ເຄີຍສົງໄສບໍ່ວ່າສິ່ງໃດທີ່ຊ່ອນຢູ່ເບື້ອງຫຼັງຄຳວ່າ "ວິສະວະກອນ AI"? ຂ້ອຍກໍເຄີຍສົງໄສຄືກັນ. ເບິ່ງຈາກພາຍນອກມັນຟັງຄືວ່າເຫຼື້ອມ, ແຕ່ໃນຄວາມເປັນຈິງແລ້ວມັນແມ່ນວຽກອອກແບບທີ່ເທົ່າທຽມກັນ, ການລວບລວມຂໍ້ມູນທີ່ສັບສົນ, ການຕໍ່ລະບົບຕ່າງໆເຂົ້າກັນ, ແລະການກວດສອບຢ່າງລະອຽດວ່າສິ່ງຕ່າງໆເຮັດໃນສິ່ງທີ່ມັນຄວນຈະເຮັດຫຼືບໍ່. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຮຸ່ນດຽວ: ພວກມັນປ່ຽນບັນຫາທີ່ມົວໆໃຫ້ກາຍເປັນລະບົບ AI ທີ່ເຮັດວຽກໄດ້ທີ່ບໍ່ລົ້ມລົງເມື່ອຜູ້ໃຊ້ຕົວຈິງປາກົດຕົວ. ຍິ່ງໃຊ້ເວລາດົນກວ່າ, ວຸ້ນວາຍກວ່າເລັກນ້ອຍ - ດີ, ນັ້ນຄືຂ້າງລຸ່ມນີ້. ດື່ມກາເຟອີນ. ☕
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 ເຄື່ອງມື AI ສຳລັບວິສະວະກອນ: ການເພີ່ມປະສິດທິພາບ ແລະ ນະວັດຕະກຳ
ຄົ້ນພົບເຄື່ອງມື AI ທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ຊ່ວຍເສີມຂະຫຍາຍຜົນຜະລິດດ້ານວິສະວະກຳ ແລະ ຄວາມຄິດສ້າງສັນ.
🔗 ວິສະວະກອນຊອບແວຈະຖືກທົດແທນໂດຍ AI ບໍ?
ສຳຫຼວດອະນາຄົດຂອງວິສະວະກຳຊອບແວໃນຍຸກອັດຕະໂນມັດ.
🔗 ການນຳໃຊ້ວິສະວະກຳຂອງອຸດສາຫະກຳທີ່ຫັນປ່ຽນປັນຍາປະດິດ
ຮຽນຮູ້ວິທີທີ່ AI ກຳລັງປັບຮູບແບບຂະບວນການອຸດສາຫະກຳ ແລະ ຂັບເຄື່ອນນະວັດຕະກຳ.
🔗 ວິທີການກາຍເປັນວິສະວະກອນ AI
ຄູ່ມືແນະນຳເທື່ອລະຂັ້ນຕອນເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນການເດີນທາງຂອງທ່ານໄປສູ່ອາຊີບໃນດ້ານວິສະວະກຳ AI.
ສະຫຼຸບໂດຍຫຍໍ້: ສິ່ງທີ່ວິສະວະກອນ AI ແທ້ໆ 💡
ໃນລະດັບທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດ, ວິສະວະກອນ AI ອອກແບບ, ສ້າງ, ຂົນສົ່ງ ແລະ ບຳລຸງຮັກສາລະບົບ AI. ວຽກງານປະຈຳວັນມັກຈະກ່ຽວຂ້ອງກັບ:
-
ການແປຄວາມຕ້ອງການດ້ານຜະລິດຕະພັນ ຫຼື ທຸລະກິດທີ່ບໍ່ຊັດເຈນໃຫ້ເປັນສິ່ງທີ່ຕົວແບບສາມາດຈັດການໄດ້ແທ້ໆ.
-
ການເກັບກຳ, ການຕິດສະຫຼາກ, ການທຳຄວາມສະອາດ, ແລະ - ຢ່າງຫຼີກລ່ຽງບໍ່ໄດ້ - ການກວດສອບຂໍ້ມູນຄືນໃໝ່ເມື່ອມັນເລີ່ມຫາຍໄປ.
