Startaplar üçün AI infrastrukturu uzunmüddətli texniki inkişafın təməlidir. O, maşın öyrənməsi modellərini qurmaq, yerləşdirmək və saxlamaq üçün tələb olunan hesablama resurslarından, saxlama həllərindən və məlumatların işlənməsi çərçivələrindən ibarətdir. Funksional quraşdırma yeni şirkətə performans darboğazlarına düşmədən və ya lazımsız bulud xərcləri çəkmədən məhsul funksiyalarını təkrarlamağa imkan verir. Düzgün yığını erkən seçməklə, təsisçilər istifadəçi bazası böyüdükcə və məlumat tələbləri dəyişdikcə çevikliyi qoruyurlar.
AI əsaslı startaplar üçün möhkəm təməli nə müəyyən edir?
Möhkəm təməl inkişaf mühitini istehsal mühitindən ayırmağa əsaslanır. Startaplar tez-tez hər şeyi tək, həddindən artıq böyük bir server nümunəsində işlətməyə çalışaraq uğursuz olurlar ki, bu da yüksək xərclərə və zəif etibarlılığa gətirib çıxarır. Bunun əvəzinə, məlumatların daxil edilməsi, model təlimi və model nəticəsinin çıxarılmasının fərqli hesablama bloklarında baş verdiyi ayrılmış arxitekturanı hədəfləməlisiniz. Bu ayrılma, nəticə çıxarma tapşırığı zamanı istifadəçi trafikindəki artımın məlumat alimlərinin arxa planda işlətdiyi təlim axınını çökdürməməsini təmin edir. Müasir bulud provayderləri bunu sadələşdirən idarə olunan xidmətlər təklif edir və aparat təminatına texniki qulluq yerinə koda diqqət yetirməyə imkan verir.
Digər əsas komponent təlim məlumatlarının idarə olunmasıdır. Məlumat keyfiyyəti, nə qədər hesablama gücü tətbiq etməyinizdən asılı olmayaraq, hər hansı bir süni intellekt layihəsinin uğurunu müəyyən edir. Datasetləriniz üçün vahid həqiqət mənbəyi kimi çıxış edən mərkəzləşdirilmiş obyekt saxlama qatı tətbiq etməlisiniz. Bu saxlama yerini xam, təmizlənmiş və işlənmiş səviyyələrə bölün. Bu struktur təlim dəstləriniz üzərində versiya nəzarətini saxlamağa kömək edir və model nəticələrini sonradan təkrarlamağı asanlaşdırır. Komandanız yeni bir fərziyyəni yoxlamalı olduqda, onlar işlənmiş səviyyədən istifadə edə bilər, bu da məlumatların hazırlanması və təmizlənməsi tapşırıqlarına vaxta qənaət edir.
Bulud provayderləri və yerli aparat arasında necə seçim etmək olar?
Düzgün hesablama mühitini seçmək startapınızın xüsusi iş yükündən və büdcə məhdudiyyətlərindən asılıdır. Əksər erkən mərhələli komandalar üçün bulud provayderləri standart seçimdir, çünki onlar fiziki aparat üçün tələb olunan böyük ilkin kapital xərcləri olmadan GPU və TPU-lara dərhal çıxış təklif edirlər. Siz yüksək performanslı maşınları saatlıq icarəyə götürə bilərsiniz ki, bu da konsepsiyanın sübutunu yoxlamaq üçün mükəmməldir. Bununla belə, model istifadəniz proqnozlaşdırıla bilən həcmə çatdıqda, rezerv edilmiş nümunələrin və ya xüsusi klasterlərin tələb olunan saatlıq tariflərdən daha yaxşı uzunmüddətli dəyər təklif etdiyini görə bilərsiniz.
| İnfrastruktur növü | Ən yaxşısı | Əsas üstünlük |
|---|---|---|
| İctimai Bulud | Erkən mərhələ testi | Yüksək miqyaslana bilənlik |
| Rezerv edilmiş Bulud | Davamlı istehsal | Xərclərin proqnozlaşdırılması |
| Yerli (On-Premise) | Məlumat suverenliyi | Sabit aparat xərcləri |
İlkin AI yığınınızı tətbiq etmək üçün əsas addımlar
Tətbiq prosesi həddindən artıq mühəndislikdən qaçmaq üçün iterativ olmalıdır. Əsas modeli yerləşdirməyə imkan verən sadə bir quraşdırma ilə başlayın, sonra xüsusi performans darboğazlarını müəyyən etdikcə infrastrukturu genişləndirin. Strukturlaşdırılmış plana riayət etmək komandanızın son məhsula və ya istifadəçi təcrübəsinə az dəyər verən xüsusiyyətlərə vaxt itirməməsini təmin edir.
