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Strategie di implementazione per l'IA senza server
Man mano che le organizzazioni passano dalla sperimentazione alla produzione, l'implementazione efficace dei carichi di lavoro di intelligenza artificiale dipende dalla scelta di modelli e servizi. Inoltre, la disciplina operativa, la coerenza dell'architettura e l'abilitazione degli sviluppatori sono fondamentali per il successo. Sebbene l'intelligenza artificiale serverless astragga la complessità dell'infrastruttura, aumenta la necessità di pratiche ben definite in aree come implementazione, governance, test e gestione dei costi.
A differenza dei sistemi monolitici tradizionali o delle pipeline di machine learning (ML) in batch, le architetture AI serverless sono:
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Basate sugli eventi, in quanto reagiscono al comportamento dell'utente o allo stato del sistema
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Composto da servizi liberamente accoppiati, come AWS Lambda Amazon Bedrock e AWS Step Functions
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Integrato con modelli autonomi, come Foundation Models () FMs o agenti
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Soggetto a continua evoluzione, ad esempio quando vengono aggiornati prompt, strumenti e modelli
Queste proprietà richiedono una serie diversa di strategie di implementazione per garantire affidabilità, fiducia ed efficienza dei costi su larga scala.
Questa sezione fornisce le migliori pratiche prescrittive che si applicano all'intero ciclo di vita del sistema di intelligenza artificiale generativa, tra cui:
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Infrastructure as code (IaC)aiuta a garantire che l'infrastruttura cloud sia riproducibile, sicura e dotata di versioni.
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Gestione rapida, degli agenti e del ciclo di vita dei modelliconsidera le configurazioni AI come se fossero governate dal codice, testate e osservabili.
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Test e convalidaestende le pratiche di test per includere la qualità tempestiva, i contratti di output e la copertura comportamentale.
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Osservabilità e monitoraggioacquisisce telemetria specifica dell'intelligenza artificiale e allinea l'osservabilità serverless ai flussi di lavoro LLM (Large Language Model).
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Sicurezza e governanceimplementa guardrail, registrazione e controlli di accesso per sistemi basati sull'intelligenza artificiale e basati su eventi.
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CI/CD e automazione per l'IA senza serverfornisce aggiornamenti coerenti per prompt, agenti e infrastruttura con un sovraccarico umano minimo.
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Ottimizzazione dei costile strategie allineano la selezione dei modelli, i modelli di esecuzione e il controllo dei token agli obiettivi aziendali.
Applicando queste best practice, le aziende possono andare oltre proof-of-concepts e passare ad applicazioni cloud native dell'intelligenza artificiale che siano scalabili, sicure, spiegabili ed economiche. Possono creare applicazioni in tutta sicurezza grazie alle offerte AWS serverless e ai modelli base disponibili tramite Amazon Bedrock.
