Metodología de diseño para cargas de trabajo de IA en Azure
El diseño de cargas de trabajo de IA implica la integración de código y datos para reemplazar el comportamiento determinista, la habilitación de tareas como la predicción, la clasificación y otros objetivos funcionales. La arquitectura de la carga de trabajo de IA suele ser compleja y debe diseñarse dentro de restricciones empresariales. Aunque el marco bien diseñado proporciona una base sólida para la excelencia arquitectónica, también se deben tener en cuenta los principios de diseño específicos de la inteligencia artificial.
En este artículo se presenta una metodología de diseño sugerida centrada en esos principios de inteligencia artificial, que guían sistemáticamente el diseño y la optimización de las soluciones. Cuando no es seguro en la toma de decisiones, consulte esta metodología para resaltar la dirección del diseño a través de principios de inteligencia artificial de alto nivel. Si va a diseñar una funcionalidad o introducir una mejora, evalúe el cambio desde la perspectiva de la metodología. ¿Se ve afectada la experiencia segura del usuario? ¿Es lo suficientemente flexible como para adaptarse a las innovaciones futuras? ¿Interrumpirá el flujo de experimentación? Otra ventaja de la metodología es la colaboración con los propietarios de productos y las partes interesadas para justificar decisiones técnicas.
Diseño con una mentalidad experimental
Diseñar con una mentalidad experimental tiene como objetivo lograr relevancia a través de procesos iterativos y basados en estadísticas basados en casos de uso del mundo real.
La experimentación en ia implica ajustes continuos con resultados medibles frente a objetivos de calidad después de cada iteración. Se necesita un bucle de experimentación durante la evaluación inicial del modelo y el refinamiento continuo. El bucle interno refina la potencia predictiva del modelo en el entorno de desarrollo, mientras que el bucle externo supervisa el uso de producción y puede desencadenar más refinamiento o preparación de datos. Ambos bucles se basan en la supervisión y evaluación continuas para identificar mejoras.
No todos los experimentos se realizan correctamente. Considere los peores escenarios y tenga planes de contingencia para experimentos con errores.
Diseño responsable
Cuando los usuarios interactúan con el sistema de inteligencia artificial, confían en su funcionalidad ética, a pesar de la lógica opaca de los modelos de inteligencia artificial. Esta confianza le mantiene responsable de diseñar el sistema para evitar comportamientos no éticos, como la manipulación, la toxicidad del contenido, la infracción de ip y las respuestas fabricadas. La inteligencia artificial responsable debe insertarse no solo en las operaciones de los sistemas, sino también en la cultura del equipo. Las prácticas deben extenderse durante todo el ciclo de vida de la interacción del usuario, desde la intención inicial del usuario para usar el sistema, durante las sesiones e incluso durante las interrupciones causadas por errores del sistema.
Con modo carpa ration es una estrategia clave en el diseño responsable de la inteligencia artificial generativa, donde las solicitudes y respuestas se evalúan en tiempo real para garantizar la seguridad y la idoneidad. Como parte de los bucles de experimentación, intente hacer que los algoritmos sean justos e inclusivos para minimizar el sesgo. El sesgo puede entrar en el sistema a través de varios canales, incluidos durante sesiones reales o al recopilar comentarios.
La administración de datos éticos es fundamental para el diseño responsable, lo que implica decisiones cuidadosas sobre cuándo usar o evitar confiar en los datos de usuario. Los usuarios confían en usted para asegurarse de que cualquier información personal se quite del sistema o se conserve solo con su consentimiento. Si la retención es inevitable, asegúrese de que los datos están protegidos con tecnología de confianza para la privacidad y la seguridad.
Diseño para la explicación
Los resultados del modelo de IA deben explicarse, requerir justificación y seguimiento de orígenes de datos, procesos de inferencia y el recorrido de los datos del origen al nivel de servicio. En la inteligencia artificial discriminativa, las decisiones se pueden justificar con cada paso, mientras que la explicación en los modelos generativos puede ser compleja. Documentar el proceso de toma de decisiones, tanto manualmente como a través de funcionalidades técnicas, es esencial.
El objetivo de este principio es garantizar la transparencia y responsabilidad del sistema para obtener la confianza del usuario.
Mantenerse al día de la descomposición del modelo
La descomposición del modelo es un desafío único en la inteligencia artificial que afecta significativamente a las decisiones de diseño. La calidad de las salidas del modelo de IA puede deteriorarse con el tiempo sin cambios en el código, a veces incluso de repente, debido a cambios en los datos o factores externos.
Este deterioro afecta a diversos aspectos del sistema. Esto incluye la velocidad de ingesta de datos, la calidad de los datos, las necesidades de supervisión, los procesos de evaluación y los tiempos de reacción para corregir los problemas. Se recomienda la detección temprana a través de una combinación de procesos automatizados para la supervisión continua y la evaluación del modelo. Los comentarios del usuario también son un método eficaz para identificar la degradación del modelo.
Independientemente de las señales usadas para identificar la descomposición del modelo, el equipo de operaciones debe involucrar a los científicos de datos para investigar rápidamente y solucionar posibles problemas de descomposición.
Diseño para la adaptación
La inteligencia artificial avanza a un ritmo rápido en términos de avance tecnológico y adopción. Tenga en cuenta que lo que cree hoy puede quedar obsoleto rápidamente, lo que afecta a las decisiones y procesos de diseño.
Este principio hace hincapié en la necesidad de agilidad y flexibilidad, reconociendo que algunos componentes pueden tener una vida útil más corta. Adopte un enfoque de pausa y reflexión en el que la investigación exhaustiva de la detección de modelos, las bibliotecas de programación y los marcos de trabajo, y las tecnologías de procesamiento sean clave.
Paso siguiente
Obtenga información sobre los principios de diseño para crear y operar cargas de trabajo de inteligencia artificial en Azure.