在DevOps中使用AI：简化软件部署和运营

您的组织即将进行一次重大软件部署。您已经大量投资于最先进的AI解决方案，您的数字转型战略已经制定，您的目标牢牢地瞄准了未来。然而，一个问题仍然存在 – 您是否真正能够利用AI的力量来简化您的软件部署和运营？

在数字转型市场以21.1%的复合年增长率向1548.9亿美元迈进的世界中，您不能只是原地踏步。 1548.9亿美元 的数字转型市场正在迅速增长，您不能只是停滞不前。

作为新兴的 DevOps趋势重新定义软件开发，公司正在利用先进的能力来加速他们的AI采用。这就是为什么您需要接受AI和DevOps的动态组合来保持竞争力和相关性。

本文深入探讨了人工智能和DevOps的变革性协同作用，探索了这种伙伴关系如何重新定义您的运营，使其变得可扩展和面向未来。

DevOps如何加速AI？

通过利用AI的力量进行数据学习和提供丰富的洞察，DevOps团队可以加速他们的开发过程并通过质量保证来改进。这推动他们向采用创新解决方案和面对关键问题的方向发展。

将AI和DevOps的组合集成在一起可以带来以下几点好处：

• 使整个过程更快： 将人工智能部署到运营中对于大多数公司来说仍然是一个新鲜事物。因为需要为人工智能实施创建一个专用的测试环境。此外，将代码部署到软件上也有点棘手和耗时。有了DevOps，就不需要执行这些任务，从而最终加速了上市时间。

• 提高质量： AI的有效性在很大程度上取决于它处理的数据质量。用次级数据训练AI模型可能会导致偏见的响应和不良的结果。当AI开发过程中出现无结构数据时，DevOps过程在数据清理中发挥着至关重要的作用，最后提高了整个模型的质量。
• 提高AI质量： AI系统的有效性取决于数据质量。低质量的数据会扭曲AI的响应。DevOps在开发过程中帮助清理无结构数据，从而提高模型质量。
• 扩展AI： 管理AI的复杂角色和过程是一个挑战。DevOps加速交付，减少重复工作，并让团队专注于后期开发阶段。
• 确保AI稳定性： DevOps，特别是持续集成，防止有缺陷的产品发布。它保证了错误免费的模型，提高了AI系统的可靠性和稳定性。

DevOps文化如何提高AI性能？

启用AI的解决方案已经极大地改变了商业运营，提供了无可挑剔的功能。然而，人工智能仍然面临着几个挑战，需要巨大的努力和创新技术来克服它们。因此，获得高质量的数据集并预测准确的结果变得复杂起来。

企业需要培养DevOps文化来实现卓越的结果。这种方法将导致有效的开发、集成和流程管道。

以下是使AI过程适应DevOps文化的阶段：

• 数据准备

为了创建高质量的数据集，您需要通过机器学习将原始数据转换为有价值的洞察。数据准备涉及收集、清理、转换和存储数据，这对于数据科学家来说可能是一个耗时的过程。

将DevOps集成到数据处理中涉及自动化和简化该过程，也被称为“DevOps for Data”或“DataOps”。

DataOps使用技术来自动化数据交付，确保质量和一致性。DevOps实践提高了团队合作和工作流效率。

• 模型开发

高效的开发和部署是AI/ML开发的一个重要但又棘手的方面。开发团队应该自动化并发开发、测试和模型版本控制管道。

AI和ML项目需要频繁的增量迭代和无缝集成到生产中，遵循 CI/CD 方法。

鉴于AI和ML模型开发和测试的耗时性质，建议为这些阶段建立单独的时间表。

AI/ML开发是一个持续的过程，专注于在不损害质量的情况下交付价值。团队合作对于持续改进和错误检查至关重要，提高了AI模型的生命周期和进展。

• 模型部署

DevOps使得实时管理数据流变得更容易，通过在高度分布式平台上使AI模型更小。虽然这些模型可以提高AI运营，但也可能带来一些关键挑战：

• 使模型容易搜索
• 维护可追溯性
• 记录试验和研究
• 可视化模型性能
  

为了应对这些挑战，DevOps、IT团队和ML专家必须合作以实现无缝的团队合作。机器学习运营（MLOps）自动化了AI/ML模型的部署、监控和管理，促进了软件开发团队之间的高效合作。 软件开发团队。

• 模型监控和学习

DevOps简化了软件开发，使得发布速度更快。AI/ML模型可能会偏离其初始参数，需要采取纠正措施来优化预测性能。持续学习是DevOps中持续改进的关键方面。

为了实现持续改进和学习：

• 收集来自数据科学家的反馈。
• 为AI角色设置训练目标。
• 为DevOps团队定义目标。
• 确保访问必要的资源。

AI部署应该是自动化驱动和适应性强的，提供最大价值以符合业务目标。

使用持续集成加速AI建模

在产品开发和实施中，公司经常经历迭代阶段，暂时停止进一步的修改，以便让单独的团队设置必要的技术基础设施。这通常需要几周时间，然后更新的版本被分发。

许多公司面临的问题是过早地放弃他们的AI开发工作，并输给了重视可扩展技术和文化实践的竞争对手。

组织可以通过将DevOps文化和先进技术相结合来构建一个完全自动化的AI模型。识别和利用有利可图的自动化机会可以显著提高效率和生产力。

开发人员必须将高级自动化测试集成到他们的IT架构中。在转变他们的AI开发工作流程中，持续交付至关重要，加速了高质量解决方案和服务的发布。

在这个框架内，开发团队可以快速从数据中获得洞察力，以做出影响开发和性能的明智决策。

结束语

在DevOps中使用AI正在革新软件部署和运营。它提高了效率、可靠性和开发运营团队之间的协作。随着技术的进步，在DevOps中使用AI加速了数据准备和模型构建，并确保了AI扩展运营的高效性。因此，公司应该考虑将AI运营化作为他们的核心业务目标之一。