Введение
Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) резко возросло более чем на 100% с 2017 года. Однако, несмотря на этот впечатляющий рост, процент организаций, использующих ИИ, остается стабильным между 50% и 60% в течение последних нескольких лет. Но вот захватывающая часть — избранная группа компаний пожинает плоды ИИ и оставляет своих конкурентов далеко позади.
Эти первопроходцы делают смелые инвестиции в ИИ и используют передовые методы для ускорения разработки и масштабирования. Понятно, что эти лидеры прокладывают путь к будущему ИИ.
Несмотря на то, что обещания ИИ всегда захватывающие, есть и некоторые потенциальные недостатки, которые следует учитывать.
Представьте, если бы вашей компании пришлось создавать каждый компонент ИИ с нуля, без каких-либо стандартизированных или согласованных частей, процессов или протоколов обеспечения качества. Звучит как кошмар, верно? К сожалению, именно так многие организации подходят к разработке и управлению ИИ и аналитикой в целом, и это ставит их в невыгодное конкурентное положение.
Не сумев установить стандартизированные методы, вы тратите драгоценное время и ресурсы, в то время как ваши конкуренты ускоряются с более эффективными и действенными системами ИИ.
Если вы хотите, чтобы искусственный интеллект оказал реальное влияние на прибыль вашей компании, вам необходимо масштабировать его по всей организации. Это означает внедрение ИИ в ваши основные бизнес-процессы, рабочие процессы и пути клиентов для ежедневной оптимизации процесса принятия решений и операций.
Но масштабирование ИИ может оказаться непростой задачей — вот почему вам нужна высокоэффективная производственная линия ИИ, где каждая команда ИИ может быстро производить десятки готовых к гонкам, безопасных и надежных моделей. Недавнее исследование McKinsey показывает, что компании, использующие этот подход, с гораздо большей вероятностью увидят значительный масштаб и ценность, а некоторые даже добавят 20% к своей прибыли до вычета процентов и налогов (EBIT) за счет использования ИИ.
ИИ меняет правила игры для бизнеса, и последние достижения в области инструментов и технологий ИИ имеют огромное значение. Благодаря этим улучшениям рабочие процессы ИИ стали быстрее, эффективнее и надежнее, чем когда-либо прежде, а масштабирование ИИ в вашей организации никогда не было таким простым.
Ключом к раскрытию всего потенциала ИИ является внедрение лучшей в своем классе структуры под названием MLOps (сокращение от операций машинного обучения). Эта структура позволяет организациям построить стандартную фабрику искусственного интеллекта для всей компании, которая может обеспечить масштабируемость и согласованность во всех областях вашего бизнеса.
Пришло время воспользоваться силой ИИ и вывести свой бизнес на новый уровень!
Наблюдаемость
MLOps — схема объединения платформ, инструментов, сервисов и ролей для обеспечения надежного масштабируемого ИИ. Этот подход основан на существующих передовых методах разработки программного обеспечения, известных как DevOps, которые позволили многим технологическим компаниям предоставлять более быстрое, надежное и безопасное для рисков программное обеспечение, которое приносит новую ценность для их клиентов. С помощью MLOps вы можете использовать всю мощь DevOps и трансформировать процесс доставки ИИ.
Этот инновационный подход расширяет проверенные принципы DevOps для учета уникальных характеристик ИИ, таких как вероятностный характер результатов ИИ и его зависимость от данных. С помощью MLOps вы можете сочетать культурные практики, связанные с данными и их использованием, наукой о данных и инструментами для быстрого повторения версий модели и проверки различных гипотез. Цель MLOps — упростить процесс запуска моделей машинного обучения в производство, а также обеспечить их постоянное обслуживание и мониторинг.
Итак, вот в чем дело. Если вы хотите сделать это правильно, вам нужно начать с хороших практик MLOps, основы наблюдаемости ИИ. Применяя эти методы, вы можете получить полное представление о своих моделях на каждом этапе жизненного цикла машинного обучения — от обучения до производства.
Это четкое наблюдение за жизненным циклом машинного обучения позволит вам масштабировать разработку ИИ в вашей организации или даже для личного использования. Благодаря наблюдаемости ИИ вы можете раскрыть весь потенциал своих моделей ИИ и добиться большего успеха, чем когда-либо прежде. Позже я расскажу о некоторых инструментах и платформах, которые помогут вывести вашу игру с ИИ на новый уровень.
выращивание
Хотя MLOps все еще является относительно новым и развивающимся, он может революционизировать подход бизнеса к ИИ. Чтобы обеспечить наилучшие результаты, важно использовать комплексный подход, охватывающий весь жизненный цикл ИИ — от управления данными до разработки и развертывания моделей и эксплуатации моделей в реальном времени.
Поддерживая этот подход правильными людьми, процессами и технологиями, вы можете значительно поднять планку того, чего может достичь ваш бизнес.
Я должен еще раз отметить, что создание возможностей MLOps может изменить правила игры, перенаправив ваших специалистов по данным, инженеров и технологов от индивидуальных сборок к более промышленному производственному подходу. Однако для обеспечения успеха внедрения MLOps крайне важно, чтобы бизнес-лидеры, особенно те из вас, кто находится в высшем руководстве, играли решающую роль.
Чтобы начать с правильной ноги, вот несколько рекомендаций, которые лично я считаю очень полезными в своей области. При правильном подходе и поддержке ваш бизнес может раскрыть весь потенциал MLOps и добиться большего успеха, чем когда-либо прежде.
