Manajemen Siklus Hidup Model AI: Ikhtisar

Dalam perusahaan, peran penting AI membutuhkan metodologi dan platform yang ditetapkan dengan baik dan kuat, dan bisnis bahkan mungkin gagal jika metodologi dan platformnya tidak sesuai. Misalnya, jika deteksi penipuan membuat keputusan yang buruk, bisnis akan terpengaruh secara negatif. Dalam jalur yang panjang untuk AI, waktu respons, kualitas, keadilan, kemampuan menjelaskan, dan elemen lainnya harus dikelola sebagai bagian dari keseluruhan siklus hidup. Tidak mungkin mengelolanya secara terpisah.

Oleh karena itu, apa yang kami sebut “Manajemen Siklus Proses Model AI” mengelola jalur AI yang rumit dan membantu memastikan hasil yang diperlukan dalam perusahaan. Kami akan memerinci Manajemen Siklus Proses Model AI dalam serangkaian entri blog. Selain itu, kami akan menunjukkan bagaimana IBM Cloud Pak® for Data dapat membantu Manajemen Siklus Proses Model AI.

Kami berharap entri blog ini menarik bagi kalangan berikut:

• Para pemimpin ilmu data dan AI: Untuk lebih memahami cara meningkatkan keuntungan dari investasi ilmu data dan AI.
  
  
• Ilmuwan data: Untuk lebih memahami bagaimana aktivitas ilmu data dapat memanfaatkan/berintegrasi dengan alat/proses DevOps, dan untuk lebih memahami strategi IBM untuk manajemen siklus proses model AI secara menyeluruh.
  
  
• Insinyur DevOps: Untuk lebih memahami proses pengembangan AI, kompleksitas yang terkait, dan bagaimana AI dapat diintegrasikan dengan DevOps.

Mari kita pikirkan tentang apa yang diperlukan untuk Manajemen Siklus Proses Model AI. Persyaratan pertama adalah satu kumpulan komponen untuk seluruh saluran. Dokumen "The AI Ladder – Demystifying AI Challenges" menjelaskan cara memperkenalkan AI ke dalam perusahaan dan dengan jelas menguraikan empat langkah dalam saluran:

• Mengumpulkan: Menjadikan data sederhana dan dapat diakses.
  
  
• Mengatur: Menciptakan fondasi analitik yang siap untuk bisnis.
  
  
• Menganalisis: Membangun dan menskalakan AI dengan kepercayaan dan transparansi.
  
  
• Menanamkan: Mengoperasikan AI di seluruh bisnis.

Persyaratan lainnya adalah tata kelola data dari seluruh saluran. Kualitas sangat penting dalam bisnis dan keterjelasan serta keadilan menjadi semakin penting. Selama seluruh penyusunan saluran, tata kelola data untuk Manajemen Siklus Proses Model AI harus memantau dan memberikan masukan mengenai kualitas, keadilan, dan kemampuan menjelaskan.

Seperti yang telah kita lihat, Manajemen Siklus Proses Model AI tidak mudah. Tidak mungkin melakukannya secara manual. Oleh karena itu, alat yang diperlukan harus memiliki fitur berikut ini untuk mendukung Manajemen Siklus Proses Model AI secara efektif di cloud:

• Kemudahan pelatihan dan penerapan model
  
  
• Penerapan model dan pelatihan dalam skala besar
  
  
• Memantau tata kelola data, kualitas, dan kepatuhan
  
  
• Visualisasi seluruh saluran
  
  
• Konektor yang lengkap ke sumber data

Salah satu contoh alat ini adalah IBM Cloud Pak for Data. IBM Cloud Pak for Data adalah platform data dan AI multicloud dengan alat yang menyeluruh untuk Manajemen Siklus Proses Model AI Kelas Perusahaan, ModelOps. Alat ini membantu organisasi meningkatkan throughput seluruh kegiatan ilmu data mereka dan mencapai time to value lebih cepat dari inisiatif AI mereka. Cloud Pak for Data mencakup kemampuan utama berikut:

• Alat pengembangan model dan pelatihan, termasuk AutoAI dan no-code, kemampuan seret dan lepas, dan dukungan untuk kumpulan lengkap pustaka dan kerangka kerja sumber terbuka yang umum digunakan.
  
  
• Alat bantu penerapan untuk meningkatkan model yang diterapkan dalam produksi untuk aplikasi modern dan memenuhi persyaratan kinerja.
  
  
• Model alat pemantauan dan manajemen untuk menghadirkan AI tepercaya.
  
  
• Kemampuan virtualisasi data untuk secara signifikan meningkatkan throughput AI dari tim ilmu data dengan membantu ilmuwan data secara efisien mengakses kumpulan sumber data perusahaan yang luas di lingkungan hybrid multicloud, tanpa harus menyalin data.
  
  
• DataOps untuk memenuhi persyaratan tata kelola data, kualitas, dan kepatuhan.
  
  
• Layanan data lengkap, dengan serangkaian konektor data yang kaya dan kemampuan integrasi data multicloud yang dapat diskalakan untuk memungkinkan operasi ekstrak, transformasi, dan muat (ETL) yang efisien dari berbagai sumber data.

Atur model AI generatif yang dibuat dari mana saja dan diterapkan di cloud atau on premises.