Mostíme infrastrukturu a produktové týmy: zkušenosti z budování platforem GenAI

Bez pochyb: Generative AI, nebo GenAI, je téma dne, a to už několik posledních let. Bez ohledu na to, zda je cílem automatizovat procesy, generovat nové návrhy produktů, vytvářet obsah nebo jakýkoli jiný rys napříč doménami, je teď čas pro organizace začít dělat práci, která má největší význam, a uvést své strategie GenAI do pohybu.

Úspěch GenAI, sahající od výzkumu až po trénink a nakonec inferenci, závisí na těsné koordinaci kolem nasazení, pozorovatelnosti, řízení nákladů, telemetrie a cílů latence základních infrastruktur a služeb. Tyto pomáhají pohánět úroveň dosažitelné efektivity pro AI pracovní zátěž, zajišťují účinnou rovnováhu mezi výpočtem a komunikací, zajišťují, aby GPU vždy měly potřebná data.

Výzva spočívá v tom, že často existuje strukturální mezera: inženýrství infrastruktury se zaměřuje na výpočetní a nasazení zásobníku, zatímco softwarové a produktové týmy se soustředí na budování aplikací s uživatelským rozhraním, které přinášejí GenAI do skutečného světa. Když tyto skupiny nejsou plně sladěny, často to vede k prodlevám při dodání, problémům s výkonem a problémům s uživatelskou zkušeností.

Takže, jak vypadá tato mezera ve skutečném světě, a jaké strategie mohou organizace použít k sladění infrastruktury a produktových týmů pro úspěch GenAI?

Problémy s nesouladem

Když jsou infrastrukturní a produktové týmy nesouladné, symptomy jsou často zjevné, ale ne vždy řešeny dostatečně rychle. Jednou z charakteristických vlastností nesouladných týmů je nesoulad mezi předpoklady o očekávané latenci nebo schopnostech modelu. Například týmy inženýrství infrastruktury mohou plánovat funkce nebo nasazení, které předpokládají úrovně výkonu, které skutečný návrh infrastruktury neodpovídá. To vede k pozdějšímu přetvořování, změnám rozsahu a prodlevám při dodání.

Nesoulad může také vést k špatnému výkonu kvůli nasazení na infrastruktuře, která není optimalizována pro rail, což se projevuje ve variacích latence a problémech se škálovatelností, které ovlivňují výkon tréninku nebo velkých distribuovaných úloh inference. Rizikem pro bezpečnost a soulad внизního proudu jsou také charakteristické znaky nesouladu týmů, protože nedostatečná spolupráce mezi týmy v rané fázi znamená, že požadavky na ochranu údajů a soulad mohou být přehlédnuty.

A nakonec, nesoulad mezi týmy vede k špatné uživatelské zkušenosti, což nutí týmy inženýrství infrastruktury k hledání řešení, když jsou omezení nejasná, zpomalují cykly iterace a zvyšují technický dluh. Samozřejmě, že nesoulad mezi produktovými a infrastrukturními týmy může být nákladný v jakémkoli softwarovém projektu, ale u GenAI jsou sázky mnohem vyšší — zvýšené provozní neefektivnosti, eroze konkurenční výhody a bezpečnostní rizika mezi nimi.

Most k úspěchu

Úspěch GenAI závisí nejen na robustní infrastruktuře, ale také na vytvoření taktického rámce, který spojuje procesy infrastruktury a produktů. Vzít, například, myšlenku interních samoobslužných API pro poskytování GPU. Pro týmy infrastruktury tyto API standardizují přístup, snižují režii lístků a zajišťují soulad; pro produktové týmy poskytují rychlý, předvídatelný přístup k výpočtu bez čekání ve frontě. Výsledkem je, že obě skupiny pracují ze stejné API „smlouvy“, odstraňují úzká místa a zjasňují očekávání.

Reálné panely použití hrají podobnou roli. Poskytují inženýrům infrastruktury přehled o systémové zátěži a efektivitě, zatímco současně ukazují produktovým týmům, jak se jejich pracovní zátěže překládají do skutečné spotřeby. Protože obě strany vidí stejná data, diskuse o výkonu nebo úzkých místech se stávají více spolupracujícími a méně konfliktními — existuje jediný zdroj pravdy.

