Gerenciamento do ciclo de vida de modelos de IA: visão geral

Nas empresas, o papel crítico da IA exige uma metodologia e uma plataforma bem definidas e robustas, e um negócio pode até falir se sua metodologia e plataforma não estiverem à altura. Por exemplo, se a detecção de fraude tomar decisões ruins, uma empresa será afetada negativamente. No longo pipeline da IA, o tempo de resposta, a qualidade, a imparcialidade, a explicabilidade e outros elementos devem ser gerenciados como parte de todo o ciclo de vida. É impossível gerenciá-los individualmente.

Portanto, o que chamamos de "gerenciamento do ciclo de vida de modelos de IA" gerencia o complicado pipeline de IA e ajuda a garantir os resultados necessários na empresa. Detalharemos o gerenciamento do ciclo de vida de modelos de IA em uma série de entradas de blog. Além disso, mostraremos como o IBM® Cloud Pak for Data pode ajudar no gerenciamento do ciclo de vida de modelos de IA.

Esperamos que essas entradas de blog sejam de interesse das seguintes pessoas:

• Líderes de ciência de dados e IA: para entender melhor como aumentar os retornos sobre os investimentos em ciência de dados e IA.
  
  
• Cientistas de dados: para apreciar melhor como as atividades de ciência de dados podem aproveitar/integrar com ferramentas/processos de DevOps e entender mais profundamente a estratégia da IBM para gerenciamento do ciclo de vida de modelos de IA de ponta a ponta.
  
  
• Engenheiros de DevOps: para entender melhor o processo de desenvolvimento de IA, suas complexidades associadas e como ele pode se integrar ao DevOps.

Vamos pensar sobre o que é necessário para o gerenciamento do ciclo de vida de modelos de IA. O primeiro requisito é um conjunto de componentes para todo o pipeline. O documento “The AI Ladder – Demystifying AI Challenges” explica como introduzir a IA na empresa e descreve claramente as quatro etapas do pipeline:

• Colete: torne os dados simples e acessíveis.
  
  
• Organize: crie uma base de análise de dados pronta para negócios.
  
  
• Analise: construa e escale a IA com confiança e transparência.
  
  
• Integre: operacionalize a IA em toda a empresa.

Outro requisito é a gestão de dados de todo o pipeline. A qualidade é essencial nas empresas, e a explicabilidade e a imparcialidade são cada vez mais essenciais. Durante todo o pipeline, a gestão de dados para o gerenciamento do ciclo de vida de modelos de IA deve monitorar e fornecer feedback sobre qualidade, imparcialidade e explicabilidade.

Como vimos, o gerenciamento do ciclo de vida de modelos de IA não é fácil. É impossível realizá-lo manualmente. Portanto, as ferramentas necessárias devem ter as seguintes funcionalidades para uma compatibilidade eficaz com o gerenciamento do ciclo de vida de modelos de IA em uma nuvem:

• Facilidade de treinamento e implementação de modelos
  
  
• Implementação e treinamento de modelos em escala
  
  
• Monitoramento de gestão, qualidade e conformidade de dados
  
  
• Visualização de todo o pipeline
  
  
• Conectores avançados para fontes de dados

Um exemplo dessas ferramentas é o IBM Cloud Pak for Data. O IBM Cloud Pak for Data é uma plataforma de dados e IA multinuvem com ferramentas de ponta a ponta para gerenciamento do ciclo de vida de modelos de IA de nível empresarial, ModelOps. Ele ajuda as organizações a melhorar seu rendimento geral das atividades de ciência de dados e a alcançar um time to value mais rápido de suas iniciativas de IA. O Cloud Pak for Data inclui os seguintes recursos principais:

• Ferramentas de desenvolvimento e treinamento de modelos, incluindo AutoAI e no-code, recursos de arrastar e soltar e compatibilidade com um vasto conjunto de bibliotecas e frameworks de código aberto comumente usados.
  
  
• Ferramentas de implementação de modelos para escalar modelos implementados em produção para aplicativos modernos e atender aos requisitos de desempenho.
  
  
• Modele ferramentas de monitoramento e gerenciamento para fornecer uma IA confiável.
  
  
• Recursos de virtualização de dados para aumentar significativamente a taxa de transferência de IA das equipes de ciência de dados, ajudando os cientistas de dados a acessar com eficiência o amplo conjunto de fontes de dados de uma empresa em um ambiente multinuvem híbrido, sem precisar copiar dados.
  
  
• DataOps para atender os requisitos de gestão, qualidade e conformidade de dados.
  
  
• Serviços de dados completos, com um vasto conjunto de conectores de dados e recursos escaláveis de integração de dados multinuvem para permitir operações eficientes de extrair, transformar e carregar (ETL) de uma variedade de fontes de dados.

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