为什么需要跨环境 AI 可观察性？
通过适用于所有 AI 产品的单一 AI 治理模式实现整个 AI 格局的端到端视图。文章 为什么需要跨环境 AI 可观察性？首次出现在 DataRobot AI 平台上。
来源:DataRobot博客实践中的 AI 可观察性
许多组织都怀着良好的意愿，构建了有前景的 AI 解决方案，但这些初始应用程序往往最终脱节且无法观察。例如，预测性维护系统和 GenAI docsbot 可能在不同区域运行，导致蔓延。AI 可观察性是指在生态系统中监控和了解生成和预测 AI 机器学习模型在其整个生命周期内的功能的能力。这在机器学习运营 (MLOps) 等领域至关重要，尤其是在大型语言模型运营 (LLMOps) 中。
AI 可观察性与 DevOps 和 IT 运营保持一致，确保生成和预测 AI 模型能够顺利集成并表现良好。它能够跟踪指标、性能问题和 AI 模型生成的输出 - 通过组织的可观察性平台提供全面的视图。它还通过保存和标记生产数据来重新训练预测或微调生成模型，让团队能够随着时间的推移构建更好的 AI 解决方案。这种持续的再训练过程有助于维持和提高 AI 模型的准确性和有效性。
然而，这并非没有挑战。由于设置时间更长，需要将多个基础设施和建模部分连接在一起，架构、用户、数据库和模型“蔓延”现在让运营团队不堪重负，而且持续维护和更新需要付出更多努力。如果没有一个开放、灵活的平台作为组织的集中指挥和控制中心来大规模管理、监控和管理整个 AI 环境，就不可能处理蔓延问题。
大多数公司不会只坚持使用一种基础设施堆栈，未来可能会改变现状。对他们来说真正重要的是 AI 生产、治理和监控保持一致。
DataRobot 提供 10 个主要的开箱即用组件，以实现成功的 AI 可观察性实践：