Η εκκίνηση μιας ροής εργασίας AI είναι μόνο η αρχή. Μόλις οι άνθρωποι εξαρτηθούν από το αποτέλεσμα, η ομάδα πρέπει να γνωρίζει εάν η ροή εργασίας εξακολουθεί να λειτουργεί όπως αναμένεται.
Τι να παρακολουθήσετε
Παρακολουθήστε την ποιότητα εισόδου, τη μετατόπιση δεδομένων, τα μοτίβα εξόδου, τα σχόλια των χρηστών, τα σφάλματα, τον λανθάνοντα χρόνο, το κόστος και την επιχειρηματική δράση που υποστηρίζεται από τη ροή εργασιών. Ο στόχος δεν είναι η επιτήρηση. Στόχος είναι η επιχειρησιακή εμπιστοσύνη.
Η MLOps και υπηρεσία παραγωγής βοηθά στον καθορισμό αυτών των στοιχείων ελέγχου χωρίς να κάνει την πρώτη έκδοση πολύ βαριά.
Η ανθρώπινη αναθεώρηση παραμένει χρήσιμη
Για πολλές ροές εργασιών τεχνητής νοημοσύνης, η παρακολούθηση θα πρέπει να περιλαμβάνει δείγματα ανθρώπινης ανασκόπησης. Αυτό δημιουργεί ανατροφοδότηση για βελτίωση και προστατεύει τις ομάδες από την αθόρυβη υποβάθμιση της ποιότητας.
Παρακολουθήστε τη ροή εργασίας, όχι μόνο το μοντέλο
Πολλές αποτυχίες τεχνητής νοημοσύνης συμβαίνουν εκτός του μοντέλου. Τα έγγραφα προέλευσης αλλάζουν, οι χρήστες παρέχουν ασθενέστερες εισροές, αυξάνεται ο λανθάνοντας χρόνος, το κόστος αυξάνεται, οι προτροπές μετατοπίζονται ή οι κατάντη ομάδες σταματούν να εμπιστεύονται την έξοδο.
Επομένως, ένα σχέδιο παρακολούθησης θα πρέπει να καλύπτει ολόκληρη τη ροή εργασίας: εισροές, ποιότητα ανάκτησης, ποιότητα εξόδου, αποτελέσματα ανασκόπησης, πρότυπα χρήσης, σφάλματα και την απόφαση που υποστηρίζει η ροή εργασίας.
Δημιουργήστε έναν βρόχο ανατροφοδότησης
Η παρακολούθηση είναι χρήσιμη μόνο εάν κάποιος ενεργεί σύμφωνα με αυτήν. Οι ομάδες θα πρέπει να ορίζουν ποιος εξετάζει τα ζητήματα, πώς συλλέγονται παραδείγματα, πότε ενημερώνονται τα μηνύματα προτροπής ή οι πηγές δεδομένων και πότε η ροή εργασίας πρέπει να τεθεί σε παύση.
Για μικρές και μεσαίες ομάδες, αυτό μπορεί να παραμείνει ελαφρύ. Ένα δείγμα εβδομαδιαίας αναθεώρησης, το αρχείο καταγραφής σφαλμάτων, ο έλεγχος κόστους και ο βρόχος ανατροφοδότησης από τους χρήστες είναι συχνά αρκετά για πρώιμες ροές εργασιών παραγωγής.
FAQ
Τι πρέπει να παρακολουθούν οι ομάδες τεχνητής νοημοσύνης μετά την κυκλοφορία; Παρακολουθήστε την ποιότητα εισόδου, την ποιότητα ανάκτησης, την ποιότητα εξόδου, τα σφάλματα, τον λανθάνοντα χρόνο, τη χρήση, το κόστος, τα σχόλια των χρηστών και τον επιχειρηματικό αντίκτυπο.
Η παρακολούθηση μοντέλων είναι μόνο για μεγάλες εταιρείες; Όχι. Οι μικρότερες ομάδες εξακολουθούν να χρειάζονται ελαφρούς ελέγχους όταν οι άνθρωποι βασίζονται στην παραγωγή τεχνητής νοημοσύνης για πραγματική εργασία.
Πότε πρέπει να τεθεί σε παύση μια ροή εργασιών τεχνητής νοημοσύνης; Διακόψτε την όταν τα αποτελέσματα γίνονται αναξιόπιστα, οι πηγές δεδομένων αλλάζουν απροσδόκητα, τα ευαίσθητα δεδομένα τυγχάνουν κακής διαχείρισης ή οι ομάδες ελέγχου χάνουν την εμπιστοσύνη τους.