- Model təlim trafikinizi ictimaiyyətə açıq tətbiq trafikindən ayırmaq üçün xüsusi virtual şəxsi bulud (VPC) təmin edin.
- Əsas filialına hər dəfə kod göndərdiyiniz zaman model kodunuz üçün vahid testləri işə salan avtomatlaşdırılmış CI/CD axını qurun.
- Performansın məqbul hədlər daxilində qalmasını təmin edərək, model sürüşməsini və API gecikməsini izləmək üçün monitorinq alətlərini tətbiq edin.
- Nəzarətsiz təlim işlərindən gözlənilməz hesabların qarşısını almaq üçün bulud xərcləri üçün avtomatlaşdırılmış xəbərdarlıqları konfiqurasiya edin.
Alien Road AI infrastrukturu prinsiplərini necə tətbiq edir
Alien Road-da biz müştərilərimizə AI imkanlarını qurmağa kömək edərkən sistemli bir yanaşmanı izləyirik. Tipik bir əməkdaşlıq üçün biz müştərinin mövcud məlumat axınlarını audit etməklə başlayırıq ki, gecikməni harada azalda və ya lazımsız bulud xərclərini harada kəsə biləcəklərini müəyyən edək. Model mühitlərinin tərtibatçı maşınları və istehsal klasterləri arasında ardıcıl olmasını təmin etmək üçün Docker kimi konteynerləşdirilmiş xidmətlərin yerləşdirilməsinə üstünlük veririk. Bu təcrübə bir çox inkişaf komandasını ləngidən ümumi ‘mənim maşınımda işləyir’ problemini aradan qaldırır.
Konteyner strategiyası yerinə qoyulduqdan sonra, biz sorğu həcminə əsasən üfüqi şəkildə miqyaslanan avtomatlaşdırılmış nəticə çıxarma xidmətinin qurulmasına kömək edirik. Biz startapa ehtiyacları dəyişərsə provayderləri dəyişməyə imkan verən açıq mənbəli çərçivələrə üstünlük verərək mülkiyyət kilidindən qaçırıq. Proses boyunca biz hər bir konfiqurasiya və təhlükəsizlik siyasətini sənədləşdiririk və müştəriyə infrastrukturuna şəffaf bir baxış təqdim edirik. Bu əməkdaşlıq metodu müştərilərimizə səmərəli, istehsala hazır sistemlərin qurulmasında təcrübəmizdən faydalanarkən texnologiyalarına sahiblik etməyə imkan verir.
AI sistemlərinin miqyaslanmasında ümumi tələlər hansılardır?
Tez-tez rast gəlinən bir səhv, datasetiniz böyüdükcə məlumat saxlama xərclərini planlaşdırmamaqdır. Bir çox startap hər şeyi uzunmüddətli arxivləşdirmə üçün bahalı olan yüksək performanslı blok yaddaşında saxlayır. Bunun əvəzinə, köhnə, daha az tez-tez daxil olunan məlumatları aşağı qiymətli arxiv saxlama səviyyələrinə köçürən həyat dövrü siyasəti tətbiq edin. Digər bir tələ modelin müşahidə olunmasının vacibliyini görməməzlikdən gəlməkdir. Modelinizin real dünyada necə işlədiyini izləmirsinizsə, onun nə vaxt qeyri-dəqiq proqnozlar verməyə başladığını bilməyəcəksiniz, bu da biznes nüfuzunuza zərər verə bilər.
AI-da texniki borcun idarə edilməsi
AI-da texniki borc tez-tez sərt kodlaşdırılmış model yolları, məlumatların əvvəlcədən işlənməsi addımları üçün sənədləşdirmənin olmaması və versiyalaşdırılmamış təlim skriptləri kimi təzahür edir. Bunu minimuma endirmək üçün AI infrastrukturunuza hər hansı digər proqram təminatı layihəsi kimi yanaşın. Həm kodunuz, həm də konfiqurasiya fayllarınız üçün versiya nəzarətindən istifadə edin. Xam məlumatların model tərəfindən istifadə olunan formata necə çevrildiyini dəqiq izah edərək, hər bir məlumat axını üçün aydın sənədləşdirmə yaradın. Bu, problemlər yarandıqda onları sazlamağı asanlaşdırır və yeni komanda üzvlərinə daimi kömək olmadan qoşulmağa imkan verir.
