Як разгарнуць мадэлі штучнага інтэлекту

Як разгарнуць мадэлі штучнага інтэлекту

Кароткі адказ: разгортванне мадэлі штучнага інтэлекту азначае выбар шаблону абслугоўвання (рэальны час, пакетная перадача, струменевая перадача або перыферыйная перадача), а затым забеспячэнне ўзнаўляльнасці, назіральнасці, бяспекі і зварачальнасці ўсяго шляху. Калі вы ацэньваеце версіі ўсяго і тэстуеце затрымку p95/p99 на карысных нагрузках, падобных на прадукцыйныя, вы пазбягаеце большасці збояў тыпу «працуе на маім ноўтбуку».

Асноўныя высновы:

Шаблоны разгортвання: выберыце рэжым рэальнага часу, пакетную перадачу, струменевую перадачу або перадачу на перыферыі, перш чым выкарыстоўваць інструменты.

Узнаўляльнасць: Версіфікацыя мадэлі, функцый, кода і асяроддзя для прадухілення дрэйфу.

Назіральнасць: Пастаянна кантралюйце хвасты затрымкі, памылкі, насычанасць і размеркаванне дадзеных або вываду.

Бяспечнае разгортванне: выкарыстоўвайце канареечнае, сіне-зялёнае або ценявое тэставанне з аўтаматычнымі парогамі адкату.

Бяспека і прыватнасць: ужывайце аўтарызацыю, абмежаванні хуткасці і кіраванне сакрэтамі, а таксама мінімізуйце колькасць персаналізаванай інфармацыі ў журналах.

Як разгарнуць мадэлі штучнага інтэлекту? Інфаграфіка

Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага: 

🔗 Як вымераць прадукцыйнасць штучнага інтэлекту
Вывучайце метрыкі, бенчмаркі і рэальныя праверкі для надзейных вынікаў штучнага інтэлекту.

🔗 Як аўтаматызаваць задачы з дапамогай штучнага інтэлекту
Ператварыце паўтаральную працу ў працоўныя працэсы з дапамогай падказак, інструментаў і інтэграцый.

🔗 Як тэставаць мадэлі штучнага інтэлекту
Распрацоўвайце ацэнкі, наборы дадзеных і ацэнку для аб'ектыўнага параўнання мадэляў.

🔗 Як размаўляць са штучным інтэлектам
Задавайце лепшыя пытанні, усталёўвайце кантэкст і хутчэй атрымлівайце больш зразумелыя адказы.

1) Што насамрэч азначае «разгортванне» (і чаму гэта не проста API) 🧩

Калі людзі кажуць «разгарнуць мадэль», яны могуць мець на ўвазе што-небудзь з наступнага:

Такім чынам, разгортванне — гэта не столькі «зрабіць мадэль даступнай», колькі:

Гэта як адкрыць рэстаран. Вядома, важна прыгатаваць выдатную страву. Але вам усё роўна патрэбны будынак, персанал, халадзільнае абсталяванне, меню, ланцужок паставак і спосаб справіцца з ажыятажам за вячэрай, не плачучы ў маразільнай камеры. Не ідэальная метафара... але вы разумееце. 🍝

2) Што робіць версію «Як разгортваць мадэлі штучнага інтэлекту» добрай ✅

«Добрае разгортванне» — гэта сумна ў найлепшым сэнсе. Пад ціскам яно паводзіць сябе прадказальна, а калі не, гэта можна хутка дыягнаставаць.

Вось як звычайна выглядае «добра»:

  • Паўтаральныя зборкі
    Той жа код + тыя ж залежнасці = тая ж паводзіны. Ніякіх жудасных вібрацый "працуе на маім ноўтбуку" 👻 ( Docker: Што такое кантэйнер? )

  • Зразумелы інтэрфейсны кантракт.
    Уваходныя і выходныя дадзеныя, схемы і памежныя выпадкі вызначаны. Ніякіх нечаканых тыпаў а 2-й гадзіне ночы. ( OpenAPI: Што такое OpenAPI?, JSON Schema )

  • Прадукцыйнасць, якая адпавядае рэальнасці.
    Затрымка і прапускная здольнасць, вымераныя на абсталяванні, падобным да прадукцыйнага, і з рэалістычнай карыснай нагрузкай.

