Pourquoi avez-vous besoin d’une observabilité de l’IA inter-environnements ?

L'observabilité de l'IA en pratique

De nombreuses organisations démarrent avec de bonnes intentions et élaborent des solutions d’IA prometteuses, mais ces applications initiales finissent souvent par être déconnectées et inobservables. Par exemple, un système de maintenance prédictive et un docsbot pourraient fonctionner dans des zones différentes, entraînant une prolifération. L'observabilité de l'IA fait référence à la capacité de surveiller et de comprendre la fonctionnalité des modèles d'apprentissage automatique génératifs et prédictifs de l'IA tout au long de leur cycle de vie au sein d'un écosystème. Ceci est crucial dans des domaines tels que les opérations d'apprentissage automatique (MLOps) et en particulier dans les opérations de modèles de langage étendus (LLMOps).

L'observabilité de l'IA s'aligne sur les opérations DevOps et informatiques, garantissant que les modèles d'IA génératifs et prédictifs peuvent s'intégrer facilement et fonctionner correctement. Il permet le suivi des métriques, des problèmes de performances et des résultats générés par les modèles d'IA, offrant ainsi une vue complète via la plateforme d'observabilité d'une organisation. Il permet également aux équipes de créer des solutions d'IA encore meilleures au fil du temps en enregistrant et en étiquetant les données de production pour recycler les modèles prédictifs ou affiner les modèles génératifs. Ce processus de recyclage continu permet de maintenir et d’améliorer la précision et l’efficacité des modèles d’IA.

Cependant, cela ne va pas sans difficultés. La « prolifération » de l'architecture, des utilisateurs, des bases de données et des modèles submerge désormais les équipes opérationnelles en raison d'une configuration plus longue et de la nécessité de relier plusieurs éléments d'infrastructure et de modélisation ensemble, et encore plus d'efforts sont consacrés à la maintenance et à la mise à jour continues. La gestion de la prolifération est impossible sans une plate-forme ouverte et flexible qui agit comme centre de commande et de contrôle centralisé de votre organisation pour gérer, surveiller et gouverner l'ensemble du paysage de l'IA à grande échelle.

La plupart des entreprises ne s’en tiennent pas à une seule pile d’infrastructure et pourraient changer de modèle à l’avenir. Ce qui est vraiment important pour eux, c’est que la production, la gouvernance et la surveillance de l’IA restent cohérentes.

Simseo s'engage en faveur de l'observabilité multi-environnements – cloud, hybride et sur site. En termes de flux de travail d'IA, cela signifie que vous pouvez choisir où et comment développer et déployer vos projets d'IA tout en conservant des informations complètes et un contrôle sur ceux-ci, même à la périphérie. C'est comme avoir une vue à 360 degrés de tout.

Simseo propose 10 composants principaux prêts à l'emploi pour réussir une pratique d'observabilité de l'IA :

1. Surveillance des métriques : Suivi des mesures de performances en temps réel et résolution des problèmes.
2. Gestion des modèles : Utiliser des outils pour surveiller et gérer les modèles tout au long de leur cycle de vie.
3. Visualisation: Fournir des tableaux de bord pour obtenir des informations et analyser les performances du modèle.
4. Automatisation: Automatisation des étapes de création, de gouvernance, de déploiement, de surveillance et de recyclage du cycle de vie de l'IA pour des flux de travail fluides.
5. Qualité et explicabilité des données : Assurer la qualité des données et expliquer les décisions du modèle.
6. Algorithmes avancés : Utiliser des métriques et des gardes prêts à l'emploi pour améliorer les capacités du modèle.
7. Expérience utilisateur: Améliorer l'expérience utilisateur avec les flux GUI et API.
8. AIOps et intégration : Intégration avec AIOps et d'autres solutions pour une gestion unifiée.
9. API et télémétrie : Utilisation d'API pour une intégration transparente et la collecte de données de télémétrie.
10. Pratique et flux de travail : Créer un écosystème de soutien autour de l'observabilité de l'IA et agir sur ce qui est observé.

L'observabilité de l'IA en action

Chaque secteur met en œuvre des chatbots dans diverses fonctions à des fins distinctes. Les exemples incluent l’augmentation de l’efficacité, l’amélioration de la qualité du service, l’accélération des temps de réponse et bien d’autres encore.

Explorons le déploiement d'un chatbot au sein d'une organisation et discutons de la manière d'obtenir l'observabilité de l'IA à l'aide d'une plateforme d'IA comme Simseo.

