Prospettiva AI e ML: affidabilità

Last reviewed 2024-10-11 UTC

Questo documento della Well-Architected Framework: AI and ML perspective fornisce una panoramica dei principi e dei consigli per progettare e gestire sistemi di AI e ML affidabili su Google Cloud. Il corso esplora come integrare pratiche avanzate di affidabilità e osservabilità nei tuoi progetti architetturali. I suggerimenti contenuti in questo documento sono in linea con il pilastro dell'affidabilità del Google Cloud Well-Architected Framework.

Nel panorama in rapida evoluzione dell'AI e del ML, sistemi affidabili sono essenziali per garantire la soddisfazione dei clienti e raggiungere gli obiettivi aziendali. Hai bisogno di sistemi di AI e ML robusti, affidabili e adattabili per soddisfare le esigenze uniche sia del ML predittivo che dell'AI generativa. Per gestire le complessità di MLOps, dallo sviluppo al deployment e al miglioramento continuo, devi utilizzare un approccio incentrato sull'affidabilità. Google Cloud offre un'infrastruttura di AI appositamente creata in linea con i principi di Site Reliability Engineering (SRE) e fornisce una base solida per sistemi di AI e ML affidabili.

Assicurati che l'infrastruttura sia scalabile e ad alta disponibilità

Progettando per la scalabilità e la disponibilità, consenti alle tue applicazioni di gestire livelli di domanda variabili senza interruzioni del servizio o calo delle prestazioni. Ciò significa che i tuoi servizi di AI sono comunque disponibili per gli utenti durante le interruzioni dell'infrastruttura e quando il traffico è molto elevato.

Prendi in considerazione i seguenti consigli:

  • Progetta i tuoi sistemi di AI con funzionalità di scalabilità automatica e dinamica per gestire le fluttuazioni della domanda. Ciò contribuisce a garantire prestazioni ottimali, anche durante i picchi di traffico.
  • Gestisci le risorse in modo proattivo e anticipa le esigenze future tramite test di carico e monitoraggio delle prestazioni. Utilizza i dati storici e l'analisi predittiva per prendere decisioni informate sull'allocazione delle risorse.
  • Progetta per l'alta disponibilità e la tolleranza di errore adottando gli archetipi di deployment multizona e multiregione in Google Cloud e implementando la ridondanza e la replica.
  • Distribuire il traffico in entrata su più istanze dei servizi e degli endpoint di AI e ML. Il bilanciamento del carico contribuisce a evitare il sovraccarico di una singola istanza e a garantire prestazioni e disponibilità costanti.

Utilizzare un'architettura modulare e a basso accoppiamento

Per rendere i tuoi sistemi di AI resilienti ai guasti dei singoli componenti, utilizza un'architettura modulare. Ad esempio, progetta i componenti di elaborazione e convalida dei dati come moduli separati. Quando un componente specifico non funziona, l'architettura modulare contribuisce a ridurre al minimo i tempi di inattività e consente ai tuoi team di sviluppare e implementare le correzioni più rapidamente.

Prendi in considerazione i seguenti consigli:

  • Dividi il sistema di AI e ML in piccoli moduli o componenti autonomi. Questo approccio promuove il riutilizzo del codice, semplifica i test e la manutenzione e consente di sviluppare e implementare singoli componenti in modo indipendente.
  • Progetta i moduli a basso accoppiamento con interfacce ben definite. Questo approccio riduce al minimo le dipendenze e ti consente di apportare aggiornamenti e modifiche indipendenti senza influire sull'intero sistema.
  • Pianifica la riduzione controllata. Quando un componente non funziona, le altre parti del sistema devono continuare a fornire un livello adeguato di funzionalità.
  • Utilizza le API per creare limiti chiari tra i moduli e per nascondere i dettagli di implementazione a livello di modulo. Questo approccio ti consente di aggiornare o sostituire singoli componenti senza influire sulle interazioni con altre parti del sistema.

Creare una piattaforma MLOps automatizzata

Con una piattaforma MLOps automatizzata, le fasi e gli output del ciclo di vita del modello sono più affidabili. Promuovendo la coerenza, l'basso accoppiamento e la modularità ed esprimendo le operazioni e l'infrastruttura come codice, elimini i passaggi manuali fragili e mantieni sistemi di AI e ML più solidi e affidabili.

