來訓練它們,它們有多精確,以及它們如何被用于未來的算法。但您還需要知道挑戰在哪里,什么通常會延遲生產,什么會導致最大的摩擦。通過了解您在開始階段的位置,這些因素將幫助您確定從何處開始以及如何開始自動化人工智能過程。


建立操作和自動化規則


當組織有不同的編程語言在運行、團隊之間很少協作以及不同的過程到位時,構建ModelOps策略可能會很困難。當團隊使用手動過程來訓練數據、添加數據、評分數據和評估算法的有效性時,可能會更加困難。通過自動化這些費力的手工過程,組織不僅減少了錯誤,產生了高度準確和相關的算法,而且還消除了人工智能偏見,更容易審查輸入數據,以確保其多樣性、公平性和可解釋性。


監控KPI


一旦部署了模型,就必須根據商定的關鍵性能指標(KPI)對其進行監控。這確保了它繼續達到預期的目的,不斷地用各種相關的數據對它進行培訓,并提高其準確性。通過跨許多可能正在運行的算法自動化模型操作,您可以獲得一個整體視圖,以更好地簡化模型治理、解釋性和工作流分析。


隨著企業、和其他機構繼續依賴數百種算法來解決復雜的問題,ModelOps管理這些問題的需求變得越來越重要。ModelOps使人工智能比以往任何時候都更快、更有效地推出,同時幫助企業快速適應不斷變化的市場需求,因為它使人工智能更加智能和相關。但要在組織內部取得真正的成功,就需要數據科學家、運營團隊和整個公司的協作心態,共同努力實現人工智能的價值最大化。

ModelOps:大規模管理人工智能模型的關鍵

隨著這些目標的實現,ModelOps真的可以成為一個有用的策略,在改善和隱形人工智能開發的道路上穿越最后一英里。




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