Własne modele ML i AI operujące w chmurze – dobra praktyka?
W tym artykule dowiesz się:
- Dlaczego warto uruchamiać modele ML/AI w chmurze
- Na co należy zwrócić uwagę przy budowaniu modeli ML/AI w chmurze
- Jak wygląda implementacja własnych modeli ML/AI w praktyce
- Jaką strategię przyjąć na wdrożenie ML/AI w chmurze
Rewolucja AI postępuje, ale coraz więcej firm nie chce być zależnych od dostawców i decyduje się wdrożyć własne modele ML i AI. Czy jest to dobra praktyka? Jak w implementacji może pomóc środowisko chmurowe?
Korzyści z budowy i uruchamiania modeli ML/AI w chmurze
Jedną z bardziej prawdopodobnych przyszłości rozwiązań chmurowych jest wykorzystanie cloud computingu do trenowania własnych modeli AI. Rozwiązania takie jak ChatGPT czy Gemini są pożyteczne, ale w wysoce skomplikowanych procesach (np. zarządzaniu linią produkcyjną) lepiej sprawdzą się modele ML/AI wyszkolone na wyspecjalizowanym zestawie danych treningowych. Skąd jednak pomysł, żeby do tego celu wykorzystywać chmurę?
Odpowiedzi na postawione wyżej pytania jest wiele i można je podzielić na trzy kategorie: technologiczne, biznesowe i organizacyjne. W pierwszym wypadku modele ML/AI w chmurze wykazują się większą efektywnością i elastycznością – firma decydująca się na tego typu krok nie musi inwestować w budowę własnych rozwiązań technologicznych, bowiem może skorzystać z już dostępnych opcji w rodzaju Google Cloud czy Amazon Web Services. Oferowane przez dostawców infrastruktura i oprogramowanie (a także szereg wysoce modyfikowalnych narzędzi AI) mogą stać się doskonałym punktem wyjścia w budowie własnych modeli.
Chmury dają dostęp do zaawansowanych zasobów obliczeniowych, takich jak jednostki GPU i TPU, które są niezbędne do szkolenia i wykonywania skomplikowanych modeli ML/AI, oraz umożliwiają łatwą integrację z już stosowanymi systemami IT. W tym miejscu można przejść do argumentacji biznesowej – wykorzystanie chmury jest najzwyczajniej w świecie tańsze niż budowa od podstaw własnych baz danych i serwerowni.
Warto jeszcze wspomnieć o kwestiach organizacyjnych – migracja do chmury i wykorzystanie jej do szkolenia własnych modeli ML/AI jest też krokiem w stronę budowy kultury cloud native. Implementacja cloud computingu w środowisku pracy przeobraża stosowane modele biznesowe i może być pierwszym krokiem w opracowaniu innowacji technologicznych i organizacyjnych, które w dłuższej perspektywie czasowej poprawią rentowność i wydajność organizacji.
Wyzwania i bariery przy tworzeniu własnych modeli ML/AI w chmurze
Mimo iż tworzenie własnych model AI w chmurze może przynieść wiele korzyści, w trakcie projektowania i wdrożenia trzeba liczyć się z kilkoma wyzwaniami. Pierwszym są koszty – choć chmura jest skalowalna i daje dostęp do zaawansowanych zasobów obliczeniowych, koszty użycia mogą być wysokie, zwłaszcza przy intensywnym szkoleniu.
Barierą może być także kompleksowość przetwarzania chmurowego. Oferuje ono wiele usług i narzędzi, co jest zaletą, ale może też stanowić problem dla osób nieobeznanych z tego rodzaju technologiami. Taka wielość narzędzi może być też barierą – wybór technologii dopasowanych do specyfiki modelu może być trudny. Trzeba też pamiętać, że dobór niedopasowanych rozwiązań może prowadzić do problemów z wydajnością i utrzymaniem modeli.
Nie wolno zapominać, że tworzenie własnych modeli ML/AI w chmurze jest skomplikowane oraz wymaga specjalistycznej wiedzy i doświadczenia w zakresie uczenia maszynowego, programowania, chmurowych usług i narzędzi, co niejednokrotnie wymaga zatrudnienia specjalistów od sztucznej inteligencji oraz programistów wyspecjalizowanych w implementacji rozwiązań chmurowych.