-
ການເລືອກ ແລະ ການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບຕ່າງໆ, ການຕັດສິນພວກມັນດ້ວຍຕົວຊີ້ວັດທີ່ຖືກຕ້ອງ, ແລະ ການຂຽນລົງບ່ອນທີ່ພວກມັນຈະລົ້ມເຫຼວ.
-
ການຫໍ່ທຸກຢ່າງເຂົ້າໃນທໍ່ສົ່ງ MLOps ເພື່ອໃຫ້ມັນສາມາດທົດສອບ, ນຳໃຊ້, ແລະ ສັງເກດການໄດ້.
-
ການເຝົ້າລະວັງມັນຢູ່ໃນທຳມະຊາດ: ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມປອດໄພ, ຄວາມຍຸຕິທຳ... ແລະ ການປັບຕົວກ່ອນທີ່ມັນຈະເກີດການຕົກລາງ.
ຖ້າທ່ານກຳລັງຄິດວ່າ "ມັນແມ່ນວິສະວະກຳຊອບແວບວກກັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນພ້ອມກັບການຄິດເຖິງຜະລິດຕະພັນເລັກນ້ອຍ" - ແມ່ນແລ້ວ, ນັ້ນແມ່ນຮູບຮ່າງຂອງມັນ.
ສິ່ງທີ່ແຍກ ທີ່ດີ ອອກຈາກຄົນອື່ນ ✅
ເຈົ້າສາມາດຮູ້ເອກະສານສະຖາປັດຕະຍະກຳທຸກສະບັບທີ່ຈັດພິມຕັ້ງແຕ່ປີ 2017 ແລະຍັງສ້າງຄວາມວຸ້ນວາຍທີ່ອ່ອນແອໄດ້. ຄົນທີ່ປະສົບຜົນສຳເລັດໃນບົດບາດນີ້ມັກຈະ:
-
ຄິດໃນລະບົບ. ພວກເຂົາເຫັນວົງຈອນທັງໝົດ: ຂໍ້ມູນເຂົ້າ, ການຕັດສິນໃຈອອກ, ທຸກຢ່າງສາມາດຕິດຕາມໄດ້.
-
ຢ່າໄລ່ລ່າເວດມົນກ່ອນ. ກວດສອບພື້ນຖານ ແລະ ກວດສອບງ່າຍໆກ່ອນທີ່ຈະວາງຊ້ອນກັນ.
-
ອົບໃນຄຳຕິຊົມ. ການຝຶກອົບຮົມຄືນໃໝ່ ແລະ ການມ້ວນກັບຄືນບໍ່ແມ່ນສິ່ງພິເສດ, ພວກມັນເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງການອອກແບບ.
-
ຂຽນສິ່ງຕ່າງໆລົງໄປ. ການແລກປ່ຽນ, ສົມມຸດຕິຖານ, ຂໍ້ຈຳກັດ - ໜ້າເບື່ອ, ແຕ່ຈະເປັນປະໂຫຍດໃນພາຍຫຼັງ.
-
ປະຕິບັດຕໍ່ AI ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບຢ່າງຈິງຈັງ. ຄວາມສ່ຽງບໍ່ໄດ້ຫາຍໄປດ້ວຍຄວາມຄິດໃນແງ່ດີ, ແຕ່ພວກມັນຈະຖືກບັນທຶກ ແລະ ຈັດການ.
ເລື່ອງຫຍໍ້: ທີມງານສະໜັບສະໜູນໜຶ່ງໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍກົດລະບຽບທີ່ໂງ່ໆ + ເສັ້ນພື້ນຖານການດຶງຂໍ້ມູນຄືນ. ນັ້ນເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາມີການທົດສອບການຍອມຮັບທີ່ຊັດເຈນ, ດັ່ງນັ້ນເມື່ອພວກເຂົາປ່ຽນຮູບແບບຂະໜາດໃຫຍ່ໃນພາຍຫຼັງ, ພວກເຂົາມີການປຽບທຽບທີ່ສະອາດ - ແລະທາງເລືອກທີ່ງ່າຍເມື່ອມັນມີພຶດຕິກຳທີ່ບໍ່ດີ.