Étape 1 : Collectez des traces et des métriques pertinentes

Simseo et ses capacités MLOps offrent une évolutivité de classe mondiale pour le déploiement de modèles. Les modèles de l’ensemble de l’organisation, quel que soit l’endroit où ils ont été créés, peuvent être supervisés et gérés sur une seule plateforme. Outre les modèles Simseo, les modèles open source déployés en dehors de Simseo MLOps peuvent également être gérés et surveillés par la plateforme Simseo.

Les capacités d’observabilité de l’IA au sein de la plateforme Simseo AI permettent de garantir que les organisations savent quand quelque chose ne va pas, comprennent pourquoi cela s’est mal passé et peuvent intervenir pour optimiser en permanence les performances des modèles d’IA. En suivant le service, la dérive, les données de prédiction, les données de formation et les métriques personnalisées, les entreprises peuvent maintenir la pertinence de leurs modèles et de leurs prévisions dans un monde en évolution rapide.

Étape 2 : Analyser les données

Avec Simseo, vous pouvez utiliser des tableaux de bord prédéfinis pour surveiller les métriques traditionnelles de la science des données ou personnaliser vos propres métriques personnalisées pour répondre à des aspects spécifiques de votre entreprise.

Ces métriques personnalisées peuvent être développées à partir de zéro ou à l'aide d'un modèle Simseo. Utilisez ces métriques pour les modèles créés ou hébergés dans Simseo ou en dehors de celui-ci.

« Refus rapide » les métriques représentent le pourcentage de réponses du chatbot que le LLM n'a pas pu traiter. Bien que cette mesure fournisse des informations précieuses, l’entreprise a réellement besoin de mesures concrètes pour la minimiser.

Questions guidées : Répondez à ces questions pour mieux comprendre les facteurs qui contribuent aux refus rapides :

• Le LLM dispose-t-il de la structure et des données appropriées pour répondre aux questions ?
• Existe-t-il une tendance dans les types de questions, de mots-clés ou de thèmes que le LLM ne peut pas aborder ou avec lequel il a du mal ?
• Existe-t-il des mécanismes de retour d'information en place pour recueillir les commentaires des utilisateurs sur les réponses du chatbot ?

Boucle de rétroaction d'utilisation : Nous pouvons répondre à ces questions en mettant en œuvre une boucle de rétroaction d'utilisation et en créant une application pour trouver les « informations cachées ».

Vous trouverez ci-dessous un exemple d'application Streamlit qui fournit des informations sur un échantillon de questions d'utilisateurs et des groupes de sujets pour les questions auxquelles le LLM n'a pas pu répondre.

Étape 3 : prendre des mesures basées sur l'analyse

Maintenant que vous maîtrisez les données, vous pouvez suivre les étapes suivantes pour améliorer considérablement les performances de votre chatbot :

1. Modifiez l'invite : Essayez différentes invites du système pour obtenir des résultats meilleurs et plus précis.

2. Améliorez votre base de données Vector : Identifiez les questions auxquelles le LLM n'a pas de réponse, ajoutez ces informations à votre base de connaissances, puis recyclez le LLM.

3. Affinez ou remplacez votre LLM : Expérimentez avec différentes configurations pour affiner votre LLM existant et obtenir des performances optimales.

Vous pouvez également évaluer d’autres stratégies LLM et comparer leurs performances pour déterminer si un remplacement est nécessaire.

4. Modérez en temps réel ou définissez les bons modèles de garde : Associez chaque modèle génératif à un modèle de garde prédictif d’IA qui évalue la qualité du résultat et filtre les questions inappropriées ou non pertinentes.

   Ce cadre a une large applicabilité dans les cas d'utilisation où l'exactitude et la véracité sont primordiales. DR fournit une couche de contrôle qui vous permet de récupérer les données d'applications externes, de les protéger avec les modèles prédictifs hébergés dans ou à l'extérieur des garde-corps Datarobot ou NeMo, et d'appeler un LLM externe pour faire des prédictions.

En suivant ces étapes, vous pouvez garantir une vue à 360° de tous vos actifs d’IA en production et que vos chatbots restent efficaces et fiables.

Résumé

L’observabilité de l’IA est essentielle pour garantir la performances efficaces et fiables des modèles d'IA dans l'écosystème d'une organisation. En tirant parti de la plateforme Simseo, les entreprises maintiennent une surveillance et un contrôle complets de leurs flux de travail d'IA, garantissant ainsi cohérence et évolutivité.

La mise en œuvre de pratiques d'observabilité robustes aide non seulement à identifier et à prévenir les problèmes en temps réel, mais contribue également à l'optimisation et à l'amélioration continues des modèles d'IA, créant ainsi des applications utiles et sûres.

En utilisant les bons outils et stratégies, les organisations peuvent naviguer dans les complexités des opérations d’IA et exploiter tout le potentiel de leurs investissements dans l’infrastructure d’IA.