Garantir a disponibilidade e a segurança dos dados ao selecionar e monitorar modelos implica em reavaliar a arquitetura em nuvem ao incorporar a inteligência artificial generativa.
Então, se você está desenvolvendo uma arquitetura na nuvem e criando sistemas gerados por inteligência artificial, quais mudanças e ações deve considerar? Quais práticas novas estão surgindo? Após experiência na construção desses projetos ao longo dos últimos 20 anos, e principalmente nos últimos dois anos, aqui estão os conselhos que posso oferecer.
Compreenda as situações em que você irá utilizar o sistema.
Estabeleça de forma precisa a finalidade e as metas da inteligência artificial generativa em sua estrutura baseada em nuvem. Se você identificar um erro sendo repetido com frequência, pode ser um sinal de que não compreende plenamente a importância da inteligência artificial generativa nos ambientes empresariais. Tenha clareza sobre os resultados desejados, seja na criação de conteúdo, sistemas de recomendação ou em outras áreas de aplicação.
Isso implica em redigir conteúdos e chegar a um acordo sobre os objetivos, a forma de abordá-los e, mais crucialmente, como determinar o sucesso. Essa prática não é exclusiva da inteligência artificial generativa; trata-se de um passo essencial para obter êxito em todas as migrações e na construção de sistemas novos baseados em nuvem.
Estou presenciando a falha de todos os projetos de inteligência artificial generativa na nuvem devido à falta de casos de uso de negócios claramente definidos. As organizações estão desenvolvendo algo interessante, porém, que não agrega valor ao negócio. Essa abordagem não terá sucesso.
A importância das fontes de dados e da qualidade dos mesmos não pode ser subestimada.
Encontrar as fontes de informação essenciais para o treinamento e utilização do modelo de inteligência artificial generativa é fundamental. É importante que os dados sejam facilmente acessíveis, de qualidade e tenham um gerenciamento cuidadoso. Além disso, é crucial assegurar que estejam disponíveis e compatíveis com soluções de armazenamento em nuvem.
Os sistemas de inteligência artificial têm um forte foco em dados, podendo ser considerados como sistemas guiados por dados, já que os dados são essenciais para o funcionamento dos sistemas de IA geradora.
Dessa forma, ele enfatiza a importância da acessibilidade de dados como um elemento fundamental na arquitetura em nuvem. É essencial ter acesso aos principais dados, como os dados de treinamento, mantendo-os geralmente em seus locais originais em vez de centralizá-los em uma única entidade física. Caso contrário, pode ocorrer redundância de dados e a ausência de uma única fonte confiável. É recomendável utilizar pipelines de dados eficientes para o pré-processamento e a limpeza dos dados antes de alimentá-los nos modelos de IA, garantindo assim a qualidade dos dados e o desempenho do modelo.
Isso representa aproximadamente 80% do êxito na implementação de arquiteturas em nuvem que utilizam inteligência artificial generativa. Contudo, muitas vezes é subestimado, uma vez que os arquitetos de nuvem tendem a focar mais no processamento dos sistemas de IA generativa do que nos dados que os alimentam. Os dados são fundamentais.
Proteção de informações e confidencialidade.
Da mesma forma que os dados são essenciais, a segurança e a privacidade são fundamentais para protegê-los. A aplicação de IA Generativa pode converter informações aparentemente sem importância em dados capazes de revelar informações confidenciais.
Implementar medidas sólidas de segurança de informações, criptografia e restrições de acesso para garantir a proteção de dados confidenciais utilizados pela inteligência artificial gerativa e os dados adicionais que essa IA pode gerar. É essencial atender aos requisitos de privacidade de dados aplicáveis e a segurança não deve ser vista como um passo final, mas sim incorporada em cada etapa dos sistemas.
Capacidades de expansão e dedução de informações.
Plano de recursos em nuvem flexíveis para lidar com diversas necessidades de processamento de dados e cargas de trabalho. Muitas empresas optam por soluções de auto-escalonamento e balanceamento de carga. Um erro comum é criar sistemas altamente escaláveis, porém muito dispendiosos. É mais vantajoso combinar escalabilidade com eficiência de custos, o que é possível, mas demanda boas práticas de arquitetura e finanças operacionais.
Além disso, é importante analisar os recursos disponíveis para o treinamento e a inferência. É evidente que a maior parte das discussões em conferências sobre computação em nuvem gira em torno desse assunto, e isso não é por acaso. Escolha as instâncias de nuvem adequadas, equipadas com GPUs ou TPUs, para realizar o treinamento e a inferência dos modelos. Novamente, é essencial otimizar a alocação de recursos visando a eficiência de custos.
Pense na escolha de modelos.
Escolha a arquitetura de inteligência artificial geradora mais adequada (como Redes Adversárias Generativas, transformadores, entre outras) de acordo com suas necessidades específicas. Avalie a utilização de serviços em nuvem, como o AWS SageMaker, para treinar os modelos e encontrar soluções otimizadas. Esteja ciente de que é possível ter vários modelos conectados, o que será comum.
Desenvolva uma estratégia sólida para implementar modelos, que envolva a criação de versões e containerização, de modo a disponibilizar o modelo de inteligência artificial para aplicativos e serviços em sua infraestrutura em nuvem.
Observação e documentação
É essencial implementar sistemas de monitoramento e registro para acompanhar o funcionamento do modelo de inteligência artificial, a utilização de recursos e possíveis questões. É importante criar alertas para identificar anomalias e garantir a observabilidade adequada ao lidar com a inteligência artificial geradora na nuvem.
Além disso, é importante manter uma vigilância constante nos custos dos recursos da nuvem ao utilizar a IA generativa, que pode demandar muitos recursos. Recomenda-se o uso de ferramentas e práticas de gestão de custos na nuvem para otimizar a eficiência. É essencial monitorar todos os aspectos da implantação, minimizando os custos operacionais e avaliando a eficácia da arquitetura utilizada. Geralmente, é necessário ajustar e aprimorar continuamente a arquitetura para garantir sua otimização.
Outros aspectos a serem levados em conta
É importante ter mecanismos de backup e redundância para assegurar que o sistema permaneça disponível, e é recomendável ter planos de recuperação em caso de falhas. Implemente redundância conforme a necessidade, realize auditorias periódicas da segurança do sistema de inteligência artificial generativa na nuvem e tome medidas para corrigir vulnerabilidades e manter a conformidade.
É recomendável definir regras para utilização ética da inteligência artificial, especialmente ao produzir conteúdo ou tomar decisões que afetem os usuários. É importante abordar questões de preconceito e justiça. Atualmente, há debates em curso sobre inteligência artificial e justiça, e é fundamental assegurar que se esteja agindo de forma correta. É essencial avaliar constantemente a experiência do usuário para garantir que o conteúdo gerado pela inteligência artificial esteja de acordo com as expectativas do usuário e promova o engajamento.
Outros elementos da estrutura de computação em nuvem são semelhantes, independentemente de se estar utilizando inteligência artificial generativa ou não. É crucial reconhecer que certos aspectos são prioritários e exigem maior atenção, além de sempre haver margem para aprimoramento.