Altyapı ve Ürün Ekiplerini Köprüleme: GenAI Platformları Oluştururken Edinilen Dersler

Kuşkusuz: Yaratıcı AI, veya GenAI, son iki yıldır günün konusu ve olacak. Otomasyon süreçleri, yeni ürün tasarımları oluşturmak, içerik oluşturmak veya diğer birçok özellik için, artık organizasyonların önemli işleri yapmaya ve GenAI stratejilerini harekete geçirmeye başlama zamanı geldi.

GenAI’nin başarısı, araştırma, eğitim ve nihayetinde çıkarım gibi iş yükleri boyunca, altyapı ve hizmetlerin dağıtımı, gözlemlenebilirliği, maliyet yönetimi, telemetri ve gecikme hedefleri etrafında sıkı bir koordinasyona bağlıdır. Bu, AI iş yükü için ulaşılabilir bir verimlilik düzeyi sağlar ve hesaplama ile iletişim arasında etkili bir denge sağlar, böylece GPU’ların her zaman gerekli verileri aldıklarından emin olunur.

Sorun, genellikle yapısal bir boşluk olmasıdır: Altyapı mühendisliği, hesaplanma ve dağıtım yığınına odaklanırken, yazılım ve ürün ekipleri, GenAI’yi gerçek dünyaya getiren kullanıcıya yönelik uygulamalar oluşturmaya odaklanırlar. Bu gruplar tam olarak hizalanmadığında, teslimat gecikmeleri, performans sorunları ve kullanılabilirlik sorunları ile sonuçlanır.

Peki, bu boşluk gerçek dünyada nasıl görünür ve organizasyonlar GenAI başarısı için altyapı ve ürün ekiplerini hizalamak için hangi stratejileri kullanabilir?

Hizasızlığın Problemleri

Altyapı ve ürün ekipleri hizasız olduğunda, semptomlar genellikle açıktır, ancak her zaman yeterli hızlı bir şekilde ele alınmaz. Hizasız takımların bir özelliği, gecikme beklentileri veya model yetenekleri hakkında uyumsuz varsayımlardır. Örneğin, altyapı mühendisliği ekipleri, altyapı tasarımı aslında eşleştirmeyen performans seviyeleri varsayan özellikler veya dağıtımlar planlayabilir. Bu, geç aşamada yeniden çalışma, kapsam değişiklikleri ve teslimat gecikmeleri ile sonuçlanır.

Hizasızlık ayrıca, demiryolu optimize edilmemiş altyapıya dağıtmadan dolayı poor performans ile de sonuçlanabilir, bu, gecikme varyasyonları ve ölçeklenebilirlik sorunları olarak ortaya çıkar ve eğitim veya büyük dağıtılmış çıkarım işlerinin performansını etkiler. Güvenlik ve uyumluluk riskleri de takım hizasızlığının diğer bir özelliğidir, çünkü iki takım arasındaki erken işbirliği eksikliği, veri gizliliği ve uyumluluk gereksinimlerinin göz ardı edilmesine neden olabilir.

Ve nihayet, takım hizasızlığı, kısıtlamalar belirsiz olduğunda, altyapı mühendisliği ekiplerinin çalışmaya yönelik çözümlere başvurmasına neden olan poor kullanıcı deneyimine yol açar, bu da iteration döngülerini yavaşlatır ve teknik borcu artırır. Elbette, ürün ve altyapı ekipleri arasındaki hizasızlık, herhangi bir yazılım projesinde pahalı olabilir, ancak GenAI ile özellikle, riskler çok daha yüksektir – artan operasyonel verimsizlikler, rekabet avantajının aşınması ve güvenlik riskleri dahil.

Başarıya Köprü

GenAI başarısı, yalnızca güçlü bir altyapıya sahip olmakla kalmaz, aynı zamanda altyapı ve ürün süreçlerini bağlayan taktik bir çerçeve oluşturmakla da bağlıdır. Örneğin, GPU sağlama için iç self-service API’leri düşünün. Altyapı ekipleri için bu API’ler erişimi standardize eder, bilet yükünü azaltır ve uyumluluğu sağlar; ürün ekipleri için, bunlar, bir kuyruğa beklemeksizin hızlı ve öngörülebilir bir şekilde hesaplama erişimini sağlar. Sonuç olarak, her iki taraf da aynı API “sözleşmesinden” çalışır, tıkanıklıkları giderir ve beklentileri netleştirir.

Gerçek zamanlı kullanım panelleri benzer bir rol oynar. Bunlar, altyapı mühendislerine sistem yükü ve verimlilik konusunda görünürlük sağlar ve aynı zamanda ürün ekiplerine, iş yüklerinin nasıl gerçek tüketimi.translateEdildiğini gösterir. Her iki taraf da aynı verileri gördüğünden, performans veya tıkanıklık hakkında tartışmalar daha işbirlikçi ve menos düşmanca hale gelir – tek bir gerçeklik kaynağı vardır.

