Operazionalizzare i carichi di lavoro di IA generativa e scalare con Amazon Bedrock – Parte 1: GenAIOps

Le organizzazioni aziendali stanno rapidamente passando dagli esperimenti di intelligenza artificiale generativa a implementazioni in produzione e a soluzioni di intelligenza artificiale agentica complesse. Questo progresso, tuttavia, porta con sé nuove sfide in termini di scalabilità, sicurezza, governance ed efficienza operativa. Questa serie di articoli del blog introduce le operazioni di IA generativa (GenAIOps), che rappresentano l'applicazione dei principi DevOps alle soluzioni di IA generativa. L'obiettivo è dimostrare come implementare GenAIOps per le applicazioni basate su Amazon Bedrock, un servizio completamente gestito che offre una scelta di modelli fondamentali (FM) leader del settore, insieme a un'ampia gamma di funzionalità necessarie per costruire applicazioni di IA generativa.

In questa prima parte della nostra serie in due parti, imparerete come evolvere la vostra architettura DevOps esistente per i carichi di lavoro di IA generativa e implementare le pratiche GenAIOps. Presenteremo strategie di implementazione pratiche per diversi livelli di adozione dell'IA generativa, concentrandoci sul consumo dei modelli fondamentali. Per informazioni sulla formazione dei modelli fondamentali, la messa a punto dei modelli e la distillazione dei modelli, fare riferimento alle nostre risorse separate. La seconda parte tratterà le AgentOps e i pattern avanzati per la scalatura delle applicazioni di IA agentica in produzione.

Dal DevOps al GenAIOps

Per anni, le aziende hanno integrato con successo le pratiche DevOps nel ciclo di vita delle loro applicazioni, semplificando l'integrazione continua, la consegna e la distribuzione di soluzioni software tradizionali. Man mano che progrediscono nei livelli di adozione dell'IA generativa, scoprono rapidamente che le pratiche DevOps tradizionali non sono sufficienti per gestire i carichi di lavoro di IA generativa su larga scala. Mentre il DevOps convenzionale enfatizza la collaborazione senza soluzione di continuità tra i team di sviluppo e operazioni e gestisce sistemi deterministici con output prevedibili, la natura non deterministica e probabilistica degli output dell'IA richiede un cambiamento nel modo in cui le organizzazioni approcciano la gestione del ciclo di vita delle loro soluzioni basate sull'IA generativa.

GenAIOps aiuta a superare queste sfide, fornendo un framework che affronta le specificità dell'IA generativa. Questo approccio estende i principi DevOps per includere considerazioni critiche relative all'IA, garantendo che le applicazioni generative possano essere gestite in modo efficace e sicuro durante tutto il loro ciclo di vita.

Affidabilità e mitigazione del rischio

• Difesa contro le allucinazioni, gestione della non-deterministica e abilitazione di aggiornamenti sicuri dei modelli tramite guardrail, pipeline di valutazione e monitoraggio automatizzato.

Scalabilità e performance

• Scalatura a centinaia di applicazioni mantenendo bassa la latenza di risposta e costi di consumo efficienti.

Miglioramento continuo ed eccellenza operativa

• Costruzione di ambienti coerenti, riutilizzo e versioning degli asset di IA generativa, gestione del contesto e del ciclo di vita dei modelli, e miglioramento dei sistemi di IA generativa tramite valutazione automatizzata, messa a punto e collaborazione uomo-IA.

Sicurezza e conformità

• Abilitazione di sicurezza e conformità robuste a diversi livelli: modelli, dati, componenti, applicazioni ed endpoint. Le preoccupazioni comuni includono attacchi di prompt injection, fuga di dati nelle risposte dei modelli e accesso non autorizzato a modelli e strumenti.

Controlli di governance

• Stabilire politiche chiare e responsabilità per i dati sensibili e la proprietà intellettuale (IP) allineando le soluzioni ai requisiti normativi.

Ottimizzazione dei costi

• Ottimizzazione dell'utilizzo delle risorse e gestione del rischio di spesa eccessiva.

Il ciclo di vita di GenAIOps

Ad alto livello, il ciclo di vita di GenAIOps è simile a quello di DevOps, ma ci sono considerazioni aggiuntive per ogni fase del ciclo di vita quando si tratta di applicazioni di IA generativa. La seguente descrizione illustra le pratiche DevOps per fase e le estensioni GenAIOps.

Plan

• Pratiche DevOps: Pianificare e collaborare in team interfunzionali. Definire i requisiti e il backlog di prodotto. Dare priorità al lavoro e stimare lo sforzo. Definire gli obiettivi aziendali e gli indicatori chiave di performance (KPI).
• Estensioni GenAIOps: Prototipare per valutare l'idoneità dell'IA generativa per il caso d'uso. Valutare i rischi del caso d'uso, dei modelli e dei dati utilizzati. Revisionare i rischi di conformità o legali e ricevere l'approvazione. Stabilire metriche di performance, latenza e costo. Valutare considerazioni etiche e requisiti di conformità.