  • Маніторынг з дапамогай зубоў.
    Метрыкі, журналы, трасы і праверкі дрэйфу, якія запускаюць дзеянні (не толькі панэлі кіравання, якія ніхто не адкрывае). ( Кніга SRE: Маніторынг размеркаваных сістэм ).

  • Бяспечная стратэгія разгортвання
    Canary або блакітна-зялёны, лёгкі адкат, кіраванне версіямі, якое не патрабуе малітвы. ( Canary Release , Blue-Green Deployment )

  • Усведамленне выдаткаў.
    «Хуткасць» — гэта выдатна, пакуль рахунак не будзе выглядаць як нумар тэлефона 📞💸

  • Бяспека і прыватнасць, закладзеныя ў
    кіраванне сакрэтамі, кантроль доступу, апрацоўку персанальных дадзеных, магчымасць аўдыту. ( Секрэты Kubernetes , NIST SP 800-122 )

Калі вы можаце рабіць гэта паслядоўна, вы ўжо апярэджваеце большасць каманд. Будзем шчырымі.

3) Выберыце правільны шаблон разгортвання (перад тым, як выбраць інструменты) 🧠

Выснова API у рэжыме рэальнага часу ⚡

Найлепш, калі:

  • карыстальнікам патрэбныя імгненныя вынікі (рэкамендацыі, праверкі на махлярства, чат, персаналізацыя)

  • рашэнні павінны прымацца падчас запыту

Засцярогі:

Пакетны падлік балаў 📦

Найлепш, калі:

  • прагнозы могуць быць адкладзеныя (ацэнка рызыкі на працягу ночы, прагназаванне адтоку кліентаў, узбагачэнне ETL) ( пакетнае пераўтварэнне Amazon SageMaker )

  • вы хочаце эканамічнай эфектыўнасці і больш простых аперацый

Засцярогі:

  • актуальнасць дадзеных і запаўненні

  • захаванне адпаведнасці логікі функцый падчас навучання

Струменевы вывад 🌊

Найлепш, калі:

  • вы апрацоўваеце падзеі бесперапынна (IoT, клікі, сістэмы маніторынгу)

  • вы хочаце прымаць рашэнні амаль у рэжыме рэальнага часу без строгага запыту-адказу

Засцярогі:

Разгортванне на мяжы 📱

Найлепш, калі:

  • нізкая затрымка без залежнасці ад сеткі ( LiteRT на прыладзе )

  • абмежаванні прыватнасці

  • афлайн-асяроддзі

Засцярогі:

Спачатку выберыце шаблон, а потым стэк. Інакш вы прымусова ператворыце квадратную мадэль у круглую. Ці нешта падобнае. 😬

4) Упакоўка мадэлі, каб яна вытрымала кантакт з вытворчасцю 📦🧯

Вось тут і памірае большасць «лёгкіх разгортванняў».

Версія ўсяго (так, усяго)

  • Артэфакт мадэлі (вагі, графік, токенаізатар, карты метак)

  • Логіка прыкмет (пераўтварэнні, нармалізацыя, кадавальнікі)

  • Код вываду (да/пасля апрацоўкі)

  • Асяроддзе (Python, CUDA, сістэмныя бібліятэкі)

Просты падыход, які працуе:

  • разглядаць мадэль як артэфакт выпуску

  • захаваць яго з тэгам версіі

  • патрабуецца файл метададзеных, падобны на картку мадэлі: схема, метрыкі, нататкі да здымкаў навучальных дадзеных, вядомыя абмежаванні ( карткі мадэлі для справаздачнасці па мадэлі )

Кантэйнеры дапамагаюць, але не пакланяйцеся ім 🐳

Кантэйнеры выдатныя, таму што яны:

Але вам усё роўна трэба кіраваць:

