KI-Modelllebenszyklusmanagement: Überblick

Im Unternehmen erfordert die kritische Rolle der KI eine klar definierte und robuste Methodik und Plattform, und ein Unternehmen kann sogar scheitern, wenn seine Methodik und Plattform nicht den Anforderungen entsprechen. Wenn beispielsweise bei der Betrugserkennung schlechte Entscheidungen getroffen werden, wird das Unternehmen negativ beeinflusst. In der langen Pipeline für KI müssen Reaktionszeit, Qualität, Fairness, Erklärbarkeit und andere Elemente als Teil des gesamten Lebenszyklus verwaltet werden. Es ist unmöglich, sie einzeln zu verwalten.

Daher verwaltet das, was wir „KI-Modelle Lebenszyklusmanagement“ nennen, die komplizierte KI-Pipeline und trägt dazu bei, die notwendigen Ergebnisse im Unternehmen sicherzustellen. Wir werden das KI-Modelle Lifecycle Management in einer Reihe von Blogeinträgen detailliert beschreiben. Darüber hinaus zeigen wir, wie IBM Cloud Pak for Data das KI-Modelllebenszyklusmanagement unterstützen kann.

Wir gehen davon aus, dass diese Blogeinträge für die folgenden Personen von Interesse sind:

• Führungskräfte im Bereich Data Science und KI: Sie wollen besser verstehen, wie sich die Rendite von Investitionen in den Bereich Data Science und KI steigern lässt.
  
  
• Data Scientists: Um besser zu verstehen, wie Data-Science-Aktivitäten DevOps-Tools/Prozesse nutzen können, und um IBMs Strategie für das End-to-End-Lebenszyklusmanagement von KI-Modellen besser zu verstehen.
  
  
• DevOps-Ingenieure: Um den KI-Entwicklungsprozess, die damit verbundenen Komplexitäten und die Integration in DevOps besser zu verstehen.

Lassen Sie uns überlegen, was für das KI-Modell-Lebenszyklusmanagement notwendig ist. Die erste Anforderung ist eine Reihe von Komponenten für die gesamte Pipeline. Das Dokument „The AI Ladder – Demystifying AI Challenges“ erklärt, wie man KI in das Unternehmen einführt, und skizziert klar und deutlich die vier Schritte der Pipeline:

• Erfassen: Daten einfach und zugänglich machen.
  
  
• Organisieren: Schaffen Sie eine geschäftsfähige Analysegrundlage.
  
  
• Analysieren: Entwickeln und skalieren Sie KI mit Vertrauen und Transparenz.
  
  
• Integration: Operationalisierung von KI im gesamten Unternehmen.

Eine weitere Anforderung ist die Data Governance der gesamten Pipeline. Qualität ist in Unternehmen von entscheidender Bedeutung, und Erklärbarkeit und Fairness werden immer wichtiger. Während des gesamten Pipelinings sollte die Data Governance für das Lebenszyklusmanagement von KI-Modellen die Qualität, Fairness und Erklärbarkeit überwachen und Feedback dazu geben.

Wie wir gesehen haben, ist das KI-Modelle Lebenszyklus Management nicht einfach. Es ist unmöglich, dies manuell durchzuführen. Daher sollten die notwendigen Tools über die folgenden Funktionen verfügen, um das KI-Modelllebenszyklusmanagement in einer Cloud effektiv zu unterstützen:

• Einfache Schulung und Bereitstellung des Modells
  
  
• Modell-Bereitstellung und -Schulung in großem Maßstab
  
  
• Überwachung von Data Governance, Qualität und Compliance
  
  
• Visualisierung der gesamten Pipeline
  
  
• Umfangreiche Konnektoren zu Datenquellen

Ein Beispiel für diese Tools ist das IBM Cloud Pak for Data. IBM Cloud Pak for Data ist eine Multicloud -Daten- und KI-Plattform mit End-to-End-Tools für Unternehmensklasse KI-Modelle Model Lifecycle Management und ModelOps. Es hilft Unternehmen, ihren Gesamtdurchsatz bei Data-Science-Aktivitäten zu verbessern und eine schnellere Wertschöpfung aus ihren KI-Initiativen zu erzielen. Cloud Pak for Data umfasst die folgenden Schlüsselfunktionen:

• Tools für Modellentwicklung und Training, einschließlich AutoAI und No-Code-, Drag-and-Drop-Funktionen und Unterstützung für eine Vielzahl häufig verwendeter Open-Source-Bibliotheken und Frameworks.
  
  
• Bereitstellungstools zum skalieren von bereitgestellten Modellen in der Produktion für moderne Apps und zur Erfüllung von Leistungsanforderungen.
  
  
• Modellieren Sie Überwachungs- und Verwaltungstools, um vertrauenswürdige KI bereitzustellen.
  
  
• Datenvirtualisierungsfunktionen zur deutlichen Steigerung des KI-Durchsatzes von Data-Science-Teams, indem sie Data Scientists helfen, effizient auf die breite Palette von Datenquellen eines Unternehmens in einer hybriden Multicloud-Umgebung zuzugreifen, ohne Daten kopieren zu müssen.
  
  
• DataOps, um Anforderungen in Bezug auf Data Governance, Qualität und Compliance zu erfüllen.
  
  
• Umfassende Datenservices mit einer Vielzahl von Datenkonnektoren und skalierbaren Multicloud-Daten-Integration-Funktionen, um effiziente Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) -Operationen aus einer Vielzahl von Datenquellen zu ermöglichen.

Steuern Sie generative KI-Modelle, die von überall aus erstellt und in der Cloud oder lokal bereitgestellt werden.