Dampak kecerdasan buatan pada pengembangan dan jalur penyebaran berkelanjutan semakin signifikan. Pemimpin pengembangan perangkat lunak harus mempertimbangkan berbagai faktor saat menjelajahi implementasi teknologi AI.
Berbeda dengan penyebaran aplikasi web konvensional, penyebaran AI melibatkan kompleksitas. Pembaruan perangkat lunak tradisional dapat diprediksi: setelah kode lulus pengujian, ia berfungsi seperti yang diinginkan. Namun, keluaran AI dan pembelajaran mesin dapat berfluktuasi karena ketergantungannya pada data dinamis dan perilaku statistik yang rumit.
Tantangan unik ini memerlukan pendekatan yang berbeda terhadap AI dibandingkan perangkat lunak tradisional. Sangat penting untuk membangun jalur pembelajaran mesin yang menggabungkan otomatisasi dan pemantauan untuk mengelola kompleksitas ini secara efektif.
DevOps bertujuan untuk meningkatkan kolaborasi antara pengembang dan operasi, mendorong otomatisasi dan umpan balik yang cepat. Dengan menerapkan prinsip-prinsip ini pada AI, sinergi antara AI dan DevOps muncul, membentuk fondasi yang kuat untuk jalur penyebaran pembelajaran mesin yang dapat diskalakan.
Sementara beberapa praktik terbaik dari DevOps dapat diterapkan secara langsung, perbedaan antara DevOps dan MLOps sangat penting. DevOps terutama berfokus pada kode, sedangkan MLOps menekankan manajemen model dan dataset bersamaan dengan kode. MLOps memperluas DevOps untuk mengatasi tantangan unik dalam pembelajaran mesin, seperti validasi data, pelacakan eksperimen, dan strategi untuk melatih ulang model.
Saat membangun sistem penyebaran berkelanjutan untuk pembelajaran mesin, sangat penting untuk melampaui sekadar pengkodean. Lanskap telah berkembang; keterampilan dalam pemrograman tidak lagi cukup. Melibatkan perusahaan pengembangan AI yang dapat menavigasi tahap-tahap ini sangat penting. Kerangka kerja yang terstruktur untuk membangun jalur ML dapat membantu mengurangi risiko, mematuhi regulasi, dan memastikan kinerja yang konsisten di sektor-sektor kritis seperti kesehatan dan keuangan.
Sebuah pertanyaan umum muncul mengenai perlunya tim pengembangan perangkat lunak yang didedikasikan untuk MLOps dibandingkan mengandalkan konsultan. Sementara konsultan satu kali mungkin menawarkan solusi sementara, jalur pembelajaran mesin memerlukan pengawasan yang berkelanjutan. Model dapat memburuk seiring waktu, data baru mungkin muncul, dan lingkungan penyebaran dapat berubah.
Tim yang didedikasikan memastikan manajemen jangka panjang, keahlian yang beragam, iterasi yang lebih cepat, dan mitigasi risiko yang efektif. Memiliki tim pengembangan perangkat lunak yang berkomitmen dan memahami seluk-beluk MLOps jauh lebih bermanfaat daripada bergantung pada layanan konsultasi yang sporadis. Bahkan dengan alat dan tim yang tepat, mencapai keberhasilan dalam DevOps untuk AI bergantung pada kepatuhan terhadap praktik terbaik yang telah ditetapkan.