Prendi in considerazione i seguenti consigli:

  • Automatizza il ciclo di vita di sviluppo del modello, dalla preparazione e convalida dei dati all'addestramento, alla valutazione, al deployment e al monitoraggio del modello.
  • Gestisci la tua infrastruttura come codice (IaC). Questo approccio consente un controllo efficiente delle versioni, rollback rapidi quando necessario e deployment ripetibili.
  • Verifica che i modelli si comportino come previsto con i dati pertinenti. Automatizza il monitoraggio delle prestazioni dei tuoi modelli e crea avvisi appropriati per output imprevisti.
  • Convalida gli input e gli output delle pipeline di AI e ML. Ad esempio, convalida dati, configurazioni, argomenti dei comandi, file e previsioni. Configura avvisi per valori imprevisti o non consentiti.
  • Adotta una strategia di controllo della versione gestita per gli endpoint del modello. Questo tipo di strategia consente rilasci incrementali e un rapido ripristino in caso di problemi.

Mantenere la fiducia e il controllo tramite la governance di dati e modelli

L'affidabilità dei sistemi di AI e ML dipende dalle funzionalità di trust e governance dei tuoi dati e modelli. Gli output dell'AI possono non soddisfare le aspettative in modo silenzioso. Ad esempio, gli output potrebbero essere coerenti dal punto di vista formale, ma potrebbero essere errati o indesiderati. Implementando la tracciabilità e una governance solida, puoi assicurarti che gli output siano affidabili e attendibili.

Prendi in considerazione i seguenti consigli:

  • Utilizza un catalogo di dati e modelli per monitorare e gestire in modo efficace le tue risorse. Per facilitare la tracciabilità e gli audit, mantieni un record completo delle versioni di dati e modelli durante tutto il ciclo di vita.
  • Implementa controlli di accesso e audit trail rigorosi per proteggere dati e modelli sensibili.
  • Affrontare il problema critico dei bias nell'AI, in particolare nelle applicazioni di AI generativa. Per creare fiducia, punta alla trasparenza e alla spiegabilità negli output del modello.
  • Automatizza la generazione di statistiche sulle funzionalità e implementa il rilevamento di anomalie per identificare in modo proattivo i problemi relativi ai dati. Per garantire l'affidabilità del modello, stabilisci meccanismi per rilevare e mitigare l'impatto delle variazioni nelle distribuzioni dei dati.

Implementa pratiche olistiche di osservabilità e affidabilità di AI e ML

Per migliorare continuamente le operazioni di AI, devi definire obiettivi di affidabilità significativi e misurare i progressi. L'osservabilità è un elemento fondamentale dei sistemi affidabili. L'osservabilità ti consente di gestire le operazioni in corso e gli eventi critici. L'osservabilità ben implementata ti aiuta a creare e mantenere un servizio affidabile per i tuoi utenti.

Prendi in considerazione i seguenti consigli:

  • Monitora le metriche dell'infrastruttura per i processori (CPU, GPU e TPU) e per altre risorse come l'utilizzo della memoria, la latenza di rete e l'utilizzo del disco. Esegui test di carico e monitoraggio delle prestazioni. Utilizza i risultati e le metriche dei test del monitoraggio per gestire lo scaling e la capacità dei tuoi sistemi di AI e ML.
  • Definisci obiettivi di affidabilità e monitora le metriche delle applicazioni. Misura metriche come velocità effettiva e latenza per le applicazioni AI che crei. Monitora i pattern di utilizzo delle tue applicazioni e degli endpoint esposti.
  • Definisci metriche specifiche del modello, come indicatori di accuratezza o sicurezza, per valutare l'affidabilità del modello. Monitora queste metriche nel tempo per identificare eventuali deviazioni o degradazioni. Per un controllo della versione e un'automazione efficienti, definisci le configurazioni di monitoraggio come codice.
  • Definisci e monitora le metriche a livello aziendale per comprendere l'impatto dei tuoi modelli e dell'affidabilità sui risultati aziendali. Per misurare l'affidabilità dei tuoi servizi AI e ML, valuta la possibilità di adottare l'approccio SRE e definisci gli obiettivi del livello di servizio (SLO).

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