Do desenvolvimento de sistemas à otimização do desempenho diário, apresentamos uma série de métodos para garantir o funcionamento eficaz de seus sistemas.
Adivinha? As conferências de computação em nuvem se transformaram em conferências de IA generativa. Como isso ocorreu? Basicamente, os provedores de nuvem passaram a enxergar a IA generativa como a estratégia mais eficaz para impulsionar a venda de serviços de nuvem, e estão corretos nessa abordagem.
À medida que as empresas adotam um ambiente impulsionado pela inteligência artificial, a maioria opta por utilizar plataformas de computação em nuvem. É nesses ambientes que costumamos encontrar sistemas de IA avançados, com capacidade de escalabilidade, acessibilidade e rentabilidade. Diante desse cenário, como as empresas podem operar esses sistemas de forma eficaz durante essa transição? Quais são as melhores práticas que devemos levar em consideração?
Entender a inteligência artificial gerada na nuvem.
Em resumo, os modelos de Inteligência Artificial generativa são programas que utilizam padrões e estruturas de dados como base para criar conteúdo inédito, que pode se manifestar como diferentes tipos de informações estruturadas ou não estruturadas.
Este desafio está relacionado principalmente com o processamento de dados em vez de buscar padrões já existentes para criar. No entanto, há distinções fundamentais, como a maior frequência de processamento e a importância do desempenho da entrada e saída de dados para a eficiência dos sistemas de inteligência artificial generativa em nuvem.
Procedimentos para sistemas de inteligência artificial generativa que operam na nuvem.
Vamos estabelecer um procedimento fundamental ou um conjunto de diretrizes recomendadas. As pessoas geralmente gostam de listas de verificação, então aqui está a minha.
Elabore o design do seu sistema. A integração entre sua inteligência artificial e a nuvem deve permitir escalabilidade, e é essencial gerenciar de forma eficiente os recursos de armazenamento e computação para os modelos de IA generativa. É importante programar sua aplicação para utilizar os serviços nativos em nuvem ao máximo, o que é vantajoso economicamente e simplifica o processo. Neste contexto, a colaboração entre devops e a equipe de desenvolvimento é fundamental para aprimorar o código.
Reformulação: A proposta é que, se o sistema for concebido de maneira adequada desde o início, não será necessário lidar com problemas operacionais. A maioria dos desafios que enfrento em relação às operações está relacionada ao design fundamental dos sistemas.
O lixo é semelhante ao lixo. Para que a inteligência artificial produza resultados significativos, é essencial fornecer dados de alta qualidade e devidamente formatados ao sistema. É fundamental gerenciar, validar e garantir a qualidade desses dados no motor de IA, assim como na coleta dessas informações. Automatizar esse processo resultaria em economia de tempo significativa, incluindo a realização de verificações de qualidade dos dados antes de sua utilização no treinamento. Percebi que as alucinações mais criativas da IA estão ligadas a dados insuficientes e de baixa qualidade.
Realiza exames periódicos. O software de inteligência artificial generativa não pode ser deixado em segundo plano. É necessário realizar ajustes e otimizações regularmente desde o início. A dinâmica da IA requer um acompanhamento constante para assegurar que os parâmetros estejam proporcionando os melhores resultados possíveis. Isso implica na necessidade de ajustes frequentes nos sistemas, possivelmente até diariamente.
Falar sobre a importância da segurança com controles de acesso rigorosos ao discutir sistemas de inteligência artificial generativa na nuvem. É essencial garantir a criptografia dos dados e realizar auditorias periódicas para manter a segurança. É fundamental compreender e seguir as políticas de conformidade, automatizando essas políticas durante e após a implementação. A estratégia é isolar o máximo possível de volatilidade em um domínio separado, utilizando amplamente políticas para lidar com questões de conformidade e segurança. Essas práticas são especialmente relevantes para sistemas de inteligência artificial generativa em ambientes de nuvem pública.
Estabeleça alertas para identificar problemas no sistema. É fundamental manter registros sobre o modo de utilização, efetuar manutenções periódicas e estar atualizado com atualizações e novas versões. A automação pode ser uma grande aliada, tornando a carga de trabalho mais leve e aumentando a eficácia. No entanto, é importante automatizar ainda mais para lidar com a quantidade de alterações que precisam ser implementadas.
Preparar, mirar, atirar!
Garanta que seu sistema esteja funcionando corretamente inicialmente, o que implica em realizar alterações de design e código antes da implementação. Muitas vezes, as empresas tentam acelerar o processo e deixam para a equipe de operações lidar com falhas de design que afetam o desempenho, a estabilidade e a precisão do sistema. Algumas empresas adotam uma abordagem de “pronto, fogo, objetivo” para a AI generativa na nuvem, o que pode resultar em altos custos e diminuir o valor desses sistemas devido a problemas de produção que poderiam ser evitados.
Devemos encarar essa questão com a vontade de resolver diversos problemas, introduzindo a primeira geração de sistemas baseados em nuvem. Esses sistemas são essenciais para evitar equívocos. Devemos evitar a criação de problemas, pois eles tendem a se agravar durante as operações.