Pomimo zaawansowanych mechanizmów zabezpieczeń oferowanych przez dostawców, zawsze istnieje ryzyko naruszenia bezpieczeństwa danych, zwłaszcza gdy modele ML/AI przetwarzają wrażliwe informacje. Problemem może być też zachowanie zgodności modelu z regulacjami dotyczącymi ochrony danych i praw autorskich, z czym mają problem nawet powszechnie stosowane rozwiązania.
Przykłady udanych implementacji własnych modeli ML/AI w chmurze
Przykładów udanych implementacji własnych modeli ML/AI w chmurze jest całe mrowie, ale już trzy z nich pokazują, jakie szerokie możliwości kryją się przed tego typu rozwiązaniem. Przykład pierwszy płynie z Norwegii, gdzie start-up Strise.ai wykorzystał uczenie maszynowe oraz technologie w postaci Google Cloud i Kubernetes, żeby stworzyć AI do analizy mediów. Dzięki połączeniu możliwości przetwarzania chmurowego oraz sztucznej inteligencji firma mogła nie tylko poszerzyć dostępną bazę danych, ale też oszczędzić moc obliczeniową dzięki automatyzacji skalowania.
Kolejnym przykładem może być amerykańska firma logistyczna, dla której rozwiązania ML/AI w chmurze przygotowała firma Pegasus One. Dzięki zastosowaniu uczenia maszynowego oraz Google OR-Tools przedsiębiorstwo logistyczne uzyskało możliwość automatycznego wyznaczania optymalnych tras dla pojazdów i lepszego harmonogramowania, co przełożyło się nie tylko na większą wydajność, ale również większe zadowolenie zarówno kierowców, jak i klientów.
Przykładem trzecim jest wykorzystanie środowiska Amazon Web Service przez firmę Ignite Sales do optymalizacji kosztów. Połączenie narzędzi analitycznych AWS oraz rozwiązań chmurowych oferowanych przez Amazon sprawiło, że Ignite Sales mogło zidentyfikować miejsca, w których możliwe były oszczędności, a także poprawiło proces raportowania w całej organizacji.
Porady i strategie dla firm planujących własne projekty ML/AI w chmurze
Wdrożenie własnego modelu ML/AI w chmurze jest jednym ze sposobów optymalizacji kosztów, ale może też pomóc w poprawie ogólnej efektywności operacyjnej przedsiębiorstwa. Żeby tak się jednak stało, dobrze jest stosować się do kilku dobrych praktyk. Najbardziej podstawową strategią implementacji AI w chmurze jest wyznaczenie jasnych i mierzalnych celów – technologie wdraża się, żeby osiągnąć konkretne rezultaty, więc jasne sprecyzowanie oczekiwanych wyników może przyspieszyć przebieg wdrożenia.
Trzeba też pamiętać, że największe wyzwania związane ze sztuczną inteligencją w chmurze nie tyczą się technologii, a ludzi, którzy ją wdrażają i którzy będą z niej korzystać. Dobrze jest zatem zbudować zespół specjalistów z zakresu uczenia maszynowego, programistów i analityków danych, ale też osób, które na co dzień się tym nie zajmują, ponieważ mogą one zwracać uwagę na aspekty, które mogą być niewidoczne lub oczywiste dla ekspertów. Połączenie technicznych i nietechnicznych perspektyw pozwala holistycznie podejść do projektu, co przekłada się na lepsze wyniki.
Duże znaczenie ma też wybór odpowiedniego dostawcy usług chmurowych – powinien on oferować narzędzia i usługi dostosowane do potrzeb danego przedsiębiorstwa oraz elastyczne (w najlepszym wypadku płatne za rzeczywiste zużycie) modele cenowe.
Przed wdrożeniem modelu ML/AI na pełną skalę dobrze jest przeprowadzić pilotażową implementację. Pozwoli ona ocenić skuteczność modelu w rzeczywistych, ale kontrolowanych warunkach. W jej trakcie można przeprowadzić testy, aby lepiej zrozumieć, jak własny model AI może pomóc w optymalizacji procesów biznesowych.
Porozmawiajmy!
a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!
Podobne wpisy:
Sztuczna inteligencja w chmurze: wykorzystanie uczenia maszynowego w przetwarzaniu danych w chmurze
5 najczęściej spotykanych problemów przy migracji do chmury
Sposoby na optymalizację kosztów w chmurze
Korzyści płynące z pełnej migracji do chmury