1. Вам необходимо настроить показатели производительности для каждой модели машинного обучения, которую вы создаете в своей компании. В идеале большинство — скажем, 80 % или более — моделей, развернутых в производственной среде, должны иметь четкую рентабельность инвестиций, которую можно соответствующим образом оценить. К сожалению, нередко можно встретить в производстве модели, которые вообще не представляют реальной ценности для бизнеса. Вот почему так важно с самого начала установить правила: никакой ожидаемой доходности, никаких текущих инвестиций. Применяя эти рекомендации, вы можете быть уверены, что каждая развернутая вами модель искусственного интеллекта приносит реальную пользу и продвигает ваш бизнес вперед.
2. Крайне важно установить совместную ответственность между вашим бизнесом, инженерами по искусственному интеллекту, аналитиками данных и ИТ-командами. К сожалению, эти команды нередко работают изолированно или даже пытаются скрыть свои неудачи в разработке моделей. Но правда в том, что ни одна из сторон не выигрывает, если они не разделяют свои цели и не работают вместе для достижения общей цели. В конце концов, моделирование ИИ и MLOps — сложные задачи, требующие высокой степени технических знаний. Стимулируя культуру совместной ответственности, вы можете гарантировать, что все будут работать над достижением одной цели, а ваши инвестиции в ИИ принесут максимальную пользу.
3. Есть способы развернуться и создать сильную команду инженеров машинного обучения. Объединив имеющийся опыт ваших внутренних ИТ-разработчиков с новыми внешними сотрудниками, обладающими обширным опытом работы с MLOps из разных отраслей, вы можете создать мощную команду, способную добиваться реальных результатов. Но помните, чтобы стать бизнесом, основанным на искусственном интеллекте, требуется вклад всего вашего персонала. Вот почему так важно вовлекать в разработку ИИ всех сотрудников, а не только технических специалистов.
Поступая таким образом, вы можете быть уверены, что ваши решения на основе искусственного интеллекта действительно улучшают роль сотрудников, делая их работу проще и эффективнее. Этот подход также стимулирует изобретательность, уверенность и гибкость сотрудников, позволяя вашему бизнесу постоянно адаптироваться и процветать перед лицом изменений.
Автоматизация
Теперь вы можете задаться вопросом, есть ли какие-либо хорошие инструменты и платформы для MLOps, чтобы вывести вашу игру с ИИ на новый уровень? Есть много вариантов, как с открытым исходным кодом, так и коммерческих. Я рад поделиться с вами некоторыми из моих любимых инструментов.
· Обеспечивает визуализацию производительности и экспериментальное отслеживание моделей машинного обучения.
· Предлагает автоматизацию, отслеживание, обучение и улучшение моделей машинного обучения.
· Предоставляет облачный сервис.
· Предлагает совместную платформу для реализации культуры MLOps.
· Поддерживает и автоматизирует ключевые этапы жизненного цикла MLOps, такие как отслеживание экспериментов, управление версиями наборов данных и управление моделями.
· Предоставляет первую для разработчиков платформу MLOps, которая оптимизирует рабочий процесс машинного обучения от начала до конца.
· Используется ведущими специалистами по машинному обучению, включая команды NVIDIA, OpenAI, Lyft, Blue River Technology, Toyota и MILA.
· Предоставляет платформу для создания, развертывания и управления моделями машинного обучения.
· Предлагает совместную платформу для ученых, разработчиков и ИТ-специалистов.
· Предоставляет централизованную платформу для управления моделями, данными и экспериментами.
· Предлагает масштабируемую и безопасную платформу для развертывания моделей в производстве.
· Предоставляет полный набор инструментов для управления моделями, мониторинга и руководства.
· Используется такими компаниями, как PayPal, Comcast и Progressive.
· Предоставляет полностью управляемый сервис для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения.
· Предлагает масштабируемую и безопасную платформу для развертывания моделей в производстве.
· Предоставляет полный набор инструментов для обучения, настройки и развертывания моделей.
· Предлагает интеграцию с другими сервисами AWS для хранения, обработки и анализа данных.
· Предоставляет набор готовых алгоритмов и платформ для распространенных вариантов использования.
· Используется такими компаниями, как Intuit, Expedia и GE Healthcare.
Таким образом, Weights & Biases — это платформа для разработчиков, которая обеспечивает визуализацию производительности и экспериментальное отслеживание моделей машинного обучения, а H2O MLOps предлагает совместную платформу для создания, развертывания и управления моделями в масштабе. А если вы уже используете AWS, Amazon SageMaker — это полностью управляемый сервис, который позволяет с легкостью создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения, используя предварительно созданные алгоритмы и бесшовную интеграцию с другими сервисами AWS.
Все три инструмента предлагают бесплатные версии и платные версии с дополнительными функциями и используются ведущими компаниями отрасли.
Заключение
Хотя многие организации осознают ценность приложений ИИ, масштабирование может быть проблемой без правильных операционных методов, инструментов и команд. Но с ростом спроса на ИИ пришла волна технологических инноваций, которые могут автоматизировать и упростить создание и обслуживание систем ИИ. Вот тут и приходит на помощь MLOps — он может помочь компаниям интегрировать эти инструменты с проверенными методами разработки программного обеспечения, чтобы ускорить разработку надежных систем искусственного интеллекта.
Я надеюсь, что, поняв силу MLOps и рычаги, которые нужно использовать, бизнес сможет облегчить переход к более систематической разработке и управлению ИИ.
