Personas da equipe de carga de trabalho envolvidas em cargas de trabalho de IA
No contexto da criação de cargas de trabalho de IA, ao contrário da implantação de código tradicional, os modelos não determinísticos exigem experimentação iterativa e colaboração entre várias funções e equipes. A integração precoce das equipes de operações, desenvolvimento de aplicativos e dados é essencial para promover a compreensão mútua. Esta colaboração exige competências diversificadas e aprendizagem contínua para acompanhar os avanços tecnológicos.
A colaboração eficaz depende da integração de ferramentas, processos e pessoas, tudo impulsionado pelas necessidades de carga de trabalho e objetivos específicos. As estratégias recomendadas incluem:
- Estabelecer papéis e responsabilidades claros.
- Aproveitar o conjunto de habilidades da sua equipe para tarefas apropriadas.
- Padronização de processos e subprocessos, como o acompanhamento do trabalho como parte de uma lista de pendências compartilhada.
- Confiando na automação para alcançar consistência e reprodutibilidade.
As personas podem ser uma ferramenta eficaz na materialização dessas estratégias e na padronização de responsabilidades. Este artigo explora o conceito de personas encontrado em cargas de trabalho de IA, seus benefícios no design de carga de trabalho e fornece exemplos e ferramentas para definir e utilizar essas personas de nível de equipe de forma eficaz.
O que são personas?
As personas representam subconjuntos de seres humanos e processos envolvidos na criação e execução de uma carga de trabalho, capturando não apenas seus papéis, mas também seus comportamentos reais e responsabilidades. Um indivíduo pode encarnar uma ou várias personas, dependendo do contexto. Curiosamente, uma persona não precisa ser uma pessoa; Também pode ser um processo autônomo, como um processo de agente dentro da arquitetura.
Sua carga de trabalho pode ter personas de usuário final que impulsionam o desenvolvimento de recursos, essas personas não estão no escopo deste artigo.
Ao contrário das funções, que normalmente são funções ou posições mais estáticas dentro de uma organização, as personas são dinâmicas e orientadas para objetivos. Eles podem ser usados para mapear os requisitos de habilidades para os processos e ferramentas, como componentes arquitetônicos. As personas ajudam principalmente a definir o escopo da responsabilidade e a definir o contexto dentro de um projeto. Eles oferecem vários outros benefícios, tais como:
Identificação de lacunas de recursos, o que ajuda na decisão de recrutar, treinar ou redesenhar a solução. Se sua equipe de carga de trabalho não tiver pessoas adequadas a uma persona necessária, talvez seja necessário ajustar a arquitetura, modificar o processo ou integrar novos funcionários. Por exemplo, se uma persona sênior de ciência de dados estiver faltando, a arquitetura pode ser redesenhada considerando maior confiabilidade em soluções de IA SaaS de uso geral ou incorporando soluções de IA de terceiros.
Competências melhoradas. Mapear personas para componentes arquitetônicos específicos também facilita oportunidades educacionais, oferecendo sessões e cursos on-line para aprimorar habilidades.
Garantir os níveis adequados de acesso. As personas devem ser usadas para definir as necessidades de segurança e acesso, mapeando-as para processos, arquiteturas e serviços, garantindo níveis de acesso adequados.
Planejamento e comunicação de projetos No planejamento de projetos, as personas ajudam a identificar as principais interações, facilitando a configuração de reuniões sincronizadas e o planejamento geral. Normalmente, as personas são integradas à hierarquia de rastreamento de histórias de usuários, recursos e requisitos, simplificando o gerenciamento de projetos.
Como definir personas
Identifique as especializações dos membros da sua equipe e alinhe-as com as funções apropriadas em suas operações ou design de IA. Crie um modelo para documentar as expectativas de habilidades da persona, as informações da equipe e os processos nos quais ela estará envolvida.
Aqui está um exemplo de modelo de linha de base:
| Modelo de Persona |
|---|
| 🔹 Nome da persona: [Inserir nome da persona] 🔹Equipa: [Equipa responsável por esta persona] 🔹Interação primária: [Outras equipes com as quais essa persona interage] 🔹Acesso a componentes: [Requisitos de segurança e acesso para processos e componentes do sistema] 🔹Processos: [Processos pelos quais a persona é responsável ou para os quais contribui] 🔹Habilidades: [Habilidades necessárias para concluir as tarefas, incluindo especificidades de domínio e tecnologia, como treinamento de modelo ou otimização de índice de pesquisa.] |
Ferramentas
Usar uma tabela pode ajudar a organizar e visualizar informações para cada persona. A vantagem é que você pode criar e vincular outras tabelas para obter informações mais profundas. Por exemplo, você pode vincular componentes de arquitetura a outra tabela onde o controle de acesso baseado em identidade é especificado para cada serviço e ambiente (Dev, Stage, Production).
Compensação. Ter poucas personas pode dificultar a implementação do controle de acesso baseado em funções com acesso menos privilegiado e a distribuição eficaz das responsabilidades de trabalho. Por outro lado, ter muitas personas aumenta a sobrecarga de gestão. Começar com 5-10 personas é um bom equilíbrio, e você só deve adicionar personas que são necessárias para suas operações.
Os cartões também podem ser usados para definir personas. Estes cartões contêm as mesmas informações que a tabela ou um resumo rápido. Você pode criar esses cartões usando o Microsoft PowerPoint ou como um conjunto de arquivos de marcação.