  • абнаўленні базавых малюнкаў

  • Сумяшчальнасць драйвераў відэакарты

  • сканаванне бяспекі

  • памер выявы (нікому не падабаецца 9 ГБ «прывітанне, свет») ( лепшыя практыкі зборкі Docker )

Стандартызаваць інтэрфейс

Вызначцеся з фарматам уводу/вываду загадзя:

  • JSON для прастаты (павольней, але зручней) ( схема JSON )

  • Protobuf для павышэння прадукцыйнасці ( агляд буфераў пратаколаў )

  • карысныя нагрузкі на аснове файлаў для малюнкаў/аўдыё (плюс метададзеныя)

І, калі ласка, праверце ўведзеныя дадзеныя. Няправільныя ўведзеныя дадзеныя з'яўляюцца галоўнай прычынай пытанняў тыпу «чаму вяртаецца бязглуздзіца». ( OpenAPI: Што такое OpenAPI?, JSON Schema )

5) Варыянты абслугоўвання — ад «простага API» да паўнавартасных мадэльных сервераў 🧰

Ёсць два распаўсюджаныя маршруты:

Варыянт A: Сервер прыкладанняў + код вываду (падыход у стылі FastAPI) 🧪

Вы пішаце API, які загружае мадэль і вяртае прагнозы. ( FastAPI )

Плюсы:

  • лёгка наладзіць

  • выдатна падыходзіць для больш простых мадэляў або прадуктаў на ранніх стадыях

  • простая аўтэнтыфікацыя, маршрутызацыя і інтэграцыя

Мінусы:

  • ваша ўласная налада прадукцыйнасці (пакетная апрацоўка, струменевая апрацоўка, выкарыстанне графічнага працэсара)

  • ты вынаходзіш колы нанова, магчыма, спачатку дрэнна

Варыянт B: Мадэльны сервер (падыход у стылі TorchServe / Triton) 🏎️

Спецыялізаваныя серверы, якія апрацоўваюць:

Плюсы:

  • лепшыя схемы прадукцыйнасці адразу пасля ўсталёўкі

  • больш выразнае падзеленне паміж абслугоўваннем і бізнес-логікай

Мінусы:

  • дадатковая аперацыйная складанасць

  • наладжванне можа здацца… складаным, як рэгуляванне тэмпературы вады ў душы

Гібрыдны ўзор вельмі распаўсюджаны:

6) Параўнальная табліца — папулярныя спосабы разгортвання (з шчырымі вібрацыямі) 📊😌

Ніжэй прыведзены практычны агляд варыянтаў, якія людзі выкарыстоўваюць, калі высвятляюць, як разгарнуць мадэлі штучнага інтэлекту .

Інструмент / Падыход Аўдыторыя Кошт Чаму гэта працуе
Docker + FastAPI (ці падобны) Невялікія каманды, стартапы Вольна Просты, гнуткі, хуткі ў дастаўцы — вы «адчуеце» кожную праблему маштабавання ( Docker , FastAPI )
Kubernetes (зрабі сам) Каманды платформы Інфразалежны Кіраванне + маштабаванасць… а таксама шмат ручак, некаторыя з іх праклятыя ( Kubernetes HPA )
Кіраваная платформа машыннага навучання (хмарны сэрвіс машыннага навучання) Каманды, якія хочуць менш аперацый Аплата па меры выкарыстання Убудаваныя працоўныя працэсы разгортвання, маніторынгавыя перахопнікі — часам дарагія для пастаянна ўключаных канчатковых кропак ( разгортванне Vertex AI , высновы ў рэжыме рэальнага часу SageMaker ).
Бессерверныя функцыі (для лёгкага вываду) Прыкладанні, заснаваныя на падзеях Аплата за выкарыстанне Выдатна падыходзіць для інтэнсіўнага руху, але халодны запуск і памер мадэлі могуць сапсаваць вам дзень 😬 ( халодны запуск AWS Lambda )
Сервер вываду NVIDIA Triton Каманды, арыентаваныя на прадукцыйнасць Бясплатнае праграмнае забеспячэнне, кошт інфраструктуры Выдатнае выкарыстанне графічнага працэсара, пакетная апрацоўка, мультымадэль - канфігурацыя патрабуе цярпення ( Triton: дынамічнае пакетнае апрацоўванне )
TorchServe Каманды, якія выкарыстоўваюць PyTorch Бясплатнае праграмнае забеспячэнне Прыстойныя шаблоны падачы па змаўчанні — магчыма, спатрэбіцца налада для высокага маштабавання ( дакументацыя TorchServe )
BentoML (упакоўка + падача) Інжынеры машыннага навучання Бясплатнае ядро, дадатковыя опцыі адрозніваюцца Зручная ўпакоўка, прыемны вопыт распрацоўшчыка — усё яшчэ патрэбныя варыянты інфраструктуры ( упакоўка BentoML для разгортвання )
Рэй Серв Людзі, якія працуюць з размеркаванымі сістэмамі Інфразалежны Маштабуецца гарызантальна, добра падыходзіць для канвеераў - адчуваецца "вялікім" для невялікіх праектаў ( дакументацыя Ray Serve )