Otomatik ölçekleme başka bir birleştirici mekanizmadır. Bu, altyapı mühendislerini sürekli yangın söndürme görevinden kurtarırken, ürün geliştiricilerin iş yükü spike’larında performans tavanlarına çarpmalarını engeller. Bu, otherwise bir çekmece savaşı haline gelebilecek bir şey, stability ve agility arasında ortak bir strateji haline gelir: Ölçek, operasyonel esneklik ve ürün performansı hedefleri ile uyumlu olarak otomatik olarak yönetilir.

Son olarak, maliyet içgörüsü, bu paylaşılan görüşe finansal bir boyut ekler. Altyapı ekipleri, atamaları optimize edebilir ve kapasite planlamasını haklı çıkarabilir, ürün ekipleri ise, mimari veya model seçimlerinin nasıl harcama etkilediğini anlamaya başlar. Bu şeffaflık, ortak sorumluluğu teşvik eder, verimliliği gizli bir endişe yerine ortak bir sorumluluk haline getirir.

Ancak hizalama, paylaşılan araçlardan daha fazlasını gerektirir – aynı zamanda paylaşılan bir vizyona ihtiyaç duyar. Bu, ortak yol haritalarının nerede geldiği yerdir: Her takım, yalnızca üst düzey hedefleri anlamakla kalmaz, aynı zamanda bunları gerçekleştirmek için gereken adımları da anlamalıdır. Altyapı için, bu, yalnızca donanım ve yazılımın derin teknik köklerine bakmakla kalmaz, aynı zamanda geliştiricilerin ve son kullanıcıların sisteme nasıl deneyimlediklerine de bakmak anlamına gelir. Ürün ekipleri için, bu, gecikme, maliyet ve model verimliliği gibi kısıtlamalara saygı duymak anlamına gelir, sürdürülebilir inovasyonun operasyonel gerçeklerini takdir etmek anlamına gelir.

Son olarak, hiçbir ortaklık, güvenlik ve uyumluluğa ortak bir taahhüt olmadan sürmez. SOC2, HIPAA, ISO veya diğer çerçeveler uygulanmasına bağlı olarak, belirli gereksinimler müşteri tabanı ve endüstri dikeyi ile değişir – ancak sorumluluk paylaşılmıştır. Hem altyapı hem de ürün ekipleri, bu yükümlülükleri içselleştirmelidir, uyumluluğun bir kutu işaretleme egzersizi değil, kullanıcılarla güvenin temeli olduğunu anlamalıdır.

Bu uygulamalar ve zihniyetler bir araya gelerek, altyapı ve ürün ekiplerini birleşik bir birim haline getirir, paylaşılan dil, paylaşılan görünürlük ve ilerleme, esneklik ve güvenilirlik için ortak sorumluluk ile.

Bilgili Ekipler

Doğru insanların olması, doğru sistemlerin olması kadar önemlidir. İdeal olarak, ekipler, GenAI etrafında already опыт sahibi olan veya yüksek performanslı hesaplama ve hyperscale veri merkezi geçmişinden gelen üyeleri içermelidir. Aslında önemli olan, pratik deneyim ve yalnızca GPU-as-a-service platformları oluştururken ve desteklerken kazanılan derslerdir. Bu, GPU’ların birbirleriyle nasıl konuştuğunu, nasıl sıkı bir şekilde bağlı eğitim çalıştırma davranışını ve gecikme, senkronizasyon ve veri teslimatına nasıl duyarlı olduğunu anlamak anlamına gelir.

Modeller büyüdükçe ve dağıtımlar ölçeğe ulaştıkça, ekipler ayrıca tam müşteri yolculuğunu düşünmek zorundadır. Bu, erken araştırma ve deneyleme ile başlar, ardından büyük ölçekli eğitim, sonra fine-tuning ve nihayetinde çıkarım ile devam eder. Her bir aşama biraz farklı görünür ve gereksinimler yol boyunca değişir. Model geliştirme의 iteratif doğası, sürekli olarak bize, GenAI veri merkezini amacına uygun tutmak için gereken altyapı, iş akışları ve yetenekler hakkında öğretir.

Çok sık, altyapı ve ürün ekipleri kendi kabarcıklarında çalışırlar. GenAI’yi üretim aşamasına taşımakla ciddi olan herhangi bir şirket için, bu değişmelidir. Başarı, bu siloları yıkmak ve platformun ortak sahipliğini yaratmakla bağlıdır. Doğru insanlarla, net bir vizyon ve pratik bir çerçeve ile, her iki taraf da aynı oyun kitabında hizalanabilir – bu, daha hızlı hareket etmelerine, sorumlu kalmalarına ve nihayetinde başarılı GenAI dağıtımlarını teslim etmelerine yardımcı olur.