Méthodologie de conception pour les charges de travail IA sur Azure
La conception de charges de travail IA implique l’intégration du code et des données pour remplacer le comportement déterministe, ce qui permet aux tâches telles que la prédiction, la classification et d’autres objectifs fonctionnels. L’architecture de charge de travail IA peut souvent être complexe et doit être conçue dans les contraintes métier. Bien que le Well-Architected Framework offre une base solide pour l’excellence architecturale, les principes de conception propres à l’IA doivent également être pris en compte.
Cet article présente une méthodologie de conception suggérée centrée sur ces principes d’IA, qui guident systématiquement la conception et l’optimisation des solutions. En cas d’incertitude dans la prise de décision, reportez-vous à cette méthodologie pour mettre l’accent sur l’orientation de la conception par le biais de principes d’IA de haut niveau. Si vous concevez une fonctionnalité ou que vous introduisez une amélioration, évaluez le changement du point de vue de la méthodologie. L’expérience utilisateur sécurisée est-elle affectée ? Est-il suffisamment flexible pour s’adapter aux innovations futures ? Va-t-il perturber le flux d’expérimentation ? Un autre avantage de la méthodologie est la collaboration avec les propriétaires de produits et les parties prenantes pour justifier les décisions techniques.
Conception avec un état d’esprit expérimental
La conception avec un état d’esprit expérimental vise à atteindre la pertinence par le biais de processus itératifs et basés sur des processus basés sur des cas d’usage réels.
L’expérimentation dans l’IA implique des ajustements continus avec des résultats mesurables par rapport aux cibles de qualité après chaque itération. Une boucle d’expérimentation est nécessaire pendant l’évaluation initiale du modèle et l’affinement continu. La boucle interne affine la puissance prédictive du modèle dans l’environnement de développement, tandis que la boucle externe surveille l’utilisation de la production et peut déclencher une amélioration supplémentaire ou la préparation des données. Les deux boucles s’appuient sur la surveillance et l’évaluation continues pour identifier les améliorations.
Toutes les expériences ne réussissent pas. Envisagez les scénarios les plus graves et disposez de plans d’urgence pour les expériences ayant échoué.
Concevoir de manière responsable
Lorsque les utilisateurs interagissent avec votre système IA, ils placent leur confiance dans ses fonctionnalités éthiques, malgré la logique opaque des modèles IA. Cette confiance vous tient responsable de la conception du système afin d’éviter des comportements non éthiques tels que la manipulation, la toxicité du contenu, l’atteinte aux adresses IP et les réponses fabriquées. L’IA responsable doit être incorporée non seulement dans les opérations des systèmes, mais aussi dans la culture de l’équipe. Les pratiques doivent s’étendre tout au long du cycle de vie de l’interaction utilisateur, à partir de l’intention initiale de l’utilisateur d’utiliser le système, pendant les sessions et même pendant les interruptions causées par des erreurs système.
La con mode tente ration est une stratégie clé dans la conception responsable de l’IA générative, où les demandes et les réponses sont évaluées en temps réel pour garantir la sécurité et la pertinence. Dans le cadre des boucles d’expérimentation, s’efforcez de rendre les algorithmes justes et inclusifs pour minimiser les biais. Le biais peut entrer dans le système par le biais de différents canaux, notamment pendant les sessions réelles ou lors de la collecte de commentaires.
La gestion des données éthiques est essentielle à la conception responsable, impliquant des décisions minutieuses sur le moment où utiliser ou éviter de s’appuyer sur des données utilisateur. Les utilisateurs vous font confiance pour vous assurer que toutes les informations personnelles sont supprimées du système ou conservées uniquement avec leur consentement. Si la rétention est inévitable, assurez-vous que les données sont protégées par une technologie approuvée pour la confidentialité et la sécurité.
Conception pour l’explication
Les résultats du modèle IA doivent être expliqués, nécessitant une justification et un suivi des origines des données, des processus d’inférence et le parcours des données de la source vers la couche service. Dans l’IA discriminative, les décisions peuvent être justifiées à chaque étape, tandis que l’explication dans les modèles génératifs peut être complexe. Documenter le processus décisionnel, à la fois manuellement et par le biais de fonctionnalités techniques, est essentiel.
L’objectif de ce principe est de garantir la transparence et la responsabilité du système pour obtenir la confiance de l’utilisateur.
Rester à l’avance de la désintégration du modèle
La désintégration du modèle est un défi unique dans l’IA qui affecte considérablement les décisions de conception. La qualité des sorties du modèle IA peut se dégrader au fil du temps sans aucune modification du code, parfois même soudainement, en raison de changements de données ou de facteurs externes.
Cette détérioration affecte différents aspects du système. Cela inclut la vitesse d’ingestion des données, la qualité des données, les besoins de surveillance, les processus d’évaluation et les temps de réaction pour corriger les problèmes. La détection anticipée est recommandée par le biais d’une combinaison de processus automatisés pour la surveillance continue et l’évaluation du modèle. Les commentaires des utilisateurs constituent également une méthode efficace pour identifier la dégradation du modèle.
Quels que soient les signaux utilisés pour identifier la désintégration du modèle, l’équipe des opérations doit impliquer les scientifiques des données pour rechercher rapidement et résoudre les problèmes potentiels de dégradation.
Conception pour l’adaptabilité
L’IA progresse à un rythme rapide en termes d’avancement technologique et d’adoption. Sachez que ce que vous créez aujourd’hui peut devenir obsolète rapidement, ce qui a un impact sur les décisions et processus de conception.
Ce principe met l’accent sur la nécessité d’agilité et de flexibilité, reconnaissant que certains composants peuvent avoir une durée de vie plus courte. Adoptez une approche de pause et de réflexion où une recherche approfondie de la découverte de modèles, des bibliothèques de programmation et des infrastructures et des technologies de traitement est essentielle.
Étape suivante
Découvrez les principes de conception pour la création et l’exploitation de charges de travail IA sur Azure.