Заўвага да стала: «Бясплатна» — гэта тэрміналогія з рэальнага жыцця. Таму што бясплатнага ніколі не бывае. Заўсёды ёсць рахунак, нават калі гэта ваш сон. 😴

7) Прадукцыйнасць і маштабаванне - затрымка, прапускная здольнасць і праўда 🏁

Налада прадукцыйнасці — гэта тое, дзе разгортванне становіцца рамяством. Мэта не ў «хуткасці». Мэта ў тым, каб паслядоўна быць дастаткова хуткім .

Ключавыя паказчыкі, якія маюць значэнне

Звычайныя рычагі для пацягвання

  • Пакетная апрацоўка.
    Аб'ядноўвайце запыты для максімальнага выкарыстання графічнага працэсара. Выдатна падыходзіць для прапускной здольнасці, але можа пагоршыць затрымку, калі перабраць. ( Triton: Дынамічная пакетная апрацоўка ).

  • Квантаванне.
    Меншая дакладнасць (напрыклад, у INT8) можа паскорыць выснову і скараціць аб'ём памяці. Можа крыху пагоршыць дакладнасць. Часам, што дзіўна, не. ( Квантаванне пасля навучання ).

  • Кампіляцыя/аптымізацыя
    экспарту ONNX, аптымізатары графаў, патокі, падобныя на TensorRT. Магутны, але адладка можа быць складанай 🌶️ ( ONNX , аптымізацыя мадэлі ONNX Runtime )

  • Кэшаванне.
    Калі ўваходныя дадзеныя паўтараюцца (альбо вы можаце кэшаваць убудаванні), вы можаце шмат зэканоміць.

  • Аўтамаштабаванне.
    Маштабуецца ў залежнасці ад выкарыстання працэсара/графічнага працэсара, глыбіні чаргі або частаты запытаў. Глыбіня чаргі недаацэненая. ( Kubernetes HPA )

Дзіўная, але праўдзівая парада: вымярайце з памерамі карыснай нагрузкі, падобнымі на прадукцыйныя. Маленькія тэставыя карысныя нагрузкі хлусяць вам. Яны ветліва ўсміхаюцца, а потым здраджваюць.

8) Маніторынг і назіральнасць — не ляціце ўсляпую 👀📈

Маніторынг мадэлі — гэта не проста маніторынг бесперабойнай працы. Вы хочаце ведаць, ці:

Што кантраляваць (мінімальны жыццяздольны набор)

Стан службы

Паводзіны мадэлі

  • размеркаванне ўваходных прыкмет (базавая статыстыка)

  • нормы ўбудавання (для мадэляў убудавання)

  • размеркаванне вынікаў (упэўненасць, склад класаў, дыяпазоны балаў)

  • выяўленне анамалій на ўваходных дадзеных (смецце на ўваходзе, смецце на выхадзе)

