Roles de equipo para cargas de trabajo de IA
En el contexto de la creación de cargas de trabajo de inteligencia artificial, a diferencia de la implementación de código tradicional, los modelos no deterministas requieren experimentación iterativa y colaboración entre varios roles y equipos. La integración temprana de las operaciones, el desarrollo de aplicaciones y los equipos de datos es esencial para fomentar la comprensión mutua. Esta colaboración exige diversas aptitudes y aprendizaje continuo para seguir el ritmo de los avances tecnológicos.
La colaboración eficaz se basa en la integración de herramientas, procesos y personas y está impulsada por las necesidades laborales y los objetivos específicos. Las estrategias recomendadas incluyen:
- Establecimiento de roles claros y capacidades de cuenta.
- Aprovechar el conjunto de aptitudes del equipo para las tareas adecuadas.
- Estandarización de procesos y subprocesos, como el seguimiento del trabajo como parte de un trabajo pendiente compartido.
- Confiar en la automatización para lograr coherencia y reproducibilidad.
Las personas pueden ser una herramienta eficaz para materializar estas estrategias y estandarizar las responsabilidades. En este artículo se describen los perfiles de las cargas de trabajo de IA y sus beneficios en el diseño de cargas de trabajo. También proporciona ejemplos y herramientas para definir y usar estos roles de nivel de equipo de forma eficaz.
¿Qué son las personas?
Personas representan subconjuntos de seres humanos y procesos implicados en la creación y funcionamiento de una carga de trabajo. Las personas capturan tanto los roles como los comportamientos reales y las responsabilidades de estos individuos y procesos. Un individuo puede incorporar uno o varios roles, dependiendo del contexto. Un rol no tiene que ser una persona. También puede ser un proceso desatendido, como un proceso de agente en la arquitectura.
Es posible que la carga de trabajo tenga roles de usuario que impulsan el desarrollo de funcionalidades. Esas personas no están en el ámbito de este artículo.
A diferencia de los roles, que son funciones o posiciones relativamente estáticas dentro de una organización, las personas son dinámicas y orientadas a objetivos. Se pueden usar para asignar requisitos de aptitud a procesos y herramientas, como los componentes arquitectónicos. Los roles ayudan principalmente a definir el ámbito de responsabilidad y establecer el contexto dentro de un proyecto. Proporcionan otras ventajas, como:
- Identificación de brechas de recursos. La identificación de brechas le ayuda a decidir si desea contratar o entrenar recursos o rediseñar la solución. Si el equipo de cargas de trabajo carece de personas que se ajusten a un rol necesario, es posible que tenga que ajustar la arquitectura, modificar el proceso o incorporar nuevo personal. Por ejemplo, si falta un rol de ciencia de datos sénior, puede rediseñar la arquitectura para confiar más en soluciones de inteligencia artificial como servicio (SaaS) de uso general o incorporar soluciones de inteligencia artificial que no son de Microsoft.
- Aptitudes mejoradas. La asignación de roles a componentes arquitectónicos específicos también facilita oportunidades educativas, como sesiones y cursos en línea para mejorar las aptitudes.
- Garantizar los niveles de acceso adecuados. Debe usar personas para definir las necesidades de seguridad y acceso mediante la asignación de personas a procesos, arquitecturas y servicios. Este mapeo ayuda a garantizar los niveles de acceso adecuados.
- Facilitar la planificación y la comunicación del proyecto. En la planificación del proyecto, las personas ayudan a identificar las interacciones clave para facilitar la configuración de las reuniones de sincronización y la planificación general. Normalmente, las personas se integran en la jerarquía de seguimiento de historias de usuario, características y requisitos para simplificar la administración de proyectos.
Cómo definir personas
Identifique las especializaciones de los miembros del equipo y alinee con los roles adecuados en las operaciones o el diseño de inteligencia artificial. Cree una plantilla para documentar las expectativas de aptitudes de las personas, la información del equipo y los procesos en los que participarán.
Esta es una plantilla de línea base de ejemplo:
| Plantilla de rol |
|---|
| 🔹Nombre de persona: [Nombre] 🔹Equipo: [Equipo responsable de la persona] 🔹interacción principal: [Otros equipos con los que interactúa la persona] 🔹Acceso a componentes: [Requisitos de seguridad y acceso para procesos y componentes del sistema] 🔹Procesos: [Procesa el rol es responsable o contribuye a] 🔹Habilidades: [Habilidades necesarias para completar las tareas, incluidos los detalles de dominio y tecnología, como el entrenamiento de modelos o la optimización del índice de búsqueda] |
Herramientas
Puede usar una tabla para organizar y visualizar información para cada persona. Una ventaja de este método es que puede crear y vincular a otras tablas que proporcionan información más específica. Por ejemplo, puede vincular componentes de arquitectura a otra tabla en la que se especifica el control de acceso basado en identidades para cada servicio y entorno (Desarrollo, Fase, Producción).
Compensación. Tener demasiados pocos roles puede dificultar la implementación del control de acceso basado en roles con acceso con privilegios mínimos y distribuir las responsabilidades de trabajo de forma eficaz. Por el contrario, tener demasiados roles agrega sobrecarga de administración. Comenzar con entre 5 y 10 personas es un buen equilibrio, y solo debe agregar personas que sean necesarias para sus operaciones.
También puede usar tarjetas para definir personas. Estas tarjetas contienen la misma información que la tabla o un resumen rápido. Puede usar PowerPoint o crear un conjunto de archivos Markdown para crear estas tarjetas.
