AI ფუნქციის სიცოცხლის ციკლი: მოდელის შერჩევიდან ინციდენტის მართვამდე

AI ფუნქციის გაწვდვა სრულიად განსხვავებულია ტრადიციული პროგრამული უზრუნველყოფის გაწვდვისგან.

სტანდარტული პროდუქტების ფუნქციებში ქცევა ჩვეულებრივ ნიმუშური არის: ერთი და იგივე ინფორმაცია, ერთი და იგივე შედეგი. AI სისტემები ასე არ მუშაობენ. ისინი წარმოქმნიან შესაძლოა ქცევას, განვითარებად შესრულებას და ახალ ოპერაციულ რისკებს, რომლებიც გრძელდება თავდაპირველი გაწვდიდან დიდი ხნის შემდეგ.

ასე რომ, AI ფუნქციების აშენება მოითხოვს მოდელის არჩევის გადაჭარბებული გააზრების. ჭეშმარიტი სამუშაო იწყება მას შემდეგ.

შესაბამისი AI ფუნქციის ციკლზე დასაჭირებელია ყველაფერი, რაც მოიცავს მოდელის სწორად შერჩევას, წარმოების ქცევის მონიტორინგს, გაუმართლებლობის მართვას და რეაგირებას, როდესაც რაღაც ცუდად მიდის.

ჯგუფები, რომლებიც AI-ს სრულ ციკლად განიხილავენ - არა მხოლოდ გაწვდვის მოვლენად - ჩვეულებრივ უფრო სტაბილურ პროდუქტებს აწყობენ.

** ეტაპი 1: მოდელის შერჩევა**

ყოველი AI ფუნქცია იწყება მარტივი კითხვით:

რომელი მოდელი უნდა ირთვოს?

ეს გადაწყვეტილება ფორმირებს ყველაფერს ქვემოთ: ხარჯი, ლატენტობა, ხარისხი, უსაფრთხოება და შენარჩუნება.

მოდელის არჩევა მხოლოდ ბენჩმარკის ქულების შესახებ არ არის. პრაქტიკულად, ჯგუფები ასევე აფასებენ:

• ინტერპრეტაციის სიჩქარე
• ტოკენის ხარჯები
• კონტექსტის ფანჯრის ზომა
• ხელსაწყოების გამოყენების შესაძლებლობები
• ფაინ-ტუნინგის მხარდაჭერა
• საიდუმლოებისა და соответствობის მოთხოვნები

ბენჩმარკში საუკეთესო მწერლობის შესრულების მქონე მოდელი შესაძლოა არ იყოს სწორი არჩევანი წარმოებაში, თუ ის ძალიან ძვირია ან ძალიან ნელა მუშაობს.

რა აფასებენ ჯგუფები მოდელის შერჩევის დროს

ეს etapa ხშირად შეუმჩნეველია, მაგრამ ცუდი მოდელის არჩევა ქმნის გრძელვადიან ტექნიკურ ვალზე.

** ეტაპი 2: სისტემის დიზაინი და ინტეგრირება**

განმარტებული მოდელის შემდეგ, მომდევნო ნაბიჯია რეალური პროდუქტის ბაზით აშენება.

ამაში ჩვეულებრივ შედის:

• პრომპტის არქიტექტურა
• დაბრუნების სისტემები (RAG)
• ხელსაწყოების ინტეგრაციები
• მეხსიერების სისტემები
• დაცვითი და პოლიტიკის ფენები

ამ ეტაპზე, მოდელი ხდება უფრო დიდი სისტემის ნაწილია.

ეს მნიშვნელოვანია, რადგან AI პროდუქტების უმეტესობა მარცხდება არა მარტო მოდელის გამო, არამედ იმის გამო, როგორ ურთიერთობს მოდელი მის გარშემო ყველაფერთან.

კარგი სისტემის დიზაინი ლიმიტებს აფეთქების რადიუსს და აუმჯობესებს ობსერვაბელობას.

** ეტაპი 3: შეფასება გაწვდვამდე**

განთავსების წინ, ჯგუფებმა უნდა პასუხობენ:

ამ ფუნქციას როა რეალურ პირობებში?

შეფასება აქ ძალიან მეტია უბრალო ტესტირების პრომპტებისგან.

ძლიერი AI შეფასება ხშირად მოიცავს:

• ბენჩმარკ ტესტირება
• საპირისპირო პრომპტები
• კუთხური შემთხვევების სიმულაციები
• ადამიანის გადახედვის ციკლები
• ხალუცინაციის გაზომვა
• ლატენტობისა და ხარჯის პროფილირება

გაწვდვამდე შეფასების სფეროები

ამ ეტაპის გამოტოვება ჩვეულებრივ ქმნის წარმოების სიურპრიზებს.

