Broen mellom infrastruktur- og produktteam: Lærdommer fra bygging av GenAI-plattformer

Ingen tvil om det: Generative AI, eller GenAI, er emnet for tiden, og har vært det de siste par årene. Uansett om målet er å automatisere prosesser, generere nye produktutformninger, skape innhold eller en rekke andre funksjoner på tvers av domener, er det nå på tide for organisasjoner å begynne å gjøre det viktigste arbeidet og sette sine GenAI-strategier i bevegelse.

Suksessen med GenAI, som omfatter arbeidsbelastninger fra forskning til trening og til slutt inferens, avhenger av tett koordinering rundt distribusjon, overvåkbarhet, kostnadsstyring, telemetri og latensmål for den underliggende infrastrukturen og tjenestene. Dette hjelper med å drive en niveau av oppnåelig effisiens for AI-arbeidsbelastningen, og sikrer en effektiv balanse mellom beregning og kommunikasjon, og sikrer at GPUer alltid har den nødvendige dataen.

Udfordringen er at det ofte er en strukturell gap: Infrastrukturteknologi fokuserer på beregnings- og distribusjonsstakken, mens programvare- og produktteam konsentrerer seg om å bygge brukerorienterte applikasjoner som bringer GenAI inn i den virkelige verden. Når disse gruppene ikke er fullstendig samordnet, resulterer det ofte i forsinkelser, ytelsesproblemer og brukervennlighetsproblemer.

Så, hva ser denne gapen ut som i den virkelige verden, og hva strategier kan organisasjoner bruke til å samordne infrastruktur- og produktteam for GenAI-suksess?

Problemer med misalignment

Når infrastruktur- og produktteam er misalignert, er symptomer ofte åpenbare, men ikke alltid håndtert raskt nok. Et kjennetegn på usammenhengende team er mismatchede antagelser om latensforventninger eller modellkapasiteter. For eksempel kan infrastrukturteknologi-team planlegge funksjoner eller distribusjoner som antar ytelsesnivåer som den faktiske infrastrukturdesignen ikke matcher. Dette fører til senere omarbeid, endringer i omfang og forsinkelser.

Misalignment kan også føre til dårlig ytelse på grunn av distribusjon på ikke-jernbaneoptimalisert infrastruktur, som manifesterer seg i latensvariasjoner og skalerbarhetsproblemer som påvirker ytelsen av trening eller store distribuerte inferensjobber. Nedstrøms sikkerhets- og retningslinjerisiko er også kjennetegn på teammisalignment, da mangelen på tidlig samarbeid mellom de to teamene betyr at dataprivacy- og retningslinjekrav kan oversees.

Og til slutt, fører teammisalignment til dårlig brukeropplevelse, som får infrastrukturteknologi-team til å bruke midler når begrensninger er uklare, noe som sakter iterasjonssyklusene og øker teknisk gjeld. Selvfølgelig kan misalignment mellom produkt- og infrastrukturteam være kostbart i ethvert programvareprosjekt, men med GenAI i særdeleshet, er innsatsen mye høyere — økte operasjonelle ineffisienser, erosjon av en konkurransefordel og sikkerhetsrisiko blant dem.

Bro til suksess

GenAI-suksess avhenger ikke bare av å ha en robust infrastruktur, men også av å skape en taktisk ramme som kobler infrastruktur- og produktprosesser. Ta for eksempel ideen om interne selvbetjenings-APIer for GPU-allokering. For infrastrukturteam, standardiserer disse API-ene tilgang, reduserer billettbelastning og sikrer retningslinjekompatibilitet; for produktteam, gir de rask, forutsigbar tilgang til beregning uten å vente i en kø. Resultatet er at begge grupper arbeider fra samme API-“kontrakt”, fjerner flaskehalser og klarer forventninger.

Sanntidsbrukspaneler spiller en lignende rolle. De gir infrastrukturteknikere synlighet inn i systemlast og effisiens samtidig som de viser produktteam hvordan deres arbeidsbelastninger oversettes til faktisk forbruk. Fordi begge sider ser samme data, blir diskusjoner om ytelse eller flaskehalser mer samarbeidende og mindre konfrontasjonelle — det er en enkelt kilde til sannhet.

