Designmethodik für KI-Workloads in Azure
Das Entwerfen von KI-Workloads umfasst die Integration von Code und Daten, um deterministisches Verhalten zu ersetzen und Aufgaben wie Vorhersage, Klassifizierung und andere funktionale Ziele zu ermöglichen. Die KI-Workload-Architektur kann häufig komplex sein und muss innerhalb von Geschäftseinschränkungen entworfen werden. Während das Well-Architected Framework eine solide Grundlage für architektonische Exzellenz bietet, sollten KI-spezifische Designprinzipien auch berücksichtigt werden.
Dieser Artikel enthält eine vorgeschlagene Designmethodik, die sich auf die KI-Prinzipien zentriert, die systematisch das Design und die Optimierung von Lösungen leiten. Wenn die Entscheidungsfindung unsicher ist, verweisen Sie auf diese Methodik, um die Entwurfsrichtung durch allgemeine KI-Prinzipien hervorzuheben. Wenn Sie eine Funktion entwerfen oder eine Verbesserung einführen, bewerten Sie die Änderung aus der Methodologieperspektive. Ist die sichere Benutzererfahrung betroffen? Ist es flexibel genug, sich an zukünftige Innovationen anzupassen? Wird der Experimentierfluss gestört? Ein weiterer Vorteil der Methodik ist die Zusammenarbeit mit Produktbesitzern und Projektbeteiligten, um technische Entscheidungen zu rechtfertigen.
Design mit experimenteller Denkweise
Das Entwerfen mit experimentellen Denkweisen zielt darauf ab, die Relevanz durch iterative und statistisch gesteuerte Prozesse basierend auf realen Anwendungsfällen zu erreichen.
Das Experimentieren in KI umfasst kontinuierliche Anpassungen mit messbaren Ergebnissen gegen Qualitätsziele nach jeder Iteration. Während der anfänglichen Modellauswertung und fortlaufenden Verfeinerung ist eine Experimentierschleife erforderlich. Die innere Schleife optimiert die Vorhersageleistung des Modells in der Entwicklungsumgebung, während die äußere Schleife den Produktionseinsatz überwacht und weitere Verfeinerung oder Datenvorbereitung auslösen kann. Beide Schleifen basieren auf einer kontinuierlichen Überwachung und Auswertung, um Verbesserungen zu identifizieren.
Nicht jedes Experiment ist erfolgreich. Berücksichtigen Sie Szenarios im schlimmsten Fall und haben Notfallpläne für fehlgeschlagene Experimente.
Verantwortungsvolles Design
Wenn Benutzer mit Ihrem KI-System interagieren, setzen sie ihr Vertrauen in ihre ethische Funktionalität, trotz der undurchsichtigen Logik von KI-Modellen. Dieses Vertrauen hält Sie für das Entwerfen des Systems verantwortlich, um unethische Verhaltensweisen wie Manipulation, Inhaltstoxizität, IP-Verletzung und erstellte Reaktionen zu verhindern. Verantwortungsvolle KI sollte nicht nur in Systemvorgänge, sondern auch in die Kultur des Teams eingebettet werden. Die Methoden müssen sich über den gesamten Lebenszyklus der Benutzerinteraktion erstrecken – von der anfänglichen Absicht des Benutzers bis zur Verwendung des Systems, während Sitzungen und sogar während Störungen, die durch Systemfehler verursacht werden.
Con Zelt-Modus ration ist eine Schlüsselstrategie bei der verantwortungsvollen Gestaltung von generativen KI, bei der Anforderungen und Antworten in Echtzeit ausgewertet werden, um Sicherheit und Angemessenheit zu gewährleisten. Als Teil der Experimentierschleifen bemühen Sie sich, Algorithmen fair und inklusive zu machen, um Verzerrungen zu minimieren. Bias kann das System über verschiedene Kanäle betreten, einschließlich während tatsächlicher Sitzungen oder beim Sammeln von Feedback.
Die ethische Datenverwaltung ist für das verantwortungsvolle Design von zentraler Bedeutung, wobei sorgfältige Entscheidungen darüber getroffen werden, wann benutzerdaten verwendet oder vermieden werden. Benutzer vertrauen Ihnen, um sicherzustellen, dass alle persönlichen Informationen entweder aus dem System entfernt oder nur mit ihrer Zustimmung aufbewahrt werden. Wenn die Aufbewahrung unvermeidlich ist, stellen Sie sicher, dass Daten mit vertrauenswürdiger Technologie für Datenschutz und Sicherheit geschützt sind.
Design zur Erläuterung
KI-Modellergebnisse müssen erklärend sein, erfordern eine Begründung und Ablaufverfolgung von Datenherkunft, Rückschlussprozessen und den Weg von Daten von der Quelle zur Serve-Ebene. Bei diskriminativer KI können Entscheidungen mit jedem Schritt gerechtfertigt werden, während die Erklärungsfähigkeit in generativen Modellen komplex sein kann. Die Dokumentation des Entscheidungsprozesses, sowohl manuell als auch durch technische Fähigkeiten, ist unerlässlich.
Ziel dieses Grundsatzes ist es, die Transparenz und Rechenschaftspflicht des Systems zu gewährleisten, um das Vertrauen der Nutzer zu gewinnen.
Bleiben Sie vor dem Modellverfall
Der Modellverfall ist eine einzigartige Herausforderung in der KI, die sich erheblich auf Entwurfsentscheidungen auswirkt. Die Qualität der KI-Modellausgaben kann sich im Laufe der Zeit verschlechtern , ohne dass änderungen am Code vorgenommen werden, manchmal sogar plötzlich, aufgrund von Änderungen an Daten oder externen Faktoren.
Diese Verschlechterung betrifft verschiedene Aspekte des Systems. Dazu gehören Datenaufnahmegeschwindigkeit, Datenqualität, Überwachungsanforderungen, Auswertungsprozesse und Reaktionszeiten zur Behebung von Problemen. Die Früherkennung wird durch eine Kombination automatisierter Prozesse zur kontinuierlichen Überwachung und Modellauswertung empfohlen. Das Benutzerfeedback ist auch eine effektive Methode zur Identifizierung des Modellzerfalles.
Unabhängig von den Signalen, die zum Identifizieren des Modellverfalls verwendet werden, muss das Betriebsteam Datenwissenschaftler einbeziehen, um potenzielle Verfallsprobleme umgehend zu erforschen und zu beheben.
Design zur Anpassungsfähigkeit
KI schreitet in rasantem Tempo in Bezug auf technologische Fortschritte und Akzeptanz voran. Beachten Sie, dass das, was Sie heute erstellen, schnell veraltet werden kann und sich auf Designentscheidungen und Prozesse auswirkt.
Dieses Prinzip betont die Notwendigkeit von Flexibilität und Flexibilität, wobei erkannt wird, dass einige Komponenten möglicherweise eine kürzere Lebensdauer haben. Übernehmen Sie einen Pausen-und-Denken-Ansatz , bei dem eine gründliche Erforschung von Modellermittlung, Programmierbibliotheken und Frameworks sowie Verarbeitungstechnologien von entscheidender Herangehensweise ist.
Nächster Schritt
Erfahren Sie mehr über die Entwurfsprinzipien für das Erstellen und Ausführen von KI-Workloads in Azure.