Azure での AI ワークロードの設計手法
AI ワークロードの設計には、決定論的な動作を置き換えるためにコードとデータを統合し、予測、分類、その他の機能目標などのタスクを有効にする必要があります。 多くの場合、AI ワークロード アーキテクチャは複雑になる可能性があり、ビジネス上の制約内で設計する必要があります。 適切に設計されたフレームワークはアーキテクチャの卓越性のための強固な基盤を提供しますが、AI 固有の設計原則も考慮する必要があります。
この記事では、ソリューションの設計と最適化を体系的にガイドする、これらの AI 原則を中心とした提案された設計手法について説明します。 意思決定が不確実な場合は、この手法を参照して、高度な AI 原則を通じて設計の方向性を します。 機能を設計する場合、または改善を導入する場合は、方法論の観点から変更を評価します。 安全なユーザー エクスペリエンスは影響を受けるか。 将来のイノベーションに適応するのに十分な柔軟性がありますか? 実験フローが中断されますか? この手法のもう 1 つの利点は、技術的な意思決定を正当化するために、製品の所有者や利害関係者とのコラボレーションです。
実験的な考え方を使用した設計
実験的な考え方を使用した設計 実際のユース ケースに基づいて 反復的で統計的に駆動されるプロセスを通じて関連性を実現することを目的としています。
AI での実験では、反復のたびに品質目標に対して測定可能な結果を使用して継続的な調整が行われます。 実験ループは、最初のモデル評価と継続的な改良の間に必要です。 内部ループは開発環境でモデルの予測能力を調整しますが、外側のループは運用環境の使用状況を監視し、さらに絞り込みやデータ準備をトリガーできます。 どちらのループも継続的な監視と評価に依存して、改善点を特定します。
すべての実験が成功するわけではありません。 最悪のシナリオを検討し、失敗した実験のコンティンジェンシー計画を作成します。
責任を持って設計する
ユーザーが AI システムと対話する場合、AI モデルの不透明なロジックにもかかわらず、 信頼をその倫理的機能に置きます。 この信頼は、操作、コンテンツ毒性、IP 侵害、製造された応答などの非倫理的な動作を防ぐためにシステムを設計する責任を負います。 責任ある AI は、システム運用だけでなく、チームの文化にも埋め込む必要があります。 このプラクティスは、システムを使用するユーザーの最初の意図から、セッション中、さらにはシステム エラーによって引き起こされる中断の間も、ユーザーの操作のライフサイクル全体にわたって拡張する必要があります。
Conテント モードration は、安全と適切さを確保するために要求と応答をリアルタイムで評価する、ジェネレーティブ AI の責任ある設計における重要な戦略です。 実験ループの一環として、アルゴリズムを公平かつ包括的にし、バイアスを最小限に抑えるように努めます。 バイアスは、実際のセッション中やフィードバックの収集時など、さまざまなチャネルを介してシステムに入ることができます。
倫理的なデータ管理は責任ある設計の中心であり、使用するタイミングやユーザー データへの依存を回避するタイミングに関する慎重な決定が含まれます。 ユーザーは、すべての個人情報がシステムから削除されるか、または同意を得た場合にのみ保持されることを保証するために、お客様を信頼します。 保持が避けられない場合は、プライバシーとセキュリティのために信頼できるテクノロジでデータが保護されていることを確認します。
説明性のための設計
AI モデルの結果は説明可能である必要があり、ソースからサービス レイヤーにデータの起源、推論プロセス、データの過程を調整してトレースする必要があります。 差別的 AI では、各ステップで意思決定を正当化できますが、生成モデルでの説明性は複雑になる可能性があります。 手動と技術的な機能の両方で、意思決定プロセスを文書化することが不可欠です。
この原則の目的は、ユーザーの信頼を得るために、システムの透明性と説明責任を確保することです。
モデルの減衰を先取りする
モデルの減衰は、設計上の決定に大きな影響を与える AI における固有の課題です。 AI モデルの出力の の品質は低下する可能性があります データや外部要因の変化により、コードに変更を加えることなく、時には突然も変化することはありません。
この劣化は、システムのさまざまな側面に影響します。 これには、データ インジェスト速度、データ品質、監視ニーズ、評価プロセス、問題を修正するための反応時間が含まれます。 継続的な監視とモデル評価のための自動化されたプロセスの組み合わせを通じて早期検出をお勧めします。 ユーザー フィードバックは、モデルの減衰を識別するための効果的な方法でもあります。
モデルの減衰を識別するために使用される信号に関係なく、運用チームはデータ サイエンティストに関与して、潜在的な減衰の問題を迅速に調査し、対処する必要があります。
適応性のための設計
AI は、技術的な進歩と導入の面で急速なペースで進められています。 現在構築した はすぐに廃止される可能性があり設計上の決定とプロセスに影響を与えることに注意してください。
この原則は、一部のコンポーネントの寿命が短い場合があることを認識しの管理性と柔軟性の必要性を強調しています。 モデルの検出、プログラミング ライブラリとフレームワーク、および処理テクノロジの徹底的な研究が重要な 一時停止と思考 アプローチを採用します。
次のステップ
Azure で AI ワークロードを構築および運用するための設計原則について説明します。