採用生成式人工智慧系統可能會改變企業的雲端架構

企業借助資料可用性和安全性到大型語言模型和選擇和監控，企業採用生成式人工智慧意味著需要重新審視自己的雲端架構。

所以，很多企業正在重新建構雲端架構，同時也正在開發生成式人工智慧系統。那麼，這些企業需要做些什麼改變?新興的最佳實踐是什麼?行業專家表示，在過去的20年裡，特別是在過去的兩年，他幫助企業建立了一些這樣的平台，以下是他為企業提出的一些建議：

理解自己的用例

企業需要明確定義雲端架構中生成式人工智慧的目的和目標。如果看到一些錯誤回饋現象，那就是他們沒有理解業務系統中生成成人工智慧的含義。企業需要了解其目標是什麼，無論是內容生成、推薦系統或其他應用程式。

這種意味著企業高度管理需要製定的目標達成共識，並且明確如何實現目標，最重要的是，如何定義成功。這並非只有生產式人工智慧才會出現。而這是在每一次遷移和在雲端建構的新系統中獲得成功的一步。

很多企業在雲端平台中開發的智慧專案都失敗了，因為他們沒能很好地理解業務用例。雖然企業開發的產品很酷，但不會為其業務帶來任何價值。這種方法就會行不通。

資料來源和品質是關鍵

為了訓練和推理具有效果的智慧模型，識別生成式人工智慧模型的訓練和推理需要有有效的資料來源，必須是可存取的、高品質的和精心管理的數據。企業還必須確保雲端運算儲存解決方案的可用性和容錯性，以解決方案的可用性和容錯性來確保雲端運算儲存解決方案的可用性和容錯性。

產生功能係統是以資料為中心的高度智慧系統，可稱為資料導向系統。數據是驅動生成功能係統產生結果的燃料。然而，數據品質仍然是「垃圾進，垃圾出」。

為此，將資料可存取性作為雲端架構的主要驅動因素是有幫助的。企業需要將大多數相關資料作為訓練資料訪問，通常將其保留在其儲存的位置，而不是將其遷移到單一的實體實體。否則，最終會得到多餘的數據，沒有單一的真相來源。考慮在將資料輸入人工智慧模型之前，先對資料進行預處理和清理的高效資料管理管道。這確保了數據品質和模型性能。

使用生成功能的雲端架構80%取得了成功。這是最容易被忽略的因素，因為雲端架構師更專注於生成功能的處理，而不是為這些系統提供高品質的資料。實際上，數據就是一切。

資料保護及隱私

就像資料至關重要一樣，資料的安全性和隱私性也很重要。生成式人工智慧處理可以將看似無意義的數據轉化為可以暴露敏感資訊的數據。

企業需要實施穩健的資料安全措施、加密和存取控制，以保護產生人工智慧使用的敏感資料和產生人工智慧可能產生的新資料。企業需要遵守相關的資料隱私法規。這並不意味著在企業的架構上安裝一些安全系統作為最後保障，而是在每個步驟中都必須將安全性應用到系統中。

可擴展性和推理資源

企業需要規劃可擴展的雲端資源，以適應不同的工作負載和資料處理需求。大多數企業都考慮自動擴展和負載平衡解決方案。而看到的一個更嚴重的錯誤是，建構可擴展性良好但成本非常高的系統。最好是平衡可擴展性和成本，這是可以做到的，但需要良好的架構和雲端成本的最佳化實踐。

另外，企業需要檢視推理資源。人們已經注意到，雲端運算產業會議上的許多新聞都是圍繞著這個主題，而且有充分的理由。選擇合適的具有GPU或TPU的雲端實例進行模型訓練和推理。而優化資源配置以實現成本效益。

考慮模型選擇

根據企業的特定用例和需求選擇範例生成式人工智慧架構(通用對抗網路和Transformers等)。考慮使用雲端服務進行模型訓練(例如AWSSageMaker等)並找到最佳化的解決方案。這也意味著理解企業可能有許多連結的模型，這將是常態。

企業需要實現一個健壯的模型部署策略，包括版本控制和容器化，以使企業的雲端架構中的應用程式和服務可以存取人工智慧模型。

監控和日誌記錄

設定監控和記錄系統來追蹤人工智慧模型的效能、資源利用率和潛在問題是不可選擇的。建立異常警報機制以及可觀察性系統，以處理雲端中產生的人工智慧。

此外，持續監控和優化雲端資源成本，因為生成式人工智慧可能是資源密集型的。使用雲端成本管理工具和實踐，意味著讓雲端成本優化監控部署的所有面向－可以最小化營運成本，並提高架構效率佳。大多數架構都需要調優和持續改進。

其他的考慮因素

需要故障轉移和冗餘來確保高可用性，災難復原計畫可以在系統故障時最大限度地減少停機時間和資料遺失。必要時實現冗餘。此外，定期審計和評估雲端基礎設施中生成式人工智慧系統的安全性。處理漏洞並維護合規性。

為人工智慧的道德使用建立指導方針是個好主意，尤其是在生成式人工智慧系統產生內容或做出影響使用者的決策時。此外，還要解決偏見和公平問題。目前有關於人工智慧和公平的訴訟，企業需要確保在做正確的事情。企業需要持續評估使用者體驗，以確保人工智慧產生的內容符合使用者期望並提高參與度。

無論企業是否使用生成式人工智慧系統，雲端架構的其他方面幾乎是相同的。關鍵是要意識到有些事情要重要得多，而且一直改進雲端架構。

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