就像一个精细调校的机器一样，你的组织即将进行重大的软件部署。你已经投入了大量资金来采用尖端的人工智能解决方案，你的数字化转型战略已经确定，而你的目光也紧紧地投向未来。然而，问题依然存在 – 你真的能够充分利用人工智能的力量来简化你的软件部署和运营吗？
在全球数字化转型市场正以21.1％的CAGR（年复合增长率）在2027年飙升至令人震惊的1,548.9亿美元，你无法只处于观望状态。
随着新兴的DevOps趋势重新定义软件开发，公司利用先进的技术加速了人工智能的应用。这就是为什么你需要拥抱人工智能和DevOps这个动态的双剑合璧，以保持竞争力和时效性。
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你的运营，使其具有可扩展性和未来可持续性。
DevOps如何加速人工智能？
通过利用人工智能进行数据学习并提供丰富的洞察力，DevOps团队可以加速他们的开发过程，并通过质量保证来改善。这推动他们朝向采用创新解决方案并解决关键问题的方向。
整合人工智能和DevOps的组合带来了许多好处：
- 使整个过程更快：将人工智能部署到操作中对于大多数公司来说仍然是一件新事物。因为需要为更顺利的人工智能实施创建一个专用的测试环境。此外，将代码部署到软件中也有些棘手且耗时。通过DevOps，就无需进行这些任务，最终加快上市时间。
- 提高质量：人工智能的有效性在很大程度上受到它处理的数据质量的影响。使用低质量的数据训练AI模型可能导致偏见的响应和不可取的结果。当在AI开发过程中遇到非结构化数据时，DevOps流程在数据清洗中发挥着至关重要的作用，最终提高了整体模型的质量。
- 提高AI质量：AI系统的有效性取决于数据质量。低质量的数据可能扭曲AI的响应。DevOps在开发过程中帮助清洁非结构化数据，以提高模型质量。
- 扩展人工智能：管理人工智能的复杂角色和流程是一项具有挑战性的任务。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的稳定性：特别是持续集成的DevOps可以避免发布错误的产品。它确保了无误的模型，提升了AI系统的可靠性和稳定性。
DevOps文化如何提升人工智能性能？
启用人工智能的解决方案通过提供出色的功能，使业务运营得到了革命性改变。但是，人工智能仍面临一些挑战，因为需要投入巨大的努力和创新技术来克服这些挑战。因此，获得高质量的数据集和预测准确的结果变得复杂。
企业需要培养DevOps文化以实现卓越的结果。这种方法将会导致高效的开发、集成和流程管道。
以下是使人工智能过程适应DevOps文化的阶段：
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数据准备
为了创建高质量的数据集，你需要通过机器学习将原始数据转化为有价值的洞察力。数据准备涉及收集、清理、转换和存储数据等步骤，这对于数据科学家来说可能是耗时的。
将DevOps整合到数据处理中涉及自动化和简化该过程，也被称为“数据DevOps”或“DataOps”。
DataOps利用技术来自动化数据交付，确保质量和一致性。DevOps实践改善了团队的协作和工作流效率。
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模型开发
高效的开发和部署是人工智能/机器学习开发中重要但敏感的方面之一。开发团队应该自动化并发开发、测试和模型版本控制流程。
人工智能和机器学习项目需要频繁的增量迭代，并且需要遵循持续集成/持续交付（CI/CD）的方法，无缝地集成到生产环境中。
考虑到人工智能和机器学习模型开发和测试的耗时性质，建议为这些阶段制定独立的时间表。
人工智能/机器学习开发是一个持续改进的过程，注重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，提升人工智能模型的生命周期和进展。
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模型部署
通过使人工智能模型在高度分布式平台上变得更小，DevOps使得实时管理数据流变得更加容易。尽管这种模型可以提升人工智能运算，但也可能带来一些重大挑战：
- 使模型易于搜索
- 保持可追溯性
- 记录试验和研究
- 可视化模型性能
为了应对这些挑战，DevOps、IT团队和机器学习专家必须进行无缝合作。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。
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模型监测和学习
DevOps简化了软件开发，使发布更快。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。持续学习对于DevOps的持续改进至关重要。
为了实现持续改进和学习：
- 收集数据科学家的反馈意见。
- 为AI角色设定培训目标。
- 为DevOps团队设定目标。
- 确保获取关键资源。
AI部署应以自动化驱动为主，并具备灵活性，以实现与业务目标的最大价值对齐。
通过持续集成加速AI建模
在产品开发和实施中，公司通常会经历迭代阶段，暂停进一步的修改，以便由一支独立团队组建必要的技术基础设施。这个过程通常需要几周时间，之后会分发更新版本。
对许多公司来说，问题在于过早放弃其AI开发工作，并输给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，构建一个完全自动化的人工智能模型。识别和利用丰厚的自动化机会可以极大地增强效率和生产力。
开发人员必须将先进的自动化测试纳入其IT架构中。在改变AI开发工作流程中，持续交付是至关重要的，加速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取洞察，从而做出影响开发和性能的明智决策。
总结
在DevOps中整合人工智能正在革新软件部署和运营。它提高了开发和运营团队之间的效率、可靠性和合作性。随着技术的进步，将人工智能纳入DevOps中能加速数据准备和模型构建，并确保高效的人工智能扩展操作。因此，公司应考虑将AI运营作为其核心业务目标之一。