Em certos casos, você pode usar um conjunto combinado de ferramentas. Por exemplo, cada componente de arquitetura em um cartão persona pode abrir um arquivo de marcação com uma tabela de mapeamento de segurança e controle de acesso baseado em função para cada serviço e ambiente. Para obter um exemplo de referência, consulte Acelerador MLOps: RBAC de identidade.
Exemplo de personas
Usando cartões, você pode definir os serviços aos quais uma persona precisa acessar dentro de um processo e descrever as habilidades de pré-requisito necessárias para cada persona (seja uma pessoa ou um agente).
Importante
Embora as personas definidas aqui sirvam como exemplos básicos, é recomendável criar suas próprias personas usando ferramentas como tabelas, cartões de modelo de persona e gráficos.
É importante que essas personas se alinhem com seus processos, organização e usuários específicos.
| Engenheiro de Dados AI (P001) |
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| Equipa: Equipa de Ingestão de Dados 🔹 Interação primária: Equipe de desenvolvimento de IA 🔹 Acesso a componentes: Azure Data Factory, Azure Databricks, Banco de Dados SQL do Azure, Armazenamento do Azure 🔹 Processos: DataOps, ETL, ELT 🔹 Habilidades: SQL, Python, PySpark |
| Analista de BI (P003) |
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| Equipa: Equipa de Análise 🔹 Interação primária: Equipe de ingestão de dados 🔹 Acesso a componentes: Power BI, Azure Data Explorer, Armazenamento do Azure 🔹 Processos: Análise de dados, Processo de armazenamento de dados 🔹 Habilidades: SQL, Python, PySpark |
| Cientista de Dados de IA Discriminativa (P004) |
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| Equipa: AI Team 🔹 Interação primária: Equipe de ingestão de dados, equipe de DevOps 🔹 Acesso a componentes: Azure Machine Learning, Azure Databricks, Armazenamento do Azure, Azure Key Vault 🔹 Processos: MLOps, MLflow 🔹 Habilidades: Azure Machine Learning, Python, Treinamento de modelo |
| Cientista de Dados GenAI (P006) |
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| Equipa: AI Team 🔹 Interação primária: Equipe de ingestão de dados, equipe de DevOps 🔹 Acesso a componentes: Azure AI Studio, Azure OpenAI, Azure AI Search, Azure Storage, Azure Key Vault 🔹 Processos: GenAIOps 🔹 Habilidades: Azure Machine Learning, Python, Conhecimento de Modelo (LLM, SLM), Ajuste fino, RAG, Conceito Agentic |
| Desenvolvedor de bate-papo GenAI (P007) |
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| Equipa: Equipa de Engenharia 🔹 Interação primária: Equipe de IA 🔹 Acesso a componentes: Azure WebApps, gerenciamento de API do Azure, Cosmos DB, Azure Container Apps, Azure Functions 🔹 Processos: DevOps, Processamento orientado a eventos, Microsserviços 🔹 Habilidades: Arquitetura de Aplicações Web (frontend/backend), React, Node.js, HTML, CSS |
| MLOps do BuildAgent (P009) |
|---|
| Equipa: Equipa de Engenharia 🔹 Interação primária: Equipe de IA 🔹 Acesso a componentes: Azure Machine Learning, Azure Devops, GitHub 🔹 Processos: Processo/Atendimento de LAMBDA, OUTER Loop MLOps 🔹 Habilidades: Python, Pyspark |
Caso de uso: Personas para processos de IA
Os principais processos relacionados às cargas de trabalho de IA são:
- O DataOps concentra-se na ingestão e preparação de dados.
- O MLOps envolve a operacionalização de modelos de aprendizado de máquina.
- GenAIOps refere-se a descobrir e avaliar modelos existentes e, em seguida, refiná-los para o seu contexto de carga de trabalho.
- O loop interno refina as soluções no ambiente de desenvolvimento, seja durante a pesquisa ou acionado pelo monitoramento do loop externo.
- O loop externo move as soluções do desenvolvimento para a produção, usando monitoramento e avaliação contínuos para identificar as melhorias necessárias.
O mapeamento de personas para esses processos fornece contexto para cada persona. Isso ajuda a identificar os processos em que uma persona pode precisar de aperfeiçoamento.
A imagem mostra o fluxo de trabalho para DataOps, MLOps e GenAIOps em um ambiente de produção. Os dados fluem desde a ingestão até a implantação e avaliação do modelo, usando práticas de integração contínua/implantação contínua (CI/CD). As principais tarefas incluem refinar modelos de dados, avaliação em lote, implantação de endpoints, avaliação de modelos em tempo real e ajuste fino de modelos. As personas de exemplo participam de todo o fluxo de trabalho.
Caso de uso: Personas para design de arquitetura
Conectar processos à arquitetura de suporte ajuda a identificar os serviços com os quais uma persona precisa interagir, destacando áreas para potencial aprimoramento.
Para visualizar essa conexão, crie uma imagem gráfica mostrando como os componentes da arquitetura estão conectados. Isso pode ilustrar o fluxo de dados e as interações entre serviços e como os fluxos são automatizados na implantação. Essa ajuda visual ajuda as partes interessadas a entender a arquitetura e os papéis de diferentes personas dentro dela.
A imagem abaixo mostra uma arquitetura LAMBDA para análises modernas no Azure:
Próximo passo
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