Gestione del ciclo di vita del modello di AI: panoramica

Nelle aziende, il ruolo critico dell'AI richiede una metodologia e una piattaforma ben definite e solide e, se queste non sono all'altezza, un'azienda può persino fallire. Ad esempio, se il rilevamento delle frodi prende decisioni sbagliate, l'azienda ne risentirà negativamente. Nella lunga pipeline dell'AI, i tempi di risposta, la qualità, l'equità, la spiegabilità e altri elementi devono essere gestiti come parte dell'intero ciclo di vita. È impossibile gestirli individualmente.

Pertanto, ciò che chiamiamo "gestione del ciclo di vita dei modelli AI" gestisce la complessa pipeline AI e aiuta a garantire i risultati necessari in azienda. Descriveremo in dettaglio la gestione del ciclo di vita dei modelli AI in una serie di post sul blog. Inoltre, mostreremo come IBM® Cloud Pak for Data può aiutare la gestione del ciclo di vita dei modelli AI.

Pensiamo che questi post del blog possano interessare le seguenti persone:

• Leader di data science e AI: per capire meglio come aumentare i ritorni sugli investimenti in data science e AI.
  
  
• Data scientist: per apprezzare meglio come le attività di data science possono utilizzare/integrarsi con gli strumenti/processi DevOps e per comprendere più a fondo la Strategia di IBM per la gestione del ciclo di vita dei modelli AI end-to-end.
  
  
• DevOps engineer: per comprendere meglio il processo di sviluppo dell'AI, le complessità associate e come può integrarsi con DevOps.

Pensiamo a ciò che è necessario per la gestione del ciclo di vita dei modelli AI. Il primo requisito è un insieme di componenti per l'intera pipeline. Il documento "The AI Ladder — Demystifying AI Challenges" spiega come introdurre l'AI nelle aziende e delinea chiaramente quattro fasi della pipeline:

• Raccolta: rendi i dati semplici e accessibili.
  
  
• Organizzare: creare una base di analytics pronta per il business.
  
  
• Analisi: crea e scala l'AI con sicurezza e trasparenza.
  
• Integrazione: rendi operativa l'AI a livello aziendale

Un altro requisito è la governance dei dati dell'intera pipeline. La qualità è essenziale nelle imprese e la spiegabilità e l'equità stanno diventando sempre più importanti. Durante l'intera creazione della pipeline, la governance dei dati per la gestione del ciclo di vita dei modelli AI dovrebbe monitorare e fornire feedback sulla qualità, l'equità e la spiegabilità.

Come abbiamo visto, la gestione del ciclo di vita dei modelli AI non è facile. È impossibile farlo manualmente; pertanto, gli strumenti necessari dovrebbero avere le seguenti caratteristiche per supportare efficacemente la gestione del ciclo di vita dei modelli AI in un cloud:

• Facilità di addestramento e distribuzione del modello
  
  
• Implementazione e addestramento dei modelli su larga scala
  
  
• Monitoraggio della governance dei dati, della qualità e della conformità
  
  
• Visualizzazione dell'intera pipeline
  
  
• Connettori avanzati per le origini dati

Un esempio di questi strumenti è IBM Cloud Pak for Data. IBM Cloud Pak for Data è una piattaforma multicloud di dati e AI con strumenti end-to-end per la gestione del ciclo di vita dei modelli AI di livello aziendale, ModelOps. Aiuta le organizzazioni a migliorare la produttività complessiva delle attività di data science e a ottenere un time to value più rapido dalle loro iniziative di AI. Cloud Pak for Data include le seguenti funzionalità chiave:

• Strumenti per lo sviluppo e l'addestramento di modelli, tra cui AutoAI e no-code, funzionalità drag and drop e supporto per un ampio set di librerie e framework open source di uso comune.
  
  
• Strumenti di distribuzione dei modelli per scalare i modelli distribuiti in produzione per le app moderne e per soddisfare i requisiti di prestazioni.
  
  
• Strumenti di monitoraggio e gestione dei modelli per fornire un'AI affidabile.
  
  
• Funzionalità di virtualizzazione dei dati per aumentare significativamente la produttività dell'AI dei team di data science, aiutando i data scientist ad accedere in modo efficiente all'ampia gamma di fonti di dati di un'azienda in un ambiente multicloud ibrido, senza dover copiare i dati.
  
  
• DataOps per soddisfare i requisiti di governance, qualità e conformità dei dati.
  
  
• Servizi dati completi, con un ampio set di connettori dati e funzionalità scalabili di integrazione dei dati multicloud per consentire operazioni efficienti di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) da una varietà di fonti di dati.

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