ວົງຈອນຊີວິດ: ຄວາມເປັນຈິງທີ່ວຸ້ນວາຍທຽບກັບແຜນວາດທີ່ເປັນລະບຽບ 🔁
-
ວາງກອບບັນຫາ. ກຳນົດເປົ້າໝາຍ, ໜ້າວຽກ, ແລະ ສິ່ງທີ່ "ດີພໍ" ເບິ່ງຄືວ່າເປັນແນວໃດ.
-
ເຮັດການບົດຂໍ້ມູນ. ທຳຄວາມສະອາດ, ຕິດປ້າຍ, ແຍກ, ເວີຊັນ. ກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຢ່າງບໍ່ມີທີ່ສິ້ນສຸດເພື່ອຈັບການປ່ຽນແປງຂອງໂຄງຮ່າງ.
-
ການທົດລອງແບບຈຳລອງ. ລອງໃຊ້ແບບງ່າຍໆ, ທົດສອບເສັ້ນຖານ, ເຮັດຊ້ຳ, ແລະ ບັນທຶກ.
-
ສົ່ງມັນໄປ. ທໍ່ສົ່ງ CI/CD/CT, ການນຳໃຊ້ຢ່າງປອດໄພ, ນົກອິນຊີ, ການມ້ວນກັບຄືນ.
-
ຕິດຕາມເບິ່ງໃຫ້ດີ. ຕິດຕາມຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມຊັກຊ້າ, ຄວາມເລື່ອນລອຍ, ຄວາມຍຸຕິທຳ, ຜົນໄດ້ຮັບຂອງຜູ້ໃຊ້. ຈາກນັ້ນຝຶກອົບຮົມຄືນໃໝ່.
ຢູ່ເທິງສະໄລ້ນີ້ເບິ່ງຄືກັບວົງມົນທີ່ເປັນລະບຽບຮຽບຮ້ອຍ. ໃນທາງປະຕິບັດມັນຄ້າຍຄືກັບການຫຼິ້ນສະປາເກັດຕີ້ດ້ວຍໄມ້ກວາດຫຼາຍກວ່າ.
AI ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບເມື່ອຢາງລົດຕົກໃສ່ຖະໜົນ 🧭
ມັນບໍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບແຜ່ນສະໄລ້ທີ່ສວຍງາມ. ວິສະວະກອນອີງໃສ່ຂອບການເຮັດວຽກເພື່ອເຮັດໃຫ້ຄວາມສ່ຽງເປັນຈິງ:
-
NIST AI RMF ໃຫ້ໂຄງສ້າງສຳລັບການສັງເກດ, ການວັດແທກ ແລະ ການຈັດການຄວາມສ່ຽງໃນທົ່ວການອອກແບບໂດຍຜ່ານການນຳໃຊ້ [1].
-
ຂອງ OECD ເຮັດໜ້າທີ່ຄ້າຍຄືກັບເຂັມທິດ - ແນວທາງທີ່ກວ້າງຂວາງຫຼາຍອົງກອນສອດຄ່ອງກັບ [2].
ຫຼາຍໆທີມຍັງສ້າງບັນຊີກວດສອບຂອງຕົນເອງ (ການທົບທວນຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ປະຕູທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ໂດຍມະນຸດ) ທີ່ລະບຸໄວ້ໃນວົງຈອນຊີວິດເຫຼົ່ານີ້.
ເອກະສານທີ່ບໍ່ຮູ້ສຶກວ່າເປັນທາງເລືອກ: ບັດຮູບແບບ ແລະ ແຜ່ນຂໍ້ມູນ 📝
ເອກະສານສອງສະບັບທີ່ເຈົ້າຈະຂອບໃຈຕົວເອງໃນພາຍຫຼັງ:
-
ບັດແບບຈຳລອງ → ລະບຸຈຸດປະສົງການນຳໃຊ້, ປະເມີນບໍລິບົດ, ແລະ ຂໍ້ຄວນລະວັງ. ຂຽນຂຶ້ນເພື່ອໃຫ້ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຜະລິດຕະພັນ/ນັກກົດໝາຍສາມາດປະຕິບັດຕາມໄດ້ເຊັ່ນກັນ [3].
