Не является сюрпризом то, что внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в корпоративном секторе ускорится в 2025 году. Однако по мере расширения масштабов внедрения ИИ в организациях растет разнообразие рабочих нагрузок ИИ, что приводит к фрагментации экосистемы услуг, увеличивая риски и сложность. Это делает наблюдаемость ИИ критически важным компонентом ИТ-стратегии. Давайте разберемся, почему.
Каковы 4 направления наблюдаемости ИИ?
Наблюдаемость ИИ охватывает четыре ключевые области, необходимые для управления рабочими нагрузками ИИ в предприятии:
- Наблюдение за системами и приложениями на базе ИИ
- Мониторинг инфраструктуры, поддерживающей обучение и выводы
- Отслеживание производительности моделей в режиме реального времени
- Обеспечение ответственного использования ИИ за счет конфиденциальности данных, соблюдения нормативных требований и мониторинга безопасности
Эти рабочие нагрузки усложняют ИТ-среды и требуют инструментов наблюдаемости для удовлетворения специфических требований систем ИИ. В отличие от традиционной наблюдаемости, наблюдаемость ИИ распространяется на такие задачи, как отслеживание затрат на обучение, мониторинг безопасности данных и моделей, а также управление непредсказуемостью результатов недетерминированных моделей. По мере расширения масштабов использования ИИ в организациях эти сложности делают наблюдаемость критически важным фактором, обеспечивающим операционную эффективность.
Пример из практики: Обучение LLM
Процесс обучения LLM выявляет уникальные требования к наблюдаемости инфраструктуры ИИ. Он включает в себя тысячи графических процессоров, соединенных между собой высокоскоростными сетями, на которых выполняются рабочие нагрузки, генерирующие огромные потоки данных и непредсказуемые всплески ресурсов. Это требует мониторинга использования графических процессоров в реальном времени на 16 000 графических процессорах. Частые «проверки» состояния модели могут приводить к резким скачкам пропускной способности хранилища, заставляя системы обрабатывать всплески до 7 терабайт в секунду. Производительность сети должна быть оптимизирована, чтобы избежать узких мест, вызванных «жирными потоками» в передаче данных.
Хотя большинству предприятий, возможно, не требуются рабочие нагрузки такого масштаба, основные проблемы остаются актуальными для обучения настраиваемых моделей ИИ в различных масштабах и с разным временем обучения. Рабочие нагрузки ИИ требуют специализированных инструментов наблюдаемости, способных обрабатывать уникальные требования, такие как:
- Наблюдаемость GPU для отслеживания эффективности использования, пропускной способности памяти и тепловых характеристик
- Наблюдаемость сети для мониторинга высокоскоростных межсоединений, обнаружения узких мест в распределенной связи и обеспечения сбалансированных потоков данных
Эти вопросы подчеркивают, что наблюдаемость ИИ выходит за рамки традиционной наблюдаемости. В отличие от стандартной инфраструктуры, рабочие нагрузки ИИ требуют глубокого понимания специализированного оборудования, динамического распределения ресурсов и межсоединений, критически важных для производительности. Адаптация к этим требованиям стала ключевым фактором успешного масштабирования инициатив в области ИИ. Давайте рассмотрим четыре основные столпа наблюдаемости ИИ.
Направление 1: Наблюдаемость приложений ИИ
Наблюдаемость приложений ИИ расширяет традиционные возможности APM для удовлетворения уникальных требований рабочих нагрузок ИИ. Сюда входит отслеживание использования токенов, версий моделей, параметров, взаимодействия инструментов и векторных баз данных. Также важно отслеживать цепочки LLM и рабочие процессы, которые вместе составляют основу Compound AI Observability. Наблюдаемость обратной связи играет важную роль, аналогичную RUM в традиционных приложениях, путем мониторинга таких показателей, как задержка ответа чат-бота, коэффициент отказов и явные отзывы пользователей, а также неявные сигналы, такие как вопросы и правки.
Открытые фреймворки, такие как OpenLLMetry и OpenLIT, построенные на базе OpenTelemetry (OTEL), становятся основополагающими подходами для наблюдения за системами искусственного интеллекта. Эти фреймворки расширяют возможности OTEL для обработки метрик, специфичных для LLM, отслеживания затрат, мониторинга GPU и быстрого создания версий, предлагая единую платформу для наблюдения за искусственным интеллектом. По мере того, как предприятия внедряют такие инструменты для мониторинга своих рабочих нагрузок в области искусственного интеллекта, современные решения APM и наблюдения за искусственным интеллектом должны развиваться в соответствии с этими стандартами.