Зрух дадзеных і зрух канцэпцый

Вядзенне журнала, але не падыход «запісваць усё назаўжды» 🪵

Журнал:

  • ідэнтыфікатары запытаў

  • версія мадэлі

  • Вынікі праверкі схемы ( OpenAPI: Што такое OpenAPI? )

  • мінімальныя структураваныя метададзеныя карыснай інфармацыі (не неапрацаваныя персанальныя дадзеныя) ( NIST SP 800-122 )

Будзьце асцярожныя з прыватнасцю. Вы ж не хочаце, каб вашы журналы сталі месцам уцечкі дадзеных. ( NIST SP 800-122 )

9) Стратэгіі CI/CD і разгортвання — ставіцеся да мадэляў як да рэальных рэлізаў 🧱🚦

Калі вам патрэбныя надзейныя разгортванні, стварыце канвеер. Нават просты.

Суцэльны паток

  • Юніт-тэсты для папярэдняй і пасляапрацоўкі

  • Інтэграцыйны тэст з вядомым «залатым наборам» уваходных-выхадных параметраў

  • Базавы тэст нагрузкі (нават лёгкі)

  • Зборка артэфакта (кантэйнер + мадэль) ( лепшыя практыкі зборкі Docker )

  • Разгортванне ў падрыхтоўчую базу

  • Выпуск Canary для невялікай часткі трафіку ( Canary Release )

  • Паступова павялічвайце

  • Аўтаматычны адкат па ключавых парогах ( сіне-зялёнае разгортванне )

Шаблоны разгортвання, якія ратуюць ваш здаровы розум

  • Canary : спачатку рэліз для трафіку 1-5% ( Canary Release )

  • Сіне-зялёны : запускаць новую версію разам са старой, пераключацца па меры гатоўнасці ( сіне-зялёнае разгортванне )

  • Ценявое тэставанне : адпраўляйце рэальны трафік у новую мадэль, але не выкарыстоўвайце вынікі (выдатна падыходзіць для ацэнкі) ( Microsoft: Ценявое тэставанне )

І версіфікуйце свае канцавыя кропкі або маршруты па версіі мадэлі. Будучыня будзе вам удзячная. Сучасная таксама будзе вам удзячная, але ціха.

10) Бяспека, прыватнасць і «калі ласка, не раскрывайце інфармацыю» 🔐🙃

Ахова звычайна з'яўляецца позна, як няпрошаны госць. Лепш запрасіць яе раней.

Практычны кантрольны спіс

  • Аўтэнтыфікацыя і аўтарызацыя (хто можа выклікаць мадэль?)

  • Абмежаванне хуткасці (абарона ад злоўжыванняў і выпадковых штормаў) ( рэгуляванне API Gateway )

  • Кіраванне сакрэтамі (няма ключоў у кодзе, няма ключоў у файлах канфігурацыі таксама...) ( AWS Secrets Manager , Kubernetes Secrets )

  • Сеткавы кантроль (прыватныя падсеткі, палітыкі ўзаемадзеяння паміж службамі)

  • Журналы аўдыту (асабліва для канфідэнцыйных прагнозаў)

  • Мінімізацыя дадзеных (захоўвайце толькі тое, што неабходна) ( NIST SP 800-122 )

Калі мадэль закранае персанальныя дадзеныя:

  • ідэнтыфікатары рэдагавання або хэшавання

  • пазбягаць рэгістрацыі неапрацаваных карысных нагрузак ( NIST SP 800-122 )

  • вызначыць правілы захоўвання

  • паток дадзеных дакументаў (сумны, але ахоўны)

Акрамя таго, злоўжыванне імгненным увядзеннем і вывадам можа мець значэнне для генератыўных мадэляў. Дадаць: ( OWASP Top 10 для прыкладанняў LLM , OWASP: Імгненнае ўвядзенне )

  • правілы дэзінфекцыі ўводу

  • фільтрацыя вываду, дзе гэта неабходна

  • ахоўныя панэлі для выкліку інструментаў або дзеянняў у базе дадзеных

Няма ідэальнай сістэмы, але вы можаце зрабіць яе менш далікатнай.