-
ແຜ່ນຂໍ້ມູນສຳລັບຊຸດຂໍ້ມູນ → ອະທິບາຍວ່າເປັນຫຍັງຂໍ້ມູນຈຶ່ງມີຢູ່, ສິ່ງທີ່ມີຢູ່ໃນນັ້ນ, ອະຄະຕິທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນ, ແລະ ການນຳໃຊ້ທີ່ປອດໄພ ແລະ ບໍ່ປອດໄພ [4].
ອະນາຄົດຂອງເຈົ້າ (ແລະ ເພື່ອນຮ່ວມທີມໃນອະນາຄົດ) ຈະຕົບມືໃຫ້ເຈົ້າຢ່າງງຽບໆ ສຳລັບການຂຽນບົດຄວາມເຫຼົ່ານັ້ນ.
ເຈາະເລິກ: ທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນ, ສັນຍາ, ແລະ ເວີຊັນ 🧹📦
ຂໍ້ມູນກາຍເປັນເລື່ອງທີ່ບໍ່ເປັນລະບຽບ. ວິສະວະກອນ AI ທີ່ສະຫຼາດຈະບັງຄັບໃຊ້ສັນຍາ, ກວດສອບຢ່າງລະອຽດ, ແລະ ຮັກສາເວີຊັນຕ່າງໆໃຫ້ຕິດກັບລະຫັດ ເພື່ອໃຫ້ທ່ານສາມາດຍ້ອນກັບໄປໄດ້ໃນພາຍຫຼັງ.
-
ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ → ລະຫັດໂຄງຮ່າງ, ຂອບເຂດ, ຄວາມສົດໃໝ່; ສ້າງເອກະສານໂດຍອັດຕະໂນມັດ.
-
ການຈັດລຸ້ນ → ຈັດລຽງຊຸດຂໍ້ມູນ ແລະ ຮູບແບບຕ່າງໆດ້ວຍ Git commits, ດັ່ງນັ້ນທ່ານຈຶ່ງມີບັນທຶກການປ່ຽນແປງທີ່ທ່ານສາມາດໄວ້ວາງໃຈໄດ້ແທ້ໆ.
ຕົວຢ່າງນ້ອຍໆ: ຜູ້ຂາຍຍ່ອຍຄົນໜຶ່ງໄດ້ສົ່ງການກວດສອບໂຄງຮ່າງເພື່ອບລັອກຟີດຂອງຜູ້ສະໜອງທີ່ເຕັມໄປດ້ວຍຄ່າ Null. Tripwire ດຽວນັ້ນໄດ້ຢຸດການຫຼຸດລົງຊ້ຳໆໃນ recall@k ກ່ອນທີ່ລູກຄ້າຈະສັງເກດເຫັນ.
ການເຈາະເລິກ: ການຂົນສົ່ງ ແລະ ການຂະຫຍາຍຂະໜາດ 🚢
ການເຮັດໃຫ້ໂມເດວເຮັດວຽກຢູ່ໃນ prod ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ model.fit() . ເຄື່ອງມືຢູ່ທີ່ນີ້ປະກອບມີ:
-
Docker ສຳລັບການຫຸ້ມຫໍ່ທີ່ສອດຄ່ອງກັນ.
-
Kubernetes ສຳລັບການຈັດການ, ການຂະຫຍາຍ ແລະ ການເປີດຕົວຢ່າງປອດໄພ.
-
ກອບ MLOps ສຳລັບນົກກະຈອກເທດ, ການແຍກ A/B, ການກວດຈັບຄ່າຜິດປົກກະຕິ.
ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງມັນແມ່ນການກວດສຸຂະພາບ, ການຕິດຕາມ, ການກຳນົດເວລາ CPU ທຽບກັບ GPU, ການປັບແຕ່ງເວລາໝົດເວລາ. ບໍ່ໜ້າສົນໃຈ, ຈຳເປັນແທ້ໆ.
ເຈາະເລິກ: ລະບົບ GenAI ແລະ RAG 🧠📚
ລະບົບຜະລິດໄຟຟ້ານຳມາເຊິ່ງການບິດເບືອນອີກອັນໜຶ່ງ - ການດຶງສາຍດິນຄືນ.
-
ການຝັງ + ການຄົ້ນຫາເວັກເຕີ ສຳລັບການຄົ້ນຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນດ້ວຍຄວາມໄວ.
