Einige Vorschläge für generative KI in der Cloud-Architektur

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Die Hinzufügung generativer KI hat große Auswirkungen auf die Cloud-Architektur. Es stehen viele Änderungen an, unter anderem in Bereichen wie Datenverfügbarkeit, Sicherheit, Modellauswahl und Überwachung. Wenn Sie also beim Aufbau einer Cloud-Architektur auch ein generatives KI-gesteuertes System entwerfen, müssen Sie einige andere Änderungen vornehmen. Gleichzeitig müssen neue Best Practices berücksichtigt werden. Hier sind einige Vorschläge des Autors als Referenz, die die Erfahrungen der letzten 20 Jahre kombinieren.

1 Verstehen Sie Ihre Anwendungsfälle. Definieren Sie klar den Zweck und die Ziele der Generierung künstlicher Intelligenz in der Cloud-Architektur. Wenn es einen Fehler gibt, der mir immer wieder auffällt, dann ist es, dass ich nicht verstehe, was es bedeutet, künstliche Intelligenz in Geschäftssystemen zu generieren. Wissen Sie, was Sie erreichen möchten, sei es die Generierung von Inhalten, ein Empfehlungssystem oder eine andere Anwendung. Das bedeutet, Dinge aufzuschreiben und sich auf Ziele zu einigen, wie man sie erreicht und vor allem wie man Erfolg definiert. Dies ist für die generative KI nicht neu; es ist ein erfolgreicher Schritt bei jeder Migration und jedem völlig neuen System, das in der Cloud erstellt wird.

Ich habe viele ganze generative KI-Projekte in der Cloud scheitern sehen, weil sie die Geschäftsanwendungsfälle nicht gut verstanden haben. Das Unternehmen stellt zwar eine coole Sache her, bringt aber keinen Mehrwert für das Unternehmen. Das wird nicht funktionieren.

2. Datenquelle und Qualität sind der Schlüssel

Umgeschrieben als: Um Modelle der künstlichen Intelligenz zu trainieren und abzuleiten, müssen geeignete Datenquellen identifiziert werden. Diese Daten müssen zugänglich, von hoher Qualität und streng verwaltet sein. Gleichzeitig ist es notwendig, die Verfügbarkeit und Kompatibilität von Cloud-Speicherlösungen sicherzustellen. Generative Systeme der künstlichen Intelligenz nehmen Daten als Kern auf und können als datenorientierte Systeme bezeichnet werden; Daten sind der Schlüssel zur Steuerung der Ergebnisse, die von Systemen der generativen künstlichen Intelligenz erzielt werden. Nur mit einer guten Dateneingabe können Sie eine gute Ausgabe erzielen

Daher ist es hilfreich, die Datenverfügbarkeit als Haupttreiber der Cloud-Architektur zu betrachten. Sie müssen auf die meisten relevanten Daten als Trainingsdaten zugreifen und diese normalerweise an ihrem vorhandenen Speicherort belassen, anstatt sie in eine einzelne physische Einheit zu migrieren. Andernfalls erhalten Sie redundante Daten und keine einzige Quelle der Wahrheit.

Erwägen Sie effiziente Datenpipelines, um die Daten vorzuverarbeiten und zu bereinigen, bevor Sie sie in Ihr KI-Modell einspeisen. Dadurch werden Datenqualität und Modellleistung sichergestellt. Dies entspricht einer Erfolgsquote von etwa 80 % für Cloud-Architekturen mit generativer KI. Dies wird jedoch leicht übersehen, da sich Cloud-Architekten mehr auf die Verarbeitung konzentrieren, die KI-Systeme generiert, als auf die Bereitstellung von Daten für diese Systeme. Daten sind alles.

3. Datensicherheit und Datenschutz

So wie Daten wichtig sind, sind auch die Sicherheit und der Datenschutz wichtig, die auf die Daten angewendet werden. Die generative Verarbeitung von KI kann scheinbar bedeutungslose Daten in Daten umwandeln, die sensible Informationen offenlegen können.

