AI-udviklingsplatforme leverer infrastrukturen til at bygge applikationer på maskinlærings- og sprogmodeller. De håndterer modeladgang og -hosting, prompt- og versionsstyring, hentning af dine egne data, evaluering af output, overvågning af kvalitet og omkostninger i produktionen og de rækværk, der holder modeladfærden inden for grænserne.
Problemet, de adresserer, er, at en fungerende prototype slet ikke er i nærheden af et produktionssystem. Det er ligetil at kalde en model-API; vanskeligheden er at vide, om outputtet er godt, fange regressioner, når en prompt eller model ændres, kontrollere udgifter, håndtere fejl og demonstrere for alle andre, at systemet opfører sig acceptabelt.
Evaluering er der, hvor de fleste teams underinvesterer, og hvor kategoriens reelle værdi ligger. Traditionel software har deterministiske tests; modeloutput varierer, forringes på måder, der er svære at se, og kan ændre sig, når en udbyder opdaterer en model under dig. Uden systematisk evaluering er kvalitetsforskydning usynlig, indtil kunderne rapporterer det.
Casen handler om at gå fra prototype til noget, du kan betjene.
Systematisk evaluering af output
At teste ændringer i forhold til definerede tilfælde i stedet for at bedømme ud fra indtryk, hvilket er forskellen mellem ingeniørkunst og gætværk.
Prompt- og versionsstyring
Sporing af ændrede ændringer og mulighed for at vende tilbage, samt forbindelse til praksis for kildekodehåndtering .
Hentning af dine egne data
At forankre svar i dit indhold, forbinde til vektordatabaser , hvilket gør modeller nyttige til specifikt arbejde.
Omkostninger og latenstidssynlighed
Forståelse af tokenforbrug og svartid pr. funktion, som vokser hurtigt og overrasker folk.
Udbyderfleksibilitet
Skift eller sammenligning af modeller, forbindelse til maskinlæringsplatforme , uden at omskrive applikationen.
Brugerne er ingeniørteams og dem, der er ansvarlige for, hvad der sendes.
Software Engineers
De mennesker, der bygger AI-funktioner, der har forbindelse til applikationsudvikling , som er de primære brugere.
Maskinlæringsingeniører
De mennesker, der arbejder direkte med modeller og forbinder sig til datavidenskab og maskinlæringsplatforme.
Produktledere
De mennesker, der definerer acceptabel adfærd, som har brug for at se, hvad systemet rent faktisk gør.
Sikkerheds- og privatlivsteams
De personer, der er bekymrede for, hvilke data der når modeller, og som forbinder sig til styring af databeskyttelse.
Driftsteams
De mennesker, der støtter produktionen, for hvem ikke-deterministiske fiaskoer er ukendt territorium.
Produkterne varierer afhængigt af, hvor de sidder i stakken.
-
Applikationsframeworks og orkestrering: Biblioteker til sammenkædning af modelkald, hentning og værktøjer, der passer til teams, der bygger brugerdefinerede applikationer.
-
Evaluerings- og observerbarhedsplatforme: Test og overvågning af modeladfærd, hvilket er det mest konsekvent underforsynede behov.
-
Administrerede modelplatforme: Hosting og finjustering inden for cloudplatforme , hvilket reducerer driftsarbejdet.
-
Lavkode-AI-byggere: Samling af AI-funktioner uden engineering, hvilket er hurtigt at demonstrere og begrænset, når kravene vokser.
Funktionskortet dækker opbygning, evaluering og drift.
Standard funktioner
Modeladgang og routing
Forbindelse til modeller med fallback og sammenligning på tværs af udbydere.
Hurtig ledelse
Versions- og testprompts som artefakter snarere end som strenge i kode.
Hentningsintegration
Grundlæggende forståelse af dit indhold, forbindelse til vektordatabaser og dataintegration.
Evalueringsseler
Kørsel af testcases mod ændringer med scoring, som er kernedisciplinen.
Produktionssporing
Registrering af input, output og omkostninger for hvert kald, hvilket er afgørende for fejlfinding.
rækværk
Filtrering af input og output i forhold til defineret politik, forbindelse til sikkerhed.
Nøglefunktioner at se efter
Evaluering du virkelig vil opretholde
Bekræft at det er nemt nok at bygge og køre evalueringssæt til at det kan lade sig gøre, da det er den praksis, der adskiller systemer, der forbliver gode, fra dem, der stille og roligt forringes.
Fuld sporing inklusive fejl
Bekræft, at du kan se præcis, hvad der blev sendt og returneret for enhver anmodning, inklusive fejl, da fejlfinding af ikke-deterministisk adfærd uden spor er tæt på umuligt.
Datahåndtering af modeludbydere
Bekræft, hvad hver udbyder gør med prompts og output, herunder opbevaring og brug af træning, da din applikation kan sende kundedata til dem ved hver anmodning.
Omkostningskontrol før lovforslaget
Bekræft synligheden af omkostningerne pr. funktion og forbrugsgrænser, da tokenomkostningerne skaleres med digsage på måder, der er lette at overse, indtil en faktura ankommer.
Ikke-determinisme ændrer, hvordan du bygger og fungerer.
Model Adfærdsændringer Under Dig
Udbydere opdaterer modeller, og den adfærd, som din applikation var afhængig af, kan ændre sig uden en udgivelse fra din side. Fastgør versioner, hvor det er muligt, kør evalueringer løbende i stedet for ved udgivelse, og forvent, at et system, der fungerer i dag, måske ikke gør det i morgen.
Hurtig indsprøjtning påvirker enhver applikation, der læser upålidelig input
Instruktioner indlejret i brugerinput eller hentede dokumenter kan omdirigere modeladfærd, og der er intet fuldstændigt forsvar. Enhver applikation, der behandler eksternt indhold og har adgang til systemer eller data, skal designes ud fra denne antagelse og oprette forbindelse til sikkerhed.
Kundedataflow til tredjeparter
Hvert modelopkald kan sende personoplysninger til en udbyder, potentielt på tværs af grænser. Fastlæg det juridiske grundlag, videregiv det, og bekræft udbyderens vilkår for opbevaring og træning, med forbindelse til databeskyttelsesstyring.
Demonstrationer er ikke produktionsberedskab
En prototype, der fungerer på forberedte eksempler, afslører kun lidt om adfærd på reelle input i store mængder. Budgetter størstedelen af indsatsen til evaluering, overvågning og håndtering af cases, som demonstrationen aldrig dækkede.
Disse platforme ligger mellem modeller og applikationer.
Applikationsudvikling og AI
Applikationsudvikling og kunstig intelligens dækker den bredere praksis.
Machine Learning platforme
Maskinlærings- og datavidenskabelige platforme håndterer modeltræning og traditionel ML.
Generativ AI og agenter
Generativ AI og AI-agenter er det, de fleste af disse platforme bruges til at bygge.
Datainfrastruktur
Vektordatabaser og dataintegration leverer hentningslaget.
Udvikling og API'er
Udviklingssoftware og API-administrationsværktøjer dækker den omkringliggende teknik.
Cloud og sikkerhed
Cloud-administrationsplatforme er vært for disse systemer, og sikkerhedssoftware håndterer de særlige risici, de medfører.