Auto-škálování je dalším sjednocujícím mechanismem. Ulevuje inženýrům infrastruktury od neustálého hašení požárů, zatímco zajišťuje, že produktoví vývojáři nenarazí na stropy výkonu během špiček pracovní zátěže. Co by jinak mohlo být tahem o stabilitu a agilitu se stává společnou strategií: Škála je řízena automaticky, sladěna s oběma operačními a produktovými cíli.

Nakonec, přehledy nákladů přidávají finanční rozměr k tomuto sdílenému pohledu. Týmy infrastruktury mohou optimalizovat alokace a odůvodnit plánování kapacity, zatímco produktové týmy získávají úctu k tomu, jak jejich architektonické nebo modelové volby ovlivňují výdaje. Tato transparentnost podporuje společnou odpovědnost, mění efektivitu na kolektivní odpovědnost místo skryté starosti.

Ale sladění vyžaduje více než sdílené nástroje — také vyžaduje sdílenou vizi. To je místo, kde vstupují společné silnice: Každý tým musí nejen pochopit vyšší cíle, ale také kroky nezbytné k jejich dosažení. Pro infrastrukturu to znamená pohled beyond hlubokých technických kořenů v hardwaru a softwaru a zapojení se do toho, jak vývojáři a koncoví uživatelé skutečně zažívají systém. Pro produktové týmy to vyžaduje úctu k omezením, jako je latence, náklady a efektivita modelu, ocenění provozních realit, které činí inovace udržitelnými.

Nakonec, žádná partnerství nemůže vydržet bez vzájemného závazku k bezpečnosti a souladu. Bez ohledu na to, zda se jedná o SOC2, HIPAA, ISO nebo jiné rámce, konkrétní požadavky se liší v závislosti na zákaznické základně a vertikálu odvětví — ale odpovědnost je sdílena. Obě infrastrukturní a produktové týmy musí internalizovat tyto závazky, uznávají, že soulad není cvičením pro zaškrtnutí políčka, ale základem důvěry s uživateli.

Vzato dohromady, tyto postupy a postoje spojují infrastrukturu a produkt do kohezní jednotky, se sdíleným jazykem, sdílenou viditelností a sdílenou odpovědností za pokrok, odolnost a důvěryhodnost.

Znalostní týmy

Mít správné lidi je stejně důležité jako mít správné systémy. Ideálně by týmy měly zahrnovat členy, kteří již znají GenAI, nebo kteří pocházejí z prostředí high-performance computing a hyperscale datových center. Co opravdu matters je praktická zkušenost a lekce, které získáte pouze z budování a podpory platforem GPU-as-a-service. To znamená pochopit, jak GPU komunikují, jak těsně jsou spojeny tréninkové běhy, a jak citlivé jsou na latenci, synchronizaci a doručování dat.

Jak modely rostou a nasazení se zvyšují, týmy musí také udělat krok zpět a přemýšlet o plné zákaznické cestě. Začíná to raným výzkumem a experimentováním, přechází do velkého měřítka tréninku, poté jemného ladění a nakonec inference. Každá z těchto fází vypadá trochu jinak, a potřeby se mění na cestě. Iterativní povaha vývoje modelu nás neustále učí, jaký druh infrastruktury, pracovních postupů a schopností je vyžadován k udržení GenAI datového centra fit for purpose.

Příliš často, infrastrukturní a produktové týmy operují ve svých vlastních bublinách. Pro jakoukoli společnost, která je vážně míněna se škálováním GenAI do produkce, to musí změnit. Úspěch závisí na prolomení těchto sil a vytvoření sdíleného vlastnictví platformy. S správnými lidmi, jasnou vizí a praktickým rámcem mohou obě strany sladit na stejnou hru — tu, která jim pomáhá pohybovat se rychleji, zůstat odpovědnými a nakonec dodávat úspěšná nasazení GenAI.