Performans və xərcləri necə effektiv izləmək olar?
- Tək bir nəticə çıxarma sorğusunun tamamlanması üçün sərf olunan orta vaxtı izləyin.
- Nasazlıqları erkən aşkar etmək üçün API son nöqtələrinizin xəta dərəcəsini izləyin.
- Hansı xüsusi AI funksiyalarının ən çox resurs istehlak etdiyini müəyyən etmək üçün aylıq bulud hesablarını xidmət üzrə audit edin.
- Təsadüfi həddindən artıq xərclərin qarşısını almaq üçün fərdi layihə iş sahələri üçün büdcə limitləri təyin edin.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Bu həftə səyahətinizə cari bulud resurs istifadənizin hərtərəfli auditini aparmaqla başlayın. Aktiv hesablama nümunələrinizin siyahısını nəzərdən keçirin və hazırda boş olan və ya əhəmiyyətli dərəcədə az istifadə olunanları müəyyən edin. Sonra, cari məlumat axınınızı əvvəldən sona qədər sənədləşdirin, hazırda insan müdaxiləsini tələb edən hər hansı bir əl addımını qeyd edin. Bu ağrılı nöqtələri müəyyən etməklə, infrastrukturunuzun hansı sahələrinin ilk növbədə avtomatlaşdırmaya ehtiyacı olduğunu prioritetləşdirə bilərsiniz. Bu auditi cümə gününə qədər tamamlamağı hədəfləyin, çünki cari vəziyyətinizə aydın baxış gələcək artımı planlaşdırmaq üçün ən yaxşı yoldur.
Tez-tez verilən suallar
AI startapım üçün xüsusi DevOps komandasına ehtiyacım varmı?
Başlanğıcda mütləq xüsusi DevOps komandasına ehtiyacınız yoxdur. Bir çox startap serverə texniki qulluq və miqyaslamanı avtomatik idarə edən bulud provayderlərinin idarə olunan xidmətlərindən istifadə edərək infrastrukturunu idarə edir. Məhsulunuz böyüdükcə və daha mürəkkəb olduqca, performans və təhlükəsizliyi optimallaşdırmaq üçün infrastrukturda xüsusi təcrübəsi olan birini işə götürməli ola bilərsiniz.
Buluddan yerli (on-premise) sistemə keçmək üçün ən yaxşı vaxt nə vaxtdır?
Yerli aparatlara keçmək adətən təkcə performansa deyil, xərclərə və məlumat qaydalarına əsaslanan bir qərardır. Əgər təlim iş yükləriniz sabit və çox yüksəkdirsə, öz aparatınızı almağın dəyəri üç illik müddətdə bulud haqlarından daha aşağı ola bilər. Bunu yalnız komandanız fiziki serverləri saxlamaq və qorumaq qabiliyyətinə malik olduqda nəzərdən keçirin.
AI infrastrukturu xərclərini necə aşağı saxlaya bilərəm?
Standart nümunələrdən xeyli ucuz olan təcili olmayan model təlim tapşırıqları üçün spot nümunələrdən istifadə edərək xərclərinizi azaldın. Bundan əlavə, artıq ehtiyacınız olmayan məlumatlar üçün bahalı saxlama üçün pul ödəmədiyinizə əmin olmaq üçün ciddi məlumat həyat dövrü siyasətlərini tətbiq edin. İstifadə olunmamış və ya unudulmuş test mühitlərini müəyyən etmək və ləğv etmək üçün bulud istifadə hesabatlarınızı mütəmadi olaraq nəzərdən keçirin.
Açıq mənbəli yoxsa mülkiyyət alətlərindən istifadə etmək daha yaxşıdır?
Açıq mənbəli alətlər ümumiyyətlə provayder kilidindən qaçmaq üçün daha yaxşıdır və xüsusi konfiqurasiyalar üçün daha çox çeviklik təmin edir. Böyük bulud provayderlərinin mülkiyyət alətlərini qurmaq və onların ekosistemindəki digər xidmətlərlə inteqrasiya etmək çox vaxt daha asandır. Komandanızın mövcud bacarıq dəstinə və infrastruktur konfiqurasiyasına qarşı model inkişafına nə qədər vaxt sərf etmək istədiyinizə əsasən seçim edin.
Oxumağa davam edin: AI Optimallaşdırılması · AI Optimallaşdırılması