Направление 2: Наблюдаемость инфраструктуры ИИ
Наблюдаемость инфраструктуры ИИ расширяет традиционный мониторинг инфраструктуры, включая производительность графических процессоров, а также другие специализированные потребности для эффективной обучения и рабочих нагрузок на вывод. В то время как традиционный мониторинг инфраструктуры фиксирует стандартные показатели, такие как задержка и пропускная способность, масштаб, сложность и аппаратные требования рабочих нагрузок ИИ вводят новые сложности. Мониторинг графических процессоров фокусируется на производительности графических процессоров и их экосистем, с учетом специфики локальных и облачных сред:
- Использование и эффективность: Отслеживание использования графического процессора для выявления недоиспользования и оптимизации распределения рабочей нагрузки.
- Использование памяти: Мониторинг распределения памяти для предотвращения переполнения, которое может привести к сбою приложений или снижению производительности.
- Пропускная способность PCIe: Отслеживание скорости передачи данных для выявления и устранения узких мест между графическими процессорами и компонентами системы.
- Тепловые характеристики и энергопотребление: Мониторинг температуры и энергопотребления для обеспечения работы графических процессоров в безопасных пределах и поддержания оптимальной производительности без перегрева.
Мониторинг сети помогает обеспечить эффективность и сбалансированность высокоскоростных межсоединений и потоков данных, необходимых для распределенных систем ИИ. Это включает:
- Обнаружение перегрузок в средах с высокой пропускной способностью
- Мониторинг моделей передачи данных между графическими процессорами и узлами для оптимизации связи
- Обеспечение эффективности синхронизации для минимизации задержек в распределенном обучении ИИ
Эти объединенные возможности обеспечивают видимость инфраструктуры, поддерживающей рабочие нагрузки ИИ.
Направление 3: Ответственная наблюдаемость ИИ
Ответственная наблюдаемость ИИ помогает обеспечить развертывание систем ИИ с соблюдением этических норм, ответственности и нормативных стандартов. Этот подход можно разделить на следующие основные области:
- Конфиденциальность и безопасность данных: Мониторинг использования персональной информации, обеспечение соблюдения ограничений на ввод и вывод данных, а также защита конфиденциальной информации.
- Неправомерное использование моделей: Обнаружение атак с быстрым вводом данных, выявление несанкционированных моделей использования и обеспечение соответствия результатов этическим нормам.
- Аудитируемость: Сбор подробных журналов входных данных, выходных данных и потоков решений модели для обеспечения отслеживаемости и прозрачности во время аудитов или расследований после инцидентов.
- Наблюдаемость соответствия: Преобразование нормативных политик в измеримые сигналы наблюдаемости, что помогает обеспечить соблюдение меняющихся законов, таких как GDPR или Закон ЕС об искусственном интеллекте.
Ответственная наблюдаемость ИИ также ускоряет внедрение ИИ, помогая пользователям решать такие важные проблемы, как предвзятость, неправомерное использование и риски для конфиденциальности. Проактивный мониторинг помогает пользователям упростить аудит, укрепить доверие заинтересованных сторон и обеспечить ответственное масштабирование систем ИИ. Непрерывное наблюдение за соблюдением нормативных требований дополнительно помогает предприятиям адаптироваться к меняющимся нормам и поддерживать этические практики ИИ в масштабах всего предприятия.
Направление 4: Наблюдаемость производительности модели
Наблюдаемость производительности модели помогает обеспечить, чтобы модели ИИ давали ожидаемые результаты на протяжении всего своего жизненного цикла. Это включает в себя мониторинг во время обучения, когда такие показатели, как точность, дрейф и качество данных, помогают определить, когда необходимы корректировки. Наблюдаемость во время обучения также отслеживает оптимизацию гиперпараметров и использование ресурсов, обеспечивая плавный переход к производству. Наблюдаемость во время вывода заключается в оценке качества алгоритма в реальных сценариях. Такие метрики, как точность прогнозирования, показатели достоверности и пороги справедливости, имеют решающее значение для оценки того, насколько хорошо модель соответствует поставленным целям. Мониторинг этих метрик в режиме реального времени помогает выявлять такие проблемы, как предвзятые прогнозы, отклонения от ожидаемого поведения или снижение производительности с течением времени.
Для приложений с повышенными требованиями, таких как здравоохранение и финансы, понимание логики прогнозов модели имеет решающее значение. Интеграция наблюдаемости с механизмами объяснимости повышает прозрачность, помогая обеспечить справедливость и подотчетность в процессе принятия решений.
Будущее наблюдаемости ИИ
Наблюдаемость ИИ обладает огромным потенциалом для организаций, стремящихся справиться со сложностями систем ИИ. Разрабатывая инструменты для мониторинга конфиденциальности данных, обнаружения неправомерного использования моделей и обеспечения соответствия меняющимся нормативным требованиям, компании могут быть уверены, что внедряют технологии ИИ максимально эффективно.
Источник: The Four Pillars of AI Observability