Um die sensiblen Daten, die den KI-Einsatz generieren, sowie die neuen Daten, die möglicherweise generiert werden, zu schützen, müssen strenge Datensicherheitsmaßnahmen, Verschlüsselung und Zugriffskontrollen implementiert werden. Halten Sie dabei zumindest die einschlägigen Datenschutzbestimmungen ein. Dies bedeutet nicht, dass als letzter Schritt nur einige Sicherheitssysteme in der Architektur installiert werden; die Sicherheit muss bei jedem Schritt in das System integriert werden Bedürfnisse. Die meisten Unternehmen ziehen Autoskalierungs- und Lastausgleichslösungen in Betracht. Einer der schwerwiegenderen Fehler, den ich sehe, ist der Aufbau von Systemen, die gut skalierbar, aber teuer sind.

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5. Erwägen Sie die Modellauswahl

Wählen Sie eine beispielhafte generative KI-Architektur (allgemeines gegnerisches Netzwerk, Konverter usw.) basierend auf Ihren spezifischen Anwendungsfällen und Bedürfnissen. Ziehen Sie Cloud-Dienste für das Modelltraining in Betracht, wie AWS SageMaker und andere, und finden Sie optimierte Lösungen. Dies bedeutet auch, dass Sie verstehen müssen, dass Sie möglicherweise viele miteinander verbundene Modelle haben und dass dies die Norm sein wird.

Wir müssen eine robuste Modellbereitstellungsstrategie implementieren, die Versionskontrolle und Containerisierung umfasst, um sicherzustellen, dass Anwendungen und Dienste in der Cloud-Architektur Zugriff auf KI-Modelle haben

6 Überwachung und Protokollierung

Einrichtung von Überwachungs- und Protokollierungssystemen zur Verfolgung von KI Modellleistung, Ressourcennutzung und potenzielle Probleme sind nicht optional. Richten Sie Ausnahmewarnmechanismen und Observability-Systeme ein, die für den Umgang mit generierter KI in der Cloud konzipiert sind.

Darüber hinaus müssen die Kosten für Cloud-Ressourcen kontinuierlich überwacht und optimiert werden, da generative KI möglicherweise einen höheren Ressourcenbedarf hat. Dies kann mithilfe von Cloud-Kostenmanagement-Tools und -Praktiken erreicht werden. Das bedeutet, dass Finops jeden Aspekt der Bereitstellung überwachen müssen, einschließlich minimaler Betriebskosteneffizienz und Architektureffizienz, um zu bewerten, ob die Architektur optimal ist. Die meisten Architekturen erfordern Anpassungen und kontinuierliche Verbesserungen. Setzen Sie bei Bedarf Redundanzmaßnahmen um. Darüber hinaus muss die Sicherheit von KI-Systemen, die in der Cloud-Infrastruktur generiert werden, regelmäßig überprüft und bewertet werden, um Schwachstellen zu beheben und die Compliance aufrechtzuerhalten

Es ist ratsam, Richtlinien für den ethischen Einsatz künstlicher Intelligenz zu entwickeln, insbesondere bei der Generierung von Inhalten oder beim Treffen von Entscheidungen, die sich auf Benutzer auswirken. Daher müssen wir uns mit Fragen der Voreingenommenheit und Fairness befassen. Es gibt laufende Rechtsstreitigkeiten über künstliche Intelligenz und Fairness, und wir müssen sicherstellen, dass wir das Richtige tun. Bewerten Sie kontinuierlich die Benutzererfahrung, um sicherzustellen, dass KI-generierte Inhalte die Erwartungen der Benutzer erfüllen und das Benutzerengagement verbessern.

Unabhängig davon, ob Sie generative KI verwenden oder nicht, sind andere Aspekte der Cloud-Computing-Architektur dieselben. Der Schlüssel liegt darin, zu erkennen, dass einige Dinge weitaus wichtiger sind und strenger sein müssen und dass es immer Raum für Verbesserungen gibt.

Referenzlink: https://www.php.cn/link/edfccb5cf44f7c2c385f8d4470117a0d

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