قادة الفكر
ربط البنية التحتية وفرق المنتجات: الدروس المستفادة من بناء منصات GenAI
لا شك في ذلك: الذكاء الاصطناعي التوليدي ، أو GenAI ، هو الموضوع الشائع، وكان كذلك لسنوات قليلة. سواء كان الهدف هو توفير العمليات، أو توليد تصاميم منتجات جديدة، أو إنشاء محتوى، أو أي عدد من الميزات الأخرى عبر المجالات، الآن هو الوقت المناسب للشركات لبدء العمل الذي يهم أكثر ووضع استراتيجيات GenAI في الحركة.
ينطوي نجاح GenAI ، الذي يمتد من الأبحاث إلى التدريب وأخيراً إلى الاستدلال، على تنسيق متين حول النشر والرصد وإدارة التكاليف والتелеметري وأهداف التأخير للبنية التحتية والخدمات. هذه تساعد على دفع مستوى من الكفاءة القابلة للتحقيق للحمل العصبي، وضمان توازن فعال بين الحوسبة والاتصالات، وضمان أن تكون وحدات معالجة الرسومات دائمًا تحتاج إلى البيانات.
التحدي هو أن هناك غالبًا فجوة بنيوية: تركز هندسة البنية التحتية على حزمة الحوسبة والنشر، بينما تركز فرق البرمجيات والمنتجات على بناء تطبيقات تواجه المستخدمين التي تجلب GenAI إلى العالم الحقيقي. عندما لا تكون هذه المجموعات متوافقة تمامًا، فإنها تؤدي غالبًا إلى تأخيرات في التسليم ومشاكل في الأداء ومشاكل في سهولة الاستخدام.
لذلك، ما هي هذه الفجوة تبدو في العالم الحقيقي، وما هي الاستراتيجيات التي يمكن للشركات استخدامها لتوحيد فرق البنية التحتية والمنتجات من أجل نجاح GenAI؟
مشاكل عدم التواءمة
عندما تكون فرق البنية التحتية والمنتجات غير متوافقة، فإن الأعراض غالبًا ما تكون واضحة، ولكنها لا يتم معالجتها دائمًا بسرعة كافية. واحد من سمات الفرق غير المتوافقة هو افتراضات غير متوافقة حول توقعات التأخير أو القدرات النموذجية. على سبيل المثال، قد تخطط فرق هندسة البنية التحتية لميزات أو نشرات تفترض مستويات أداء لا تتطابق مع تصميم البنية التحتية الفعلي. هذا يؤدي إلى إعادة العمل في مرحلة متأخرة، وتغييرات في النطاق وتأخيرات في التسليم.
عدم التواءمة يمكن أن يؤدي أيضًا إلى أداء سيئ بسبب النشر على بنية تحتية غير محسنة للسكك الحديدية، والتي تظهر في تباين التأخير ومشاكل في التوسع التي تؤثر على أداء التدريب أو عمليات الاستدلال الموزعة الكبيرة. كما أن مخاطر الأمان والامتثال المتأخرة هي أيضًا سمات عدم توافقة الفرق، حيث أن عدم وجود تعاون مبكر بين الفرق يعني أن متطلبات الخصوصية والامتثال قد تُغفل.
وأخيرًا، يؤدي عدم توافقة الفرق إلى سوء تجربة المستخدم، مما يضطر فرق هندسة البنية التحتية إلى اللجوء إلى حلول بديلة عندما تكون القيود غير واضحة، مما يبطئ من دورات التكرار ويزيد من الديون الفنية. بالطبع، يمكن أن يكون عدم التواءمة بين فرق المنتجات وفرق البنية التحتية مكلفًا في أي مشروع برمجي، ولكن مع GenAI على وجه الخصوص، فإن الرهانات أعلى – زيادة فيعدم الكفاءة التشغيلية، وتآكل الحافة التنافسية ومخاطر الأمان من بينها.
جسر إلى النجاح
ينطوي نجاح GenAI ليس فقط على وجود بنية تحتية قوية ولكن أيضًا على إنشاء إطار تكتيكي يربط بين عمليات البنية التحتية والمنتجات. khud ، على سبيل المثال، فكرة واجهات برمجة التطبيقات الداخلية للتحكم في وحدات معالجة الرسومات.对于 فرق البنية التحتية، هذه الواجهات تُعيّن الوصول، وتقلل من عبء التذاكر، وضمان الامتثال؛对于 فرق المنتجات، توفر وصولًا سريعًا ومتنبئًا بالحوسبة دون انتظار في الطابور. النتيجة هي أن كلا الجانبين يعملان من نفس “العقد”، مما يزيل الحواجز ويوضح التوقعات.
اللوحات التحليلية في الوقت الفعلي تلعب دورًا مشابهًا. توفر للفرق الهندسية رؤية في حمل النظام والكفاءة، وفي الوقت نفسه تظهر لفرق المنتجات كيف تترجم حمولتهم إلى استهلاك فعلي. لأن كلا الجانبين يرى نفس البيانات، تصبح المناقشات حول الأداء أو الحواجز أكثر تعاونًا وأقل عدائية – هناك مصدر وحيد للحقيقة.