-
ການຈັດລະບຽບ ເພື່ອການດຶງຂໍ້ມູນລະບົບຕ່ອງໂສ້, ການໃຊ້ເຄື່ອງມື, ແລະ ການປະມວນຜົນຫຼັງການປະມວນຜົນ.
ທາງເລືອກໃນການແບ່ງປັນ, ການຈັດອັນດັບໃໝ່, ການປະເມີນ - ການໂທນ້ອຍໆເຫຼົ່ານີ້ຈະຕັດສິນໃຈວ່າທ່ານຈະໄດ້ຮັບ chatbot ທີ່ບໍ່ຄ່ອຍດີ ຫຼື ຜູ້ຮ່ວມນຳທາງທີ່ເປັນປະໂຫຍດ.
ທັກສະ ແລະ ເຄື່ອງມື: ສິ່ງທີ່ມີຢູ່ໃນກອງ 🧰
ການປະສົມປະສານລະຫວ່າງ ML ແບບຄລາສສິກ ແລະ ອຸປະກອນການຮຽນຮູ້ເລິກ:
-
ກອບ: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn.
-
ທໍ່ສົ່ງ: ການໄຫຼວຽນຂອງອາກາດ, ແລະອື່ນໆ, ສຳລັບວຽກທີ່ກຳນົດເວລາໄວ້.
-
ການຜະລິດ: Docker, K8s, ກອບການຮັບໃຊ້.
-
ການສັງເກດການ: ເຄື່ອງຕິດຕາມການດຣິບ, ຕົວຕິດຕາມຄວາມຊັກຊ້າ, ການກວດສອບຄວາມຍຸຕິທຳ.
ບໍ່ມີໃຜໃຊ້ ທຸກຢ່າງ . ເຄັດລັບແມ່ນການຮູ້ພຽງພໍຕະຫຼອດວົງຈອນຊີວິດເພື່ອຫາເຫດຜົນຢ່າງມີເຫດຜົນ.
ຕາຕະລາງເຄື່ອງມື: ສິ່ງທີ່ວິສະວະກອນຕ້ອງການແທ້ໆ 🧪
| ເຄື່ອງມື | ຜູ້ຊົມ | ລາຄາ | ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສະດວກ |
|---|---|---|---|
| PyTorch | ນັກຄົ້ນຄວ້າ, ວິສະວະກອນ | ໂອເພນຊອສ | ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, ເປັນ pythonic, ຊຸມຊົນຂະໜາດໃຫຍ່, ຕາໜ່າງທີ່ກຳນົດເອງ. |
| TensorFlow | ທີມງານທີ່ເນັ້ນໃສ່ຜະລິດຕະພັນ | ໂອເພນຊອສ | ຄວາມເລິກຂອງລະບົບນິເວດ, TF Serving & Lite ສຳລັບການນຳໃຊ້. |
| ຮຽນຮູ້ Scikit | ຜູ້ໃຊ້ ML ແບບຄລາສສິກ | ໂອເພນຊອສ | ເສັ້ນພື້ນຖານທີ່ດີເລີດ, API ເປັນລະບຽບ, ການປະມວນຜົນລ່ວງໜ້າໄດ້ຮັບການປຸງແຕ່ງແລ້ວ. |
| MLflow | ທີມທີ່ມີການທົດລອງຫຼາຍຢ່າງ | ໂອເພນຊອສ | ຮັກສາການແລ່ນ, ຮູບແບບຈຳລອງ, ແລະ ສິ່ງປະດິດໃຫ້ເປັນລະບຽບ. |
| ການໄຫຼວຽນຂອງອາກາດ | ຄົນງານທໍ່ສົ່ງ | ໂອເພນຊອສ | DAGs, ການກຳນົດເວລາ, ການສັງເກດການດີພໍສົມຄວນ. |
| ນັກດັອກເກີ | ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວທຸກໆຄົນ | ແກນຟຣີ | ສະພາບແວດລ້ອມດຽວກັນ (ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນ). ການຕໍ່ສູ້ "ເຮັດວຽກໄດ້ພຽງແຕ່ໃນແລັບທັອບຂອງຂ້ອຍ" ໜ້ອຍລົງ. |
| Kubernetes | ທີມງານທີ່ມີພະລັງງານອິນຟາເຣດສູງ | ໂອເພນຊອສ | ການຂະຫຍາຍກ້າມຊີ້ນອັດຕະໂນມັດ, ການມ້ວນກ້າມຊີ້ນ, ກ້າມຊີ້ນລະດັບວິສາຫະກິດ. |
