클라우드 기반 생성 AI 시스템 운영 모범 사례

CChatGPT8
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뭔지 맞춰봐? 클라우드 컴퓨팅 컨퍼런스는 이제 생성적 AI 컨퍼런스입니다. 어떻게 그런 일이 일어났나요? 클라우드 제공업체가 생성 AI를 더 많은 클라우드 서비스를 판매하는 가장 좋은 방법으로 보는 것은 단순한 문제이며, 이는 잘못된 것이 아닙니다.

기업이 AI 기반 생태계로 전환함에 따라 대부분의 비즈니스는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 이루어집니다. 일반적으로 최첨단 생성 AI 시스템, 확장성, 접근성 및 비용 효율성을 찾을 수 있는 곳입니다. 이 여정을 시작하면서 기업은 이러한 시스템을 어떻게 효과적으로 운영해야 합니까? 어떤 모범 사례를 고려해야 합니까?

클라우드의 생성적 AI 이해

간단히 말해서 생성 AI 모델은 입력 데이터에서 패턴과 구조를 가져와 새롭고 독창적인 콘텐츠를 생성하는 시스템입니다. 이 콘텐츠는 모든 유형의 구조화된 정보 또는 구조화되지 않은 정보일 수 있는 출력 데이터입니다.

이는 기반으로 삼을 기존 패턴을 찾고 있는 경우 무엇보다 데이터 작업 문제입니다. 그러나 처리 빈도가 훨씬 더 높다는 점, 데이터 입력 및 출력 성능이 클라우드 내 생성 AI 시스템의 성능을 정의한다는 점 등 핵심적인 차이점이 있습니다.

클라우드 기반 생성 AI 시스템을 위한 프로세스

기본 프로세스 또는 모범 사례 집합을 정의해 보겠습니다. 운영 담당자들은 체크리스트를 좋아하므로 여기 제 것이 있습니다.

시스템을 설계하십시오. AI와 클라우드 솔루션은 함께 확장되어야 하며, 생성 AI 모델에는 스토리지 및 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 관리해야 합니다. 클라우드 네이티브 서비스를 최대한 활용하려면 애플리케이션을 코딩해야 합니다. 비용 효율적이고 작업이 단순화됩니다. 코드 최적화를 위해 개발팀과 협력하여 데브옵스가 등장하는 곳입니다.

이 아이디어는 시스템이 처음부터 올바르게 설계되면 운영 문제를 처리할 필요가 없다는 것입니다. 운영 문제와 관련하여 제가 겪는 대부분의 문제는 시스템의 핵심 설계로 귀결됩니다.

쓰레기가 들어가는 것은 쓰레기가 나가는 것과 같습니다. AI에서 의미 있는 결과를 얻으려면 고품질의 적절한 형식의 데이터가 시스템에 공급되어야 합니다. AI 엔진에 대한 데이터 피드를 관리, 검증 및 보호하는 것은 해당 시스템에서 데이터를 수집하는 것과 마찬가지로 중요합니다. 이 단계를 자동화하면 훈련 데이터를 수집하기 전 데이터 품질 검사를 포함하여 상당한 시간이 절약됩니다. 나는 대부분의 생성적 AI 환각의 원인을 불충분하고 품질이 낮은 데이터로 추적했습니다.

정기적인 검진을 받으세요. 생성적 AI 소프트웨어는 일단 설정하고 잊어버리는 도구가 아닙니다. 이 기술은 수명 시작부터 정기적인 성능 조정과 최적화가 필요합니다. AI의 동적 특성으로 인해 매개변수가 최상의 운영 결과를 제공하는지 확인하기 위해 일관된 모니터링이 필요합니다. 이는 시스템을 자주(아마도 매일) 조정하는 것을 의미합니다.

철저한 액세스 제어로 보안 문제를 해결하세요. 생성 AI 시스템이 클라우드에 있으므로 보안에는 데이터 암호화와 정기 감사가 포함되어야 합니다. 이러한 규정 준수 정책은 아무데도 가지 않으므로 잘 알고 있어야 하며, 프로덕션에 배포하는 동안과 배포한 후에 해당 정책을 자동화해야 합니다. 가능한 한 많은 변동성을 별도의 도메인에 배치하여 규정 준수 및 보안 매개변수를 처리하기 위한 정책을 폭넓게 사용하는 것이 아이디어입니다. 퍼블릭 클라우드의 생성 AI 시스템에서는 더욱 그렇습니다.

시스템 오류에 대한 경고를 설정합니다. 사용 패턴을 감시하고, 정기적인 유지 관리를 수행하고, 패치와 새 버전으로 최신 상태를 유지하는 것이 필수적입니다. 자동화는 다시 구출되어 부담을 완화하고 효율성을 높일 수 있습니다. 하지만 구현해야 하는 변경 사항 수를 따라잡기 위해서는 자동화를 자동화해야 합니다.

조준 사격 준비!

먼저 시스템을 올바르게 실행하십시오. 이는 배포 전에 디자인과 코드를 변경하는 것을 의미합니다. 많은 경우 기업은 문제를 해결하려고 시도하며 운영 팀이 성능 및 안정성 문제는 물론 시스템 전반의 정확성을 유발하는 설계 결함을 해결할 수 있기를 바랍니다. 너무 많은 기업이 클라우드의 생성 AI에 대해 “준비, 실행, 목표” 접근 방식을 취하고 있습니다. 이로 인해 비용이 너무 많이 들고 피할 수 있는 생산 문제로 인해 이러한 시스템의 가치가 감소합니다.

우리는 1세대 클라우드 기반 시스템을 배포하여 많은 문제를 해결하려는 의지를 가지고 이에 접근해야 합니다. 이러한 시스템은 잘못을 저지르는 것이 훨씬 더 중요합니다. 문제를 일으키지 않도록 노력합시다. 수술 중에만 더 커집니다.

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