企业AI蓝图：构建可扩展的AI解决方案

目录

1. 🤖 AI的可扩展性：挑战与解决方案
   • 1.1 AI在企业中的角色演变
   • 1.2 机器学习模型的挑战
   • 1.3 ML Ops：构建可扩展AI的蓝图
2. 🛠️ 构建数据管道：为模型提供基础
3. 🧰 选择合适的工具和框架：快速建模
4. 🚀 模型部署与更新：保持灵活性与稳定性
5. 📊 模型监控：持续交付价值
6. 💡 创新与稳定性的平衡：构建AI工厂
7. 🔄 组织架构与文化转变：驱动企业发展

🤖 AI的可扩展性：挑战与解决方案

在过去的视频中，我谈到了企业流程是组织的生命线，以及为什么你应该以正确的方式对其进行建模。只有当我们充分了解我们的流程时，我们才能更好地改进它们，为客户提供可能是指数级的价值。但是，AI的普遍挑战在于，在提供可扩展的生产级解决方案方面存在困难。每当我们想创建一个机器学习模型时，似乎都是从头开始构建一切：搜索数据、尝试不同的模型、以不同的方式部署它们，对模型的监控策略也是一团乱麻。这是因为自从AI进入舞台以来，每个部门都在尝试使用这项技术进行创新，但在这个过程中，常常会启动一些小型机器学习项目，往往不会投入生产。下一个项目又重新开始循环。问题在于我们没有企业范围的系统化方法来构建和部署可扩展的AI。这就是机器学习运营或ML Ops发挥重要作用的地方。首先让我们简要地看一下软件开发。我们已经做了几十年了，经历了许多迭代。我们从最初的临时性发展，就像现在AI的状况一样，编写了臃肿的、用瀑布式开发方法编写的代码。现在我们已经发展成为一个稳定的DevOps学科。现在我们的代码是模块化和面向对象的，使用敏捷方法和相应成熟的部署方法。如今的DevOps为我们提供了诸如CI/CD或持续集成、持续交付等框架，通过这些框架，我们可以以极小的风险部署代码数百次。我们可以将这些相同的DevOps教训应用于ML Ops。当然，这两者之间存在一些重要的区别。软件模块是确定性的，换句话说，我们知道它的工作逻辑，这使得理解系统行为变得容易。另一方面，机器学习模型是概率性的，因为它们基于对数据进行建模，没有明确的逻辑。尽管答案通常是正确的，但通常很难理解系统的行为。作为类比，一个在股价低于某一阈值时发送警报的系统是确定性的，但一个确定何时卖出股票的系统是概率性的。软件推动业务，因此许多公司都有一个由基础设施和应用程序组成的IT部门，这些应用程序建立在其之上，数据恰好用于运行这些应用程序。而对于AI，我们有两个更重要的组成部分，它们明显不同。一个是数据，作为学习概率模式的手段，第二个是伴随的ML技术。许多公司仍在努力弄清楚这些组件在IT中的定位。默认情况下，它们正在最终落入部门孤立的困境，这对长期来说是不利的。那么ML Ops应该是什么样的呢？首先，我们必须掌握构建模型所需的数据。许多数据科学家将80%的时间花在定位、筛选和清理数据上，甚至在考虑将其用于构建机器学习模型之前。相反，我们需要一个管道，使数据科学家能够更轻松地探索数据中所包含的价值。接下来，我们应该组装一组工具和框架，以快速构建模型。有许多工具可供选择，无论是通过供应商进行内部部署还是通过云提供商作为服务提供。我们可以在企业范围内选择合适的标准化工具集，使这个环境稳定而可预测。然后我们有了部署阶段，模型被部署到生产环境中。机器学习模型必须比传统软件更频繁地进行更新和重新部署。管理不同的模型版本及其所需的数据非常重要，因为模型可能随着时间的推移而发生变化，这是由于基础数据可能发生变化所导致的，这就是所谓的模型漂移。因此，我们需要监控这些模型