En determinados casos, puede usar una combinación de herramientas. Por ejemplo, cada componente de arquitectura de una tarjeta de persona puede abrir un archivo Markdown que incluya una tabla que relaciona la seguridad y el control de acceso basado en roles para cada servicio y entorno. Para ver un ejemplo, consulte Acelerador de MLOps: RBAC de identidad.
Personas de ejemplo
Puede usar tarjetas para definir los servicios a los que debe tener acceso un rol dentro de un proceso y describir las aptitudes necesarias para cada persona (ya sea una persona o un agente).
Importante
Aunque los roles definidos aquí sirven como ejemplos de línea base, se recomienda crear sus propios roles mediante herramientas como tablas, tarjetas de plantilla de roles y gráficos.
Es importante que estas personas se alineen con tus procesos, tu organización y tus usuarios.
| AI Ingeniero de datos (P001) |
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| Equipo: Equipo de ingesta de datos 🔹: Interacción Principal: Equipo de Desarrollo de IA 🔹 acceso a componentes: Azure Data Factory, Azure Databricks, Azure SQL Database, Azure Storage 🔹 Procesos: DataOps, ETL, ELT 🔹 Aptitudes: SQL, Python, PySpark |
| Analista de BI (P003) |
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| Equipo: Equipo de Análisis 🔹 interacción principal: equipo de ingesta de datos acceso a componentes de 🔹: Power BI, Azure Data Explorer, Azure Storage procesos de 🔹: análisis de datos, almacenamiento de datos 🔹 Aptitudes: SQL, Python, PySpark |
| Científico de datos de IA discriminativa (P004) |
|---|
| Equipo: equipo de IA 🔹 interacción principal: Equipo de ingesta de datos, Equipo de DevOps acceso a componentes de 🔹: Azure Machine Learning, Azure Databricks, Azure Storage, Azure Key Vault 🔹 Procesos: MLOps, MLflow 🔹 Aptitudes: Azure Machine Learning, Python, entrenamiento de modelos |
| Científico de datos GenAI (P006) |
|---|
| Equipo: equipo de IA 🔹 interacción principal: Equipo de ingesta de datos, Equipo de DevOps acceso a componentes de 🔹: Portal de Azure AI Foundry, Azure OpenAI Service, Azure AI Search, Azure Storage, Azure Key Vault 🔹 Procesos: GenAIOps 🔹 Habilidades: Azure Machine Learning, Python, conocimiento de modelos (LLM, SLM), ajuste fino, RAG, concepto de agencia |
| Desarrollador de chat de GenAI (P007) |
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| Equipo: Equipo de ingeniería 🔹: Interacción principal del equipo de IA 🔹 acceso a componentes: Azure Web Apps, Azure API Management, Azure Cosmos DB, Azure Container Apps, Azure Functions procesos de 🔹: DevOps, procesamiento controlado por eventos, microservicios 🔹 Aptitudes: arquitectura de aplicaciones web (front-end/back-end), React, Node.js, HTML, CSS |
| MLOps del agente de compilación (P009) |
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| Equipo: Equipo de ingeniería 🔹 Interacción principal: equipo de IA acceso a componentes de 🔹: Azure Machine Learning, Azure DevOps, GitHub 🔹 Procesos: procesamiento y servicio de Lambda, MLOps en bucle externo 🔹 Aptitudes: Python, Pyspark |
Caso de uso: Personas para procesos de IA
Estos procesos principales se usan en cargas de trabajo de IA:
- DataOps es la ingesta y preparación de datos.
- MLOps es la operacionalización de los modelos de aprendizaje automático.
- GenAIOps es la detección y evaluación de los modelos existentes y el refinamiento de estos modelos en el contexto de la carga de trabajo.
- El bucle interno es el ajuste de soluciones en el entorno de desarrollo, ya sea durante la investigación o como desencadenado por la supervisión del bucle externo.
- El bucle externo es el movimiento de soluciones de desarrollo a producción. Este bucle usa la supervisión y evaluación continuas para identificar las mejoras necesarias.
La asignación de roles a esos procesos proporciona contexto para cada rol. Este paso puede ayudar a identificar los procesos en los que una persona podría necesitar mejorar sus habilidades.
La imagen muestra el flujo de trabajo de DataOps, MLOps y GenAIOps en un entorno de producción. Los datos fluyen de la ingesta a la implementación y evaluación del modelo. El flujo de trabajo usa prácticas de integración continua y entrega continua (CI/CD). Entre las tareas clave se incluyen refinar modelos de datos, evaluar lotes, implementar puntos de conexión, evaluar modelos en tiempo real y ajustar modelos. Los roles de ejemplo participan en todo el flujo de trabajo.
Caso de uso: Personas para el diseño de arquitectura
La conexión de procesos a la arquitectura auxiliar le ayuda a identificar los servicios con los que una persona necesita interactuar y resalta áreas para la adquisición de nuevas habilidades.
Para visualizar esta conexión, cree una imagen gráfica que muestre cómo se conectan los componentes de arquitectura. Esta ayuda visual puede ilustrar el flujo de datos y las interacciones entre los servicios y cómo se automatizan los flujos en la implementación. Ayuda a las partes interesadas a comprender la arquitectura y los roles de diferentes personas dentro de ella.
En la imagen siguiente se muestra una arquitectura lambda para el análisis moderno en Azure.
Paso siguiente
A continuación, continúe con la herramienta de evaluación para evaluar el diseño.