| ຮູບແບບການຮັບໃຊ້ໃນ K8s | ຜູ້ໃຊ້ຮຸ່ນ K8s | ໂອເພນຊອສ | ການຮັບໃຊ້ມາດຕະຖານ, ຕະຂໍດແບບດຣິຟ, ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້. |
| ຫ້ອງສະໝຸດຄົ້ນຫາເວັກເຕີ | ຊ່າງກໍ່ສ້າງ RAG | ໂອເພນຊອສ | ຄວາມຄ້າຍຄືກັນໄວ, ເປັນມິດກັບ GPU. |
| ຮ້ານເວັກເຕີທີ່ມີການຈັດການ | ທີມງານ RAG ຂອງວິສາຫະກິດ | ຊັ້ນທີ່ຕ້ອງຈ່າຍເງິນ | ດັດຊະນີທີ່ບໍ່ມີເຊີບເວີ, ການກັ່ນຕອງ, ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືໃນຂອບເຂດ. |
ແມ່ນແລ້ວ, ການໃຊ້ສຳນວນຮູ້ສຶກວ່າບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີ. ການເລືອກເຄື່ອງມືມັກຈະບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີ.
ການວັດແທກຄວາມສຳເລັດໂດຍບໍ່ຕ້ອງຈົມຢູ່ກັບຕົວເລກ📏
ຕົວຊີ້ວັດທີ່ສຳຄັນແມ່ນຂຶ້ນກັບສະພາບການ, ແຕ່ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວແມ່ນການປະສົມປະສານຂອງ:
-
ຄຸນນະພາບການຄາດຄະເນ: ຄວາມແມ່ນຍຳ, ການຈື່ຄືນ, F1, ການປັບທຽບ.
-
ລະບົບ + ຜູ້ໃຊ້: ເວລາຕອບສະໜອງ, p95/p99, ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງການປ່ຽນໃຈເຫລື້ອມໃສ, ອັດຕາການສຳເລັດ.
-
ຕົວຊີ້ວັດຄວາມຍຸຕິທຳ: ຄວາມສະເໝີພາບ, ຜົນກະທົບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ - ໃຊ້ຢ່າງລະມັດລະວັງ [1][2].
ຕົວຊີ້ວັດມີຢູ່ເພື່ອໃຫ້ເຫັນເຖິງການແລກປ່ຽນ. ຖ້າພວກມັນບໍ່ເກີດຂຶ້ນ, ໃຫ້ແລກປ່ຽນພວກມັນ.
ຮູບແບບການຮ່ວມມື: ມັນເປັນກິລາທີມ 🧑🤝🧑
ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວ ວິສະວະກອນ AI ຈະນັ່ງຢູ່ຈຸດຕັດກັນກັບ:
-
ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຜະລິດຕະພັນ ແລະ ໂດເມນ (ນິຍາມຄວາມສຳເລັດ, ຮົ້ວກັ້ນ).
-
ວິສະວະກອນຂໍ້ມູນ (ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ຮູບແບບ, SLA).
-
ຄວາມປອດໄພ/ກົດໝາຍ (ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ການປະຕິບັດຕາມ).
-
ການອອກແບບ/ການຄົ້ນຄວ້າ (ການທົດສອບຜູ້ໃຊ້, ໂດຍສະເພາະສຳລັບ GenAI).
-
ປະຕິບັດການ/SRE (ເວລາເຮັດວຽກ ແລະ ການຝຶກຊ້ອມການດັບເພີງ).
ຄາດຫວັງວ່າກະດານຂາວຈະປົກຄຸມດ້ວຍການຂຽນຂີດຂຽນ ແລະ ການໂຕ້ວາທີກ່ຽວກັບຕົວຊີ້ວັດທີ່ຮ້ອນແຮງເປັນບາງຄັ້ງຄາວ - ມັນເປັນສິ່ງທີ່ດີຕໍ່ສຸຂະພາບ.
