Три виклики, які потрібно вирішити, щоб швидко розпочати операції, керовані ШІ
Оскільки бізнес продовжує розвиватися та впроваджувати цифрові технології, попит на ефективний бізнес та ІТ-операції зростає. Однак керувати цими операціями може бути складно, оскільки організації стикаються з низкою проблем, у тому числі ізольованими даними, обмеженою видимістю та надзвичайною кількістю даних. Тут може допомогти ШІ. Організації можуть автоматизувати різні завдання, зменшити ручне втручання та підвищити загальну ефективність своїх операцій. Однак, незважаючи на переваги, багатьом організаціям все ще важко впровадити його ефективно.
Ось три головні проблеми та рішення.
1. Ресурси
Впровадження може бути ресурсомістким, вимагаючи значних інвестицій в обладнання, програмне забезпечення та персонал. Організації можуть не мати ресурсів для розробки та підтримки рішень ШІ всередині компанії, що може призвести до затримок у реалізації та зниження рентабельності інвестицій.
Рішення. Рішення для швидкого старту, незалежно від хмари, яке забезпечує розгортання пакетів plug-and-play, може допомогти організаціям, не вимагаючи значних інвестицій у ресурси. Завдяки готовим рішенням і шаблонам організації можуть швидко розгортати рішення AI, які відповідають їхнім конкретним потребам, скорочуючи час і зусилля, необхідні для впровадження.
Варіант рішення: Kubeflow і MLflow є платформами машинного навчання з відкритим кодом, які можуть допомогти спростити процес розробки та розгортання машинного навчання.
Kubeflow — це платформа, яка надає набір інструментів для розгортання, керування та масштабування моделей машинного навчання на Kubernetes. Він пропонує робочий процес для організації різних етапів конвеєра машинного навчання, включаючи підготовку даних, навчання моделі, обслуговування моделі та моніторинг. Його також можна використовувати з іншими інструментами з відкритим кодом, такими як TensorFlow і PyTorch.
З іншого боку, MLflow — це платформа, яка надає інструменти для керування життєвим циклом розробки машинного навчання. Він пропонує чотири основні компоненти: відстеження, проекти, моделі та реєстр.
2. Розташування даних, конфіденційність і якість даних
Для цього потрібен доступ до широкого діапазону джерел даних, включаючи структуровані та неструктуровані дані, з різних частин організації. Вимоги відповідності, наприклад GDPR, можуть обмежувати можливість передачі даних за межі певних бізнес-підрозділів, регіонів або юрисдикцій. Відсутність різноманітності даних може призвести до упередженості та викривленої інформації, що призведе до неточних прогнозів і неоптимального прийняття рішень.
Рішення: використання об’єднаного машинного навчання (FML) може допомогти організаціям подолати розрізненість даних, дозволяючи декільком географічно розподіленим бізнес-підрозділам сприяти розробці моделей машинного навчання. FML дозволяє організаціям спільно тренувати моделі машинного навчання на кількох наборах даних без необхідності обмінюватися конфіденційними даними, забезпечуючи конфіденційність і безпеку даних.
Варіант вирішення: PySyft — це об’єднана навчальна бібліотека з відкритим кодом для Python. Він підтримує широкий спектр фреймворків глибокого навчання, включаючи PyTorch, TensorFlow і Keras.
3. Управління знаннями
Управління знаннями потребує значної кількості історичних даних для ефективного навчання моделей машинного навчання. Однак багатьом організаціям важко створити чудову систему управління знаннями, яка може ефективно керувати їхніми структурованими та неструктурованими даними.
Рішення. Великі мовні моделі (LLM) надають організаціям потужний інструмент для керування системами управління знаннями. Використовуючи LLMs, організації можуть обробляти великі обсяги структурованих і неструктурованих даних, включаючи дані взаємодії з клієнтськими службами, журнали та інші джерела, генеруючи ідеї та рекомендації. LLM дозволяють організаціям аналізувати дані про клієнтів, оптимізувати робочі процеси підтримки та автоматизувати взаємодію з клієнтськими службами, що призводить до швидшого часу відповіді, підвищення задоволеності клієнтів і підвищення продуктивності.
Варіанти рішення:
• Hugging Face Transformers: це популярна бібліотека з відкритим кодом для розробки, навчання та розгортання найсучасніших моделей машинного навчання, включаючи ChatGPT LLM.
• OpenAI API: потужний API для доступу до попередньо підготовлених моделей машинного навчання, включаючи GPT-4.
Ось короткий приклад того, як застосувати бібліотеки Hugging Face Transformers для швидкого запуску ChatGPT LLM на AWS.
• Поглинання даних: Першим кроком є збір і надсилання даних із різних джерел до озера даних.
• Попередня обробка даних: після отримання даних їх потрібно очистити, трансформувати та підготувати для навчання моделі ChatGPT LLM. Це включає токенізацію, нормалізацію тексту, очищення та збільшення даних.
• Навчання моделі ChatGPT LLM: після попередньої обробки даних модель ChatGPT LLM потрібно навчити на цих даних за допомогою бібліотек Hugging Face Transformers на AWS SageMaker.
• Розгортання моделі: коли модель навчена, її потрібно розгорнути у робочому середовищі. Це можна зробити за допомогою AWS Lambda, AWS Fargate або Kubernetes.
• Інтеграція чат-бота: нарешті, чат-бот потрібно інтегрувати з розгорнутою моделлю. Це можна зробити за допомогою AWS API Gateway, AWS Lambda або будь-якої іншої відповідної служби.
Впровадження керованих штучним інтелектом операцій із розгортанням пакетів plug-and-play, які не залежать від хмари, з KubeFlow і MLFlow, PySyft Federated Machine Learning і великими мовними моделями API OpenAI може бути складним процесом, який вимагає ретельного планування та виконання, щоб уникнути потенційних пасток.
• Забезпечте конфіденційність даних і відповідність галузевим нормам, таким як GDPR і HIPAA, крім проблем щодо конфіденційності даних FML.
• Удосконалюйте свої спеціальні навички машинного навчання та досвід для ефективного впровадження та керування рішеннями ШІ.
• Впроваджуйте політику управління даними, щоб забезпечити своєчасний і послідовний доступ даних до моделей AI.
Щоб вирішити ці проблеми, організаціям також слід розглянути можливість співпраці з досвідченими консультантами та постачальниками штучного інтелекту, які можуть надати керівництво та підтримку протягом усього процесу впровадження.
Завдяки розгортанню, хмарним агностикам, пакетам «plug-and-play», федеративному машинному навчанню та LLM-ам, таким як ChatGPT, організації можуть прискорити свої операції штучного інтелекту, зменшити потреби в ресурсах, подолати розрив даних і покращити управління знаннями, що призводить до ефективної роботи, зниження витрат і підвищення задоволеності клієнтів.
