Sem a implementação adequada das práticas fundamentais de arquitetura de computadores, a performance dos sistemas de IA generativa tende a ser comprometida. Veja algumas orientações para melhorar a eficiência de sistemas mais complexos.
Questionaram-me se os sistemas de inteligência artificial generativa são sempre lentos. Em resposta, questiono: “Lentos em comparação com o quê?” A resposta usual é: “Mais lentos do que esperávamos”. E assim o ciclo prossegue.
Frequentemente, o desempenho é considerado apenas após a implementação da inteligência artificial generativa, seja em sistemas baseados na nuvem ou não. Muitos desses sistemas ainda não determinaram claramente o nível de desempenho esperado, resultando em reclamações posteriores sobre sua eficácia. Isso leva a situações em que os usuários reclamam, seguidos pelos próprios criadores da IA generativa se queixando das críticas recebidas.
Desafios relacionados ao potencial genético da inteligência artificial.
Em seu cerne, os sistemas de inteligência artificial geradora são sistemas complexos e distribuídos baseados em dados, apresentando desafios na construção, implementação e operação. Cada sistema é único, com componentes distintos em constante movimento. A maioria desses componentes está distribuída por diversos locais, desde as bases de dados originais até os dados de treinamento, de saída e aos motores de inferência centrais, frequentemente localizados em provedores de serviços de nuvem.
Aqui estão os problemas mais frequentes que enfrento.
Paisagens complexas de implementação. Os sistemas de inteligência artificial generativa frequentemente consistem em diversos elementos, como serviços de coleta de dados, armazenamento, processamento e comunicação. A integração desses elementos para funcionarem em conjunto pode resultar em uma supercomplexidade, onde problemas de desempenho, causados pelos componentes menos eficientes, surgem de forma isolada. Já testemunhei redes mal configuradas e bancos de dados sobrecarregados. Embora não estejam diretamente ligados à inteligência artificial generativa, esses problemas podem afetar o desempenho de modo geral.
A afinação do modelo de inteligência artificial (IA) é crucial para o seu desempenho e vai além da simples infraestrutura. A otimização dos modelos de IA requer expertise técnica especializada, algo que poucas pessoas possuem.
Os fornecedores têm a possibilidade de melhorar a definição das melhores práticas para otimizar o desempenho. Muitas empresas estão receosas de prejudicar ou causar problemas que levem a resultados inadequados. Este aspecto não pode ser negligenciado e é essencial colaborar com os provedores de serviços de IA generativa para identificar essas questões, dependendo do tipo de sistema em nuvem com o qual se está a trabalhar.
Preocupações com a segurança são essenciais ao garantir a proteção de modelos de inteligência artificial e seus dados contra acessos não autorizados e violações, especialmente em ambientes de nuvem onde a multitensão é frequente. Os riscos de segurança são ampliados por problemas de desempenho.
Em diversas situações, medidas de proteção, como o uso de criptografia, podem causar problemas de performance que se agravam com o aumento dos dados. Nesse contexto, é importante focar na arquitetura e nos testes para lidar com essas questões. É recomendável dedicar tempo para compreender o impacto da segurança no desempenho da inteligência artificial generativa.
Conformidade regulamentar refere-se à segurança que envolve seguir os padrões de governança e conformidade de dados, o que pode aumentar a complexidade no gerenciamento do desempenho.
Assim como a segurança, é necessário encontrar maneiras de lidar com esses requisitos. Na maioria das situações, podemos encontrar um equilíbrio satisfatório para atender às exigências de conformidade necessárias. Da mesma forma que com a busca por desempenho otimizado, é necessário experimentar e corrigir possíveis falhas.
Boas maneiras de utilizar a Inteligência Artificial Generativa.
É importante ter em mente que as melhores práticas listadas a seguir são abrangentes e não levam em consideração as particularidades dos diferentes tipos de sistemas de IA generativa que podem ser utilizados. É necessário consultar o provedor específico de IA generativa para saber como aplicar essas práticas em seus casos de uso. Ainda assim, abaixo estão algumas sugestões a serem consideradas.
Colocar em prática a automação para ajustar e melhorar a utilização de recursos, como o autoscaling oferecido pelos provedores de serviços em nuvem. Isso envolve aplicar métodos e estratégias de operações de aprendizado de máquina (MLOps) para gerenciar modelos de inteligência artificial.
Utilize a computação sem servidor, que simplifica o gerenciamento da infraestrutura. Dessa forma, não é mais necessário alocar manualmente os recursos necessários para a sua IA generativa, pois isso é feito de forma automática. Embora às vezes seja difícil confiar em um processo automatizado para alocar recursos que geram custos, considerando todas as outras responsabilidades que você tem, isso acaba sendo uma preocupação a menos.
Realize testes de carga e avaliações de desempenho de forma consistente. Garanta que seus sistemas de inteligência artificial generativa sejam capazes de lidar com os picos de demanda. Muitas vezes, esse aspecto é negligenciado, resultando em estimativas erradas sobre a quantidade de carga no pico. Você consegue imaginar uma interrupção?
Executar uma estratégia de aprendizado em constante evolução. Os algoritmos de inteligência artificial precisam ser constantemente atualizados com informações recentes e aprimorados para garantir a eficácia e a importância.
Explore a experiência e suporte oferecidos por provedores de serviços em nuvem e acompanhe comunidades on-line relacionadas à sua tecnologia específica. Nestes locais, você poderá obter respostas valiosas que consultores que cobram $700 por hora podem não ser capazes de oferecer.
Acredito que a atenção voltada para o desempenho da inteligência artificial generativa aumentará no futuro, considerando os investimentos significativos feitos nessa área em constante crescimento.