ອຸປະສັກ: ໜີ້ສິນທາງດ້ານເຕັກນິກທີ່ໜ້າເປັນຫ່ວງ 🧨
ລະບົບ ML ດຶງດູດໜີ້ສິນທີ່ເຊື່ອງໄວ້: ການຕັ້ງຄ່າທີ່ສັບສົນ, ການເພິ່ງພາອາໄສທີ່ແຕກຫັກງ່າຍ, ສະຄຣິບກາວທີ່ຖືກລືມ. ຜູ້ຊ່ຽວຊານຕັ້ງຄ່າຮົ້ວປ້ອງກັນ - ການທົດສອບຂໍ້ມູນ, ການຕັ້ງຄ່າທີ່ພິມ, ການມ້ວນກັບຄືນ - ກ່ອນທີ່ໜອງນ້ຳຈະເຕີບໃຫຍ່ຂຶ້ນ. [5]
ຜູ້ຮັກສາສຸຂະພາບ: ການປະຕິບັດທີ່ຊ່ວຍໄດ້ 📚
-
ເລີ່ມຕົ້ນຈາກສິ່ງເລັກໆນ້ອຍໆ. ພິສູດວ່າທໍ່ສົ່ງນ້ຳເຮັດວຽກກ່ອນທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ຮູບແບບສັບສົນ.
-
ທໍ່ສົ່ງ MLOps. CI ສຳລັບຂໍ້ມູນ/ຮູບແບບ, CD ສຳລັບການບໍລິການ, CT ສຳລັບການຝຶກອົບຮົມຄືນໃໝ່.
-
ບັນຊີກວດສອບ AI ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ. ເຊື່ອມໂຍງກັບອົງກອນຂອງທ່ານ, ພ້ອມດ້ວຍເອກະສານຕ່າງໆເຊັ່ນ: ບັດຮູບແບບ ແລະ ແຜ່ນຂໍ້ມູນ [1][3][4].
ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆແບບໄວໆ: ຄຳຕອບປະໂຫຍກດຽວ 🥡
ວິສະວະກອນ AI ສ້າງລະບົບແບບ end-to-end ເຊິ່ງມີປະໂຫຍດ, ສາມາດທົດສອບໄດ້, ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້, ແລະ ປອດໄພໃນລະດັບໜຶ່ງ - ໃນຂະນະທີ່ເຮັດໃຫ້ການແລກປ່ຽນມີຄວາມຊັດເຈນເພື່ອບໍ່ໃຫ້ໃຜຢູ່ໃນຄວາມມືດ.
TL;DR 🎯
-
ພວກເຂົາເອົາບັນຫາທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ → ລະບົບ AI ທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືຜ່ານວຽກງານຂໍ້ມູນ, ການສ້າງແບບຈຳລອງ, MLOps, ການຕິດຕາມກວດກາ.
-
ດີທີ່ສຸດຄວນເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍດາຍກ່ອນ, ວັດແທກຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງ, ແລະບັນທຶກສົມມຸດຕິຖານຕ່າງໆ.
-
ການຜະລິດ AI = ທໍ່ສົ່ງ + ຫຼັກການ (CI/CD/CT, ຄວາມຍຸຕິທຳບ່ອນທີ່ຈຳເປັນ, ການຄິດເຖິງຄວາມສ່ຽງທີ່ຝັງຢູ່).
-
ເຄື່ອງມືກໍຄືເຄື່ອງມື. ໃຊ້ຂັ້ນຕ່ຳທີ່ສຸດທີ່ພາເຈົ້າຜ່ານລົດໄຟ → ທາງລົດໄຟ → ຮັບໃຊ້ → ສັງເກດ.
ລິ້ງອ້າງອີງ
-
NIST AI RMF (1.0). ລິ້ງ
-
ຫຼັກການ AI ຂອງ OECD. ລິ້ງ
-
ບັດແບບຈຳລອງ (Mitchell et al., 2019). ລິ້ງ
-
ແຜ່ນຂໍ້ມູນສຳລັບຊຸດຂໍ້ມູນ (Gebru et al., 2018/2021). ລິ້ງ
-
ໜີ້ສິນດ້ານວິຊາການທີ່ເຊື່ອງໄວ້ (Sculley et al., 2015). ລິ້ງ