** etapa 4: განთავსება**

განთავსება არის ის ადგილი, სადაც AI ფუნქცია ცოცხალი პროდუქტი ხდება.

დასახელებითი გაწვდებისგან განსხვავებით, AI განთავსებებს ხშირად adicionales კონტროლები დასჭირდება:

• კანარის გაწვდები
• მოძრაობის ფორმირება
• უკანასკნელი მოდელები
• სიჩქარის შეზღუდვა
• დაბრუნების სტრატეგიები

ეს მნიშვნელოვანია, რადგან AI სისტემები შეიძლება მიმართონ მარცხები, რომლებიც რთულია პროგნოზირებული.

მოდელი შეიძლება კარგად მუშაობდეს სტაჟირების პერიოდში, მაგრამ რეალური მომხმარებლის ინფორმაციისთვის განსხვავებული ქცევა ჰქონდეს.

ეს განსხვავება ტესტირებას და რეალობას შორის არის ადგილი, სადაც ბევრი ინციდენტი იწყება.

** etapa 5: წარმოების მონიტორინგი**

ეს არის ადგილი, სადაც ციკლი მუდმივდება.

ცოცხლად ყოფნის შემდეგ, AI ფუნქციებს მუდმივი მონიტორინგი სჭირდება:

• შედეგების ხარისხის გაუარესება
• მოდელის გადახრები
• ანომალური ხარჯების ზრდები
• ლატენტობის რეზმეტი
• უკუნითი დასრულებები
• პრომპტის ინექციის მცდელობები

ტრადიციული ობსერვაბელობა აქ საკმარისი არ არის.

AI ობსერვაბელობა უნდა მოიცავდეს ქცევის სიგნალებს, არა მხოლოდ ინფრასტრუქტურის მეტრი.

რას უნდა მონიტორინგ იყოს წარმოებაში

რომელი უფრო სწრაფად აღმოიფხვრება ცვლილებებს, უფრო მარტივია მათი შეკეთება.

** etapa 6: ინციდენტის პასუხი**

არაფერი AI სისტემა ხდება მუდველობაში იდეალური.

მარცხები ხდება:

• ხალუცინაციები
• მონაცემების გაჟონა
• ცუდი ხელსაწყოს შესრულება
• დაბრუნების კორუფცია
• პრომპტების ინექცია
• მოდელის რეგრესია

ეს არის მიზეზი, რის გამოც ინციდენტის პასუხი ციკლში არის, არ განიხილება როგორც მერყეობითი ფენა.

ბუნებრივი AI ინციდენტის სამუშაო პროცესია:

1. აღმოიფხვრება აბსურდული ქცევა
2. საზღვრების შეზღუდვა
3. ძირითადი მიზეზის განსაზღვრა
4. დაბრუნება ან პაჩი
5. დაცვის განახლებები
6. გაწვდილი გაკვეთილების დოკუმენტირება

ეს სტრუქტურა ახლო სემატიკით ემყარება უფრო ფართო ინციდენტის სიცოცხლის ციკლის პრაქტიკას პროგრამული უზრუნველყოფის სანდოობისა და AI მართვის სფეროში.

AI ფუნქციის სრული სიცოცხლის ციკლი ერთ თვალში

მნიშვნელოვანი ის არის, რომ ეს ციკლი განმეორებითი პროცესია.

ჯგუფები მუდმივად მოძრაობენ ამ ეტაპებს შორის.

საბოლოო ლექცია

AI ფუნქციები არ არის სტატიკური პროდუქტები. ისინი ცოცხალი სისტემებია.

ყველაზე დიდი შეცდომა, რომელსაც ჯგუფები უშვებენ, არის გაწვდვას ფinish line-ად განიხილება.

ან რეალურ ცხოვრებაში:

• მოდელის არჩევა ქმნის საფუძველს
• შეფასება ამცირებს არასრულყოფილების რისკს
• მონიტორინგი ინარჩუნებს ხარისხულ სტაბილურობას
• ინციდენტის პასუხი ინარჩუნებს რისკს მართვად

ყველაზე ძლიერი AI გუნდები ხვდებიან ერთ რამეს ნათლად: ფუნქციის გაწვდვა არის მხოლოდ ცხოვრების ციკლის დასაწყისი.