التوسيع التلقائي هو آليات توحيد أخرى. يخفف من عبء مهندسي البنية التحتية من المضائق المستمرة، في الوقت نفسه يضمن أن لا يضرب مطورو المنتجات سقف الأداء خلال ذروات الحمل. ما يمكن أن يكون حربًا بين الاستقرار والمنعطف يصبح استراتيجية مشتركة: يتم إدارة النطاق تلقائيًا، متوافقًا مع أهداف الأداء والاستقرار التشغيلي.
وأخيرًا، تضيف رؤى التكلفة بعدًا ماليًا إلى هذا المنظور المشترك. يمكن لمهندسي البنية التحتية تحسين التخصيصات وبرر التخطيط السعري، بينما يكتسب مطورو المنتجات تقديرًا لطريقة تأثير اختياراتهم المعمارية أو النموذجية على الإنفاق. هذه الشفافية تؤدي إلى مسؤولية مشتركة، مما يتحول من كفاءة إلى مسؤولية جماعية بدلاً من قلق مخفي.
ولكن التواءمة تتطلب أكثر من أدوات مشتركة – كما تتطلب رؤية مشتركة. هذا هو حيث تأتي خارطة الطريق المشتركة: يجب على كل فريق فهم الأهداف الشاملة، وكذلك الخطوات المطلوبة لتحقيقها.对于 البنية التحتية، هذا يعني النظر إلى ما وراء الجذور الفنية العميقة في الأجهزة والبرمجيات للتفاعل مع كيفية تعامل المطورين والمستخدمين النهائيين مع النظام.对于 فرق المنتجات، هذا يتطلب احترام القيود مثل التأخير والتكلفة والكفاءة النموذجية، وتقدير الواقع التشغيلي الذي يجعل الابتكار مستدامًا.
وأخيرًا، لا يمكن أن تستمر أي شراكة بدون التزام متبادل بالأمان والامتثال. سواء كانت إطارات SOC2 أو HIPAA أو ISO أو غيرها، فإن المتطلبات المحددة تختلف مع قاعدة العملاء والصنف الرأسي – ولكن المسؤولية مشتركة. يجب على فرق البنية التحتية والمنتجات внутренية هذه الالتزامات، معترفًا بأن الامتثال ليس تمرينًا لتحديد الصندوق ولكن أساسًا للثقة مع المستخدمين.
بما مجموعه، هذه الممارسات والاتجاهات تؤمن البنية التحتية والمنتجات في وحدة متكافئة، مع لغة مشتركة، وضوح مشترك، ومسؤولية مشتركة عن التقدم والاستمرارية والثقة.
فرق مطلع
أن يكون لديك الأشخاص المناسبون هو أمر مهم مثل وجود الأنظمة المناسبة. يجب أن تتضمن الفرق أعضاء الفريق الذين يعرفون طريقهم حول GenAI، أو أولئك الذين يأتون من خلفيات الحوسبة عالية الأداء ومراكز البيانات الضخمة. ما يهم حقًا هو الخبرة العملية والدروس التي تحصل عليها فقط من بناء ودعم منصات GPU كخدمة. هذا يعني فهم كيف تتحدث وحدات معالجة الرسومات مع بعضها البعض، وكيف تتصرف جلسات التدريب المتوافقة بشكل وثيق، وكيف تكون حساسة للتأخير والتنظيم وتسليم البيانات.
随着 نمو النماذج وزيادة النشر، يجب على الفرق أيضًا أن تتخذ خطوة إلى الوراء وتنظر في رحلة العملاء الكاملة. تبدأ بالبحث والتجربة المبكرة، ثم تتحرك إلى التدريب على نطاق واسع، ثم الضبط الدقيق وأخيرًا الاستدلال. كل مرحلة من هذه المراحل تظهر قليلاً بشكل مختلف، وتتغير الاحتياجات على طول الطريق. طبيعة التكرار في تطوير النماذج تعلمنا دائمًا ما هو نوع البنية التحتية والعمليات والقدرات المطلوبة لجعل مركز بيانات GenAI مناسبًا للغرض.
غالبًا ما تعمل فرق البنية التحتية والمنتجات في فقاعاتها الخاصة.对于 أي شركة جادة بشأن توسيع GenAI إلى الإنتاج، يجب أن يتغير ذلك. النجاح يعتمد على كسر هذه الحوائط وإنشاء ملكية مشتركة للمنصة. مع الأشخاص المناسبين، ورؤية واضحة، وإطار عملي، يمكن للجانبين أن يتوافقا على نفس الكتاب – كتاب يساعدهم على التحرك بسرعة، والبقاء مسؤولين، وتسليم النشرات الناجحة ل GenAI.