11) Распаўсюджаныя падводныя камяні (г.зн. звычайныя пасткі) 🪤

Вось класіка:

Калі вы чытаеце гэта і думаеце: «Так, мы робім два такія заняткі», сардэчна запрашаем у клуб. У клубе ёсць закускі і лёгкі стрэс. 🍪

12) Заключэнне - Як разгортваць мадэлі штучнага інтэлекту, не губляючы пры гэтым розуму 😄✅

Разгортванне — гэта тое, дзе штучны інтэлект становіцца рэальным прадуктам. Гэта не гламурна, але менавіта так заваёўваецца давер.

Кароткі агляд

І так, «Як разгарнуць мадэлі штучнага інтэлекту» можа здавацца жанглёрствам падпаленымі шарамі для боўлінга. Але як толькі ваш канвеер стабілізуецца, гэта становіцца дзіўна прыемным. Як быццам нарэшце ўпарадкаваць захламленую шуфляду... толькі гэтая шуфляда — вытворчы трафік. 🔥🎳

Часта задаваныя пытанні

Што азначае разгортванне мадэлі штучнага інтэлекту ў прадукцыйнай сферы

Разгортванне мадэлі штучнага інтэлекту звычайна ўключае ў сябе значна больш, чым проста раскрыццё прагназавальнага API. На практыцы гэта ўключае ўпакоўку мадэлі і яе залежнасцей, выбар шаблону абслугоўвання (рэальны час, пакетная перадача, струменевая перадача або перыферыя), маштабаванне з надзейнасцю, маніторынг стану і дрэйфу, а таксама наладу бяспечных шляхоў разгортвання і адкату. Надзейнае разгортванне застаецца прадказальна стабільным пад нагрузкай і дазваляе дыягнаставаць праблемы, калі нешта пойдзе не так.

Як выбраць паміж разгортваннем у рэжыме рэальнага часу, пакетнай перадачай, струменевай перадачай або разгортваннем на перыферыі

Выбірайце шаблон разгортвання ў залежнасці ад таго, калі патрэбныя прагнозы і з якімі абмежаваннямі вы працуеце. API рэальнага часу падыходзяць для інтэрактыўных уражанняў, дзе важная затрымка. Пакетная ацэнка працуе найлепш, калі затрымкі прымальныя, а эканамічная эфектыўнасць пераважае. Струменевая перадача падыходзіць для бесперапыннай апрацоўкі падзей, асабліва калі семантыка дастаўкі становіцца складанай. Разгортванне на мяжы ідэальна падыходзіць для аўтаномнай працы, прыватнасці або патрабаванняў да звышнізкай затрымкі, хоць абнаўленні і змены абсталявання становяцца цяжэй кіраваць.

Якую версію трэба ўсталяваць, каб пазбегнуць памылак разгортвання, якія паказваюць, што «працуе на маім ноўтбуку»

Версія — гэта больш, чым проста вагі мадэлі. Як правіла, вам спатрэбіцца артэфакт мадэлі з версіямі (у тым ліку токенаізатары або карты метак), логіка папярэдняй апрацоўкі і функцый, код вываду і поўнае асяроддзе выканання (бібліятэкі Python/CUDA/сістэмы). Разглядайце мадэль як артэфакт выпуску з пазначанымі версіямі і лёгкімі метададзенымі, якія апісваюць чаканні схемы, заўвагі па ацэнцы і вядомыя абмежаванні.

Ці варта разгортваць з дапамогай простага сэрвісу ў стылі FastAPI, ці з дапамогай спецыяльнага сервера мадэлі

Просты сервер прыкладанняў (падыход у стылі FastAPI) добра працуе для ранніх прадуктаў або простых мадэляў, таму што вы захоўваеце кантроль над маршрутызацыяй, аўтэнтыфікацыяй і інтэграцыяй. Сервер мадэляў (у стылі TorchServe або NVIDIA Triton) можа забяспечыць больш моцную пакетную апрацоўку, паралельнасць і эфектыўнасць графічнага працэсара адразу пасля ўсталёўкі. Многія каманды выбіраюць гібрыд: сервер мадэляў для вываду плюс тонкі пласт API для аўтэнтыфікацыі, фармавання запытаў і абмежаванняў хуткасці.