Develop

• Pratiche DevOps: Sviluppare il codice secondo le specifiche, con controllo di versione. Creare ed eseguire test unitari e di integrazione, analisi statica del codice e smoke test locali. Scegliere gli archivi dati sottostanti. Standardizzare gli ambienti di sviluppo integrati (IDE) per la coerenza.
• Estensioni GenAIOps:
  • Preparazione dei dati: Selezionare la soluzione di archiviazione per i dati di IA generativa a seconda della classificazione dei dati. Rendere i dati disponibili tra gli ambienti. Implementare archivi dati per la Generazione Aumentata dal Recupero (RAG). Utilizzare strumenti di versioning dei dati. Costruire server del Protocollo di Contenuto del Modello (MCP) per l'accesso ai dati.
  • Sviluppo: Sperimentare e selezionare i modelli candidati migliori. Aumentare il modello con RAG o tecniche di ingegneria dei prompt, versionando prompt, dati RAG, dati di valutazione. Sperimentare strategie di chunking e modelli di embedding. Eseguire test di valutazione automatizzati con strumenti di valutazione dei modelli, tracciare esperimenti, salvare risultati. Sviluppare nuovi strumenti o integrarli con strumenti esistenti con controllo di versione. Limitare le allucinazioni e gli output dannosi con guardrail. Pianificare la capacità. Investigare le tracce degli agenti.

Build

• Pratiche DevOps: Il commit avvia il processo di build, che crea artefatti distribuibili. Eseguire test unitari, di integrazione e scansioni di sicurezza. I test falliti attivano il rifiuto della pull request e la notifica allo sviluppatore.
• Estensioni GenAIOps: Eseguire test unitari e di integrazione per la selezione di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), prompt, RAG e agenti.

Test

• Pratiche DevOps: Distribuire build riuscite in un ambiente di pre-produzione che rispecchia la produzione. Eseguire test funzionali (integrazione, regressione, test di accettazione utente), test non funzionali (carico, stress, spike testing), test di sicurezza (penetration testing, DAST e IAST). Test di usabilità. Smoke test per la funzionalità end-to-end.
• Estensioni GenAIOps: Abilitare i Modelli Fondamentali (FM) e le capacità di Amazon Bedrock nell'account di produzione. Eseguire test aggiuntivi:
  • Test di qualità: valutare la qualità della risposta basata su metriche predefinite per il caso d'uso (accuratezza, rilevanza).
  • Test di sicurezza: red-teaming e test avversariali.
  • Test di valutazione umana.
  • Test di performance dell'IA generativa.
  • Test end-to-end RAG o agenti.

Release

• Pratiche DevOps: La build è approvata per la distribuzione e avvia il processo di gestione del rilascio con flussi di lavoro di approvazione manuali o automatizzati. Crea note di rilascio e documentazione e programma il rilascio.
• Estensioni GenAIOps: Le note di rilascio dovrebbero includere versioni per prompt, set di dati, flussi di prompt, configurazioni di agenti, configurazioni LLM e modelli utilizzati. Includere anche soglie di qualità della risposta e documentazione sull'IA responsabile.

Deploy

• Pratiche DevOps: La build di rilascio viene distribuita in produzione utilizzando strumenti di gestione della configurazione e containerizzazione per implementare la coerenza tra gli ambienti, con opzioni per strategie come la blue-green deployment.
• Estensioni GenAIOps: Abilitare i Modelli Fondamentali (FM) e le capacità di Amazon Bedrock nell'account di produzione.

Maintain

• Pratiche DevOps: Gestione della produzione con orchestrazione dell'infrastruttura e auto scaling per soddisfare la domanda. Mantenimento delle basi di conoscenza.
• Estensioni GenAIOps: Sebbene la tabella fornita non delinei estensioni GenAIOps specifiche per questa fase, le attività di monitoraggio e miglioramento continuo sono intrinsecamente legate alla manutenzione efficace dei sistemi di IA generativa, come dettagliato nella fase successiva.

Monitor

• Pratiche DevOps: Raccolta automatizzata delle metriche di performance dell'applicazione e dell'infrastruttura. Identificazione e risoluzione dei problemi. Il feedback dal monitoraggio delle applicazioni e dal comportamento degli utenti torna alla fase di pianificazione.
• Estensioni GenAIOps: Monitorare la qualità della risposta e gli interventi dei guardrail. Tracciare la latenza, il throughput e gli errori del modello (come il throttling). Tracciare l'analisi dell'utilizzo, i token e i costi. Raccogliere e analizzare il feedback degli utenti. Raccogliere input/output da utilizzare per futuri miglioramenti. Monitoraggio della sicurezza per l'IA generativa. I flussi di dati tornano alla pianificazione per futuri miglioramenti.

Persone e processi in GenAIOps

Prima di esplorare i pattern di implementazione di GenAIOps, esaminiamo ora come GenAIOps espande ruoli e processi per affrontare le sfide uniche associate all'IA generativa. Di seguito sono riportati i ruoli e i pilastri chiave del ciclo di vita delle applicazioni di IA generativa:

• Product owners ed esperti di dominio definiscono e prioritizzano i casi d'uso, creano set di dati di prompt "golden", stabiliscono metriche di successo e convalidano l'idoneità dell'IA generativa attraverso una prototipazione rapida.
• I team GenAIOps e piattaforma standardizzano l'infrastruttura dell'account e predispongono ambienti per la fornitura, il consumo e la personalizzazione dei modelli, integrando...