Auto-skalerings er en annen samordnende mekanisme. Den lettet infrastrukturteknikere fra konstant brannslukking samtidig som den sikrer at produktutviklere ikke treffer ytelsesetak under arbeidsbelastnings-topper. Hva som ellers kunne være en tug-of-war mellom stabilitet og smidighet, blir en felles strategi: Skala håndteres automatisk, i samordning med både operasjonell motstandskraft og produkt-ytelsesmål.

Til slutt, legger kostnadsinnsikt en finansiell dimensjon til denne fellesvisningen. Infrastrukturteam kan optimalisere tildelinger og rettferdiggjøre kapasitetsplanlegging, mens produktteam får en forståelse for hvordan deres arkitektoniske eller modellvalg påvirker utgifter. Denne gjennomsiktigheten fremmer felles ansvar, og gjør effisiens til en kollektiv ansvar i stedet for en skjult bekymring.

Men samordning krever mer enn felles verktøy — det krever også en felles visjon. Dette er der felles veikart kommer inn: Hvert team må ikke bare forstå de overordnede målene, men også de trinnene som er nødvendige for å nå dem. For infrastruktur, betyr det å se bort fra dets dype tekniske røtter i maskinvare og programvare til å engasjere seg med hvordan utviklere og sluttbrukere faktisk opplever systemet. For produktteam, krever det en respekt for begrensninger som latens, kostnad og modell-effisiens, og å verdsette de operasjonelle realitetene som gjør innovasjon bærekraftig.

Til slutt, kan ingen partnerskap vare uten en gjensidig forpliktelse til sikkerhet og retningslinjer. Uansett om SOC2, HIPAA, ISO eller andre rammer gjelder, varierer de spesifikke kravene med kundebase og bransjevertikale — men ansvar er delt. Begge infrastruktur- og produktteam må internalisere disse forpliktelsene, og erkjenne at retningslinjer ikke er en boks-avkryssingsøvelse, men en grunnlag for tillit med brukere.

Tatt sammen, syer disse praksisene og holdningene infrastruktur og produkt sammen til en samordnet enhet, med felles språk, felles synlighet og felles ansvar for fremgang, motstandskraft og tillit.

Kunnskapsrike team

Å ha riktige mennesker er like viktig som å ha riktige systemer. Ideelt sett, bør teamene inkludere teammedlemmer som allerede kjenner veien rundt GenAI, eller de som kommer fra høy-ytelses datalagrings- og hyperskala data-senterbakgrunner. Det som virkelig betyr noe, er praktisk erfaring og lærdommene du bare får fra bygging og støtte av GPU-til-tjeneste-plattformer. Det betyr å forstå hvordan GPUer snakker med hverandre, hvordan tett koblet trening kjører, og hvor følsomme de er for latens, synkronisering og levering av data.

Ettersom modellene vokser og distribusjonene skalerer opp, må teamene også ta et skritt tilbake og tenke på hele kundereisen. Den begynner med tidlig forskning og eksperimentering, går over i stor skala trening, deretter finjustering og til slutt inferens. Hver av disse fasene ser litt annerledes ut, og behovene endrer seg på veien. Den iterative naturen til modellutvikling lærer oss stadig hva slags infrastruktur, arbeidsflyter og funksjoner som er nødvendige for å holde en GenAI-datasenter i form.

For ofte opererer infrastruktur- og produktteam i sine egne bobler. For ethvert selskap som er alvorlig om å skalerer GenAI inn i produksjon, må dette endre seg. Suksessen avhenger av å bryte ned disse siloene og skape felles eierskap av plattformen. Med riktige mennesker, en klar visjon og en praktisk ramme, kan begge sider samordne på samme spilleregler — en som hjelper dem å flytte raskere, holde ansvar og til slutt levere suksessfulle GenAI-distribusjoner.