Implementazione e automazione

Domanda	Example response
Quali sono i requisiti per la scalabilità e il bilanciamento del carico?	Routing intelligente delle richieste, sistema di scalabilità automatico; ottimizzazione per partenze rapide a freddo mediante l'utilizzo di tecniche come il caching dei modelli, il lazy loading e i sistemi di storage distribuiti; progettazione del sistema per gestire modelli di traffico impetuosi e imprevedibili.
Quali sono i requisiti per l'aggiornamento e il lancio di nuove versioni?	Distribuzioni blu/verdi, versioni Canary, aggiornamenti continui e così via.
Quali sono i requisiti per il disaster recovery e la continuità aziendale?	Procedure di backup e ripristino, meccanismi di failover, configurazioni ad alta disponibilità e così via.
Quali sono i requisiti per automatizzare la formazione, l'implementazione e la gestione del modello di intelligenza artificiale generativa?	Pipeline di formazione automatizzata, implementazione continua, scalabilità automatica e così via.
In che modo verrà aggiornato e riqualificato il modello di intelligenza artificiale generativa non appena saranno disponibili nuovi dati?	Attraverso la riqualificazione periodica, l'apprendimento incrementale, l'apprendimento trasferito e così via.
Quali sono i requisiti per automatizzare il monitoraggio e la gestione?	Avvisi automatici, ridimensionamento automatico, riparazione automatica e così via.
Qual è il tuo ambiente di implementazione preferito per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale generativa?	Un approccio ibrido che utilizza AWS per la formazione dei modelli e la nostra infrastruttura locale per l'inferenza per soddisfare i requisiti di residenza dei dati.
Esistono piattaforme cloud specifiche che preferisci per le implementazioni di intelligenza artificiale generativa?	Servizi AWS, in particolare Amazon SageMaker AI per lo sviluppo e l'implementazione di modelli e Amazon Bedrock per i modelli di base.
Quali tecnologie di containerizzazione state considerando per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale generativa?	Vogliamo standardizzarci su contenitori Docker orchestrati con Kubernetes per garantire portabilità e scalabilità nel nostro ambiente ibrido.
Hai degli strumenti preferiti per CI/CD nella tua pipeline di intelligenza artificiale generativa?	GitLab per il controllo delle versioni e le pipeline CI/CD, integrato con Jenkins per test e implementazione automatizzati.
Quali strumenti di orchestrazione state considerando per la gestione dei flussi di lavoro di intelligenza artificiale generativa?	Apache Airflow per l'orchestrazione del flusso di lavoro, in particolare per la preelaborazione dei dati e le pipeline di formazione dei modelli.
Hai requisiti specifici per l'infrastruttura locale per supportare carichi di lavoro di intelligenza artificiale generativa?	Stiamo investendo in server accelerati da GPU e reti ad alta velocità per supportare i carichi di lavoro di inferenza locali.
Come intendete gestire il controllo delle versioni e l'implementazione dei modelli in ambienti diversi?	Abbiamo intenzione di utilizzarlo MLflow per il monitoraggio e il controllo delle versioni dei modelli e di integrarlo con la nostra infrastruttura Kubernetes per un'implementazione senza interruzioni in tutti gli ambienti.
Quali strumenti di monitoraggio e osservabilità state considerando per le implementazioni di intelligenza artificiale generativa?	Prometheus per la raccolta delle metriche e Grafana per la visualizzazione, con soluzioni di registrazione personalizzate aggiuntive per il monitoraggio specifico del modello.
Come state affrontando lo spostamento e la sincronizzazione dei dati in un modello di implementazione ibrido?	Lo utilizzeremo AWS DataSync per un trasferimento efficiente dei dati tra l'archiviazione locale e AWS, con processi di sincronizzazione automatizzati pianificati in base ai nostri cicli di formazione.
Quali misure di sicurezza state implementando per le implementazioni di intelligenza artificiale generativa in diversi ambienti?	Utilizzeremo IAM per le risorse cloud, integrate con il nostro Active Directory locale per implementare la end-to-end crittografia e la segmentazione della rete per proteggere i flussi di dati.