Як палепшыць затрымку і прапускную здольнасць без парушэння дакладнасці

Пачніце з вымярэння затрымкі p95/p99 на абсталяванні, падобным да прадукцыйнага, з рэалістычнай карыснай нагрузкай, бо невялікія тэсты могуць уводзіць у зман. Распаўсюджаныя рычагі ўключаюць пакетную апрацоўку (лепшая прапускная здольнасць, патэнцыйна горшая затрымка), квантаванне (меншы і хутчэйшы аб'ём, часам з невялікімі кампрамісамі ў дакладнасці), патокі кампіляцыі і аптымізацыі (падобныя на ONNX/TensorRT) і кэшаванне паўторных уваходных дадзеных або ўбудаванняў. Аўтамаштабаванне на аснове глыбіні чаргі таксама можа прадухіліць павелічэнне затрымкі хваста.

Які маніторынг неабходны акрамя «канчатковая кропка ўключана»

Аднаго часу бесперабойнай працы недастаткова, бо сэрвіс можа выглядаць спраўным, у той час як якасць прагназавання пагаршаецца. Як мінімум, кантралюйце аб'ём запытаў, узровень памылак і размеркаванне затрымкі, а таксама сігналы насычэння, такія як працэсар/графічны працэсар/памяць і час чакання ў чарзе. Для паводзін мадэлі адсочвайце размеркаванне ўваходных і выходных дадзеных разам з асноўнымі сігналамі анамалій. Дадайце праверкі дрэйфу, якія запускаюць дзеянні, а не шумныя абвесткі, і запісвайце ў журнал ідэнтыфікатары запытаў, версіі мадэлі і вынікі праверкі схемы.

Як бяспечна ўкараняць новыя версіі мадэляў і хутка аднаўляць працу

Разглядайце мадэлі як поўныя рэлізы з канвеерам CI/CD, які тэстуе папярэднюю і пасляапрацоўку, выконвае інтэграцыйныя праверкі ў адпаведнасці з «залатым наборам» і ўстанаўлівае базавы ўзровень нагрузкі. Для разгортванняў canary-рэлізы паступова павялічваюць трафік, у той час як blue-green захоўвае старую версію для неадкладнага вяртання да папярэдняй. Ценявое тэставанне дапамагае ацаніць новую мадэль на рэальным трафіку, не ўплываючы на ​​карыстальнікаў. Адкат павінен быць першакласным механізмам, а не другарадным.

Найбольш распаўсюджаныя памылкі пры вывучэнні разгортвання мадэляў штучнага інтэлекту

Класічным выпадкам з'яўляецца перакос паміж навучаннем і прадукцыйным працэсам: папярэдняя апрацоўка адрозніваецца паміж навучаннем і прадукцыйным працэсам, і прадукцыйнасць незаўважна зніжаецца. Яшчэ адна распаўсюджаная праблема — адсутнасць праверкі схемы, калі змяненне ў пачатковым этапе парушае ўваходныя дадзеныя непрыкметным чынам. Каманды таксама недаацэньваюць затрымку хваста і празмерна засяроджваюцца на сярэдніх значэннях, ігнаруюць кошт (прастойваючыя графічныя працэсары хутка назапашваюцца) і прапускаюць планаванне адкату. Маніторынг толькі часу бесперабойнай працы асабліва рызыкоўны, таму што «працуе, але не працуе» можа быць горш, чым збой.

Спасылкі

  1. Amazon Web Services (AWS) - Amazon SageMaker: Высновы ў рэжыме рэальнага часу - docs.aws.amazon.com

  2. Amazon Web Services (AWS) - Пакетнае пераўтварэнне Amazon SageMaker - docs.aws.amazon.com

  3. Amazon Web Services (AWS) - Манітор мадэлі Amazon SageMaker - docs.aws.amazon.com

  4. Amazon Web Services (AWS) - Рэгуляванне запытаў API Gateway - docs.aws.amazon.com

  5. Amazon Web Services (AWS) - Менеджэр сакрэтаў AWS: Уводзіны - docs.aws.amazon.com

  6. Amazon Web Services (AWS) - жыццёвы цыкл асяроддзя выканання AWS Lambda - docs.aws.amazon.com

  7. Google Cloud - Vertex AI: разгортванне мадэлі ў канчатковай кропцы - docs.cloud.google.com

  8. Google Cloud - Агляд маніторынгу мадэлі штучнага інтэлекту Vertex - docs.cloud.google.com

  9. Google Cloud - Vertex AI: маніторынг перакосу і зрушэння аб'ектаў - docs.cloud.google.com

  10. Блог Google Cloud - Паток дадзеных: рэжымы струменевай перадачы дакладна адзін раз супраць рэжыму струменевай перадачы прынамсі адзін раз - cloud.google.com

  11. Google Cloud - Рэжымы струменевай перадачы дадзеных у воблаку - docs.cloud.google.com

  12. Кніга Google SRE - Маніторынг размеркаваных сістэм - sre.google

  13. Google Research - Хвост у маштабе - research.google

  14. LiteRT (Google AI) - агляд LiteRT - ai.google.dev

  15. LiteRT (Google AI) - вывад LiteRT на прыладзе - ai.google.dev

  16. Docker - Што такое кантэйнер? - docs.docker.com

  17. Docker - Найлепшыя практыкі зборкі Docker - docs.docker.com

  18. Kubernetes - Сакрэты Kubernetes - kubernetes.io

  19. Kubernetes - Аўтамаштабаванне гарызантальнага подаў - kubernetes.io

  20. Марцін Фаўлер - Рэліз канарэйкі - martinfowler.com

  21. Марцін Фаўлер - Сіне-зялёнае разгортванне - martinfowler.com

  22. Ініцыятыва OpenAPI - Што такое OpenAPI? - openapis.org

  23. Схема JSON - (спасылка на сайт) - json-schema.org

  24. Буферы пратаколаў - Агляд буфераў пратаколаў - protobuf.dev

  25. FastAPI - (спасылка на сайт) - fastapi.tiangolo.com

  26. NVIDIA - Triton: дынамічнае пакетнае выкананне і адначасовае выкананне мадэлі - docs.nvidia.com

  27. NVIDIA - Triton: паралельнае выкананне мадэлі - docs.nvidia.com

  28. NVIDIA - Дакументацыя сервера Triton Inference - docs.nvidia.com

  29. PyTorch - Дакументацыя TorchServe - docs.pytorch.org

  30. BentoML - Упакоўка для разгортвання - docs.bentoml.com

  31. Рэй - Рэй Падаваць дакументы - docs.ray.io

  32. TensorFlow - Квантаванне пасля навучання (аптымізацыя мадэлі TensorFlow) - tensorflow.org

  33. TensorFlow - Праверка дадзеных TensorFlow: выяўленне перакосу пры навучанні - tensorflow.org

  34. ONNX - (спасылка на сайт) - onnx.ai

  35. ONNX Runtime - Аптымізацыя мадэлі - onnxruntime.ai

  36. NIST (Нацыянальны інстытут стандартаў і тэхналогій) - NIST SP 800-122 - csrc.nist.gov

  37. arXiv - Мадэльныя карты для мадэльнай справаздачнасці - arxiv.org

  38. Microsoft - Ценявое тэсціраванне - microsoft.github.io

  39. OWASP - Топ-10 праграм OWASP для атрымання ступені магістра права (LLM) - owasp.org

  40. Праект бяспекі OWASP GenAI - OWASP: Хуткае ўвядзенне - genai.owasp.org

Знайдзіце найноўшы штучны інтэлект у афіцыйнай краме памочнікаў штучнага інтэлекту

Пра нас

Назад да блога