详细内容或原文请订阅后点击阅览

通过平台工程方法加速生成式 AI 应用

2025年11月18日 17:04 33 Comments
X Twitter Instagram Mail

在这篇文章中，我将说明如何将平台工程原理应用于生成式人工智能，以实现更快的价值实现、成本控制和可扩展的创新。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
在过去的两年里，我与许多客户合作，使用生成式人工智能来改造他们的组织。大多数人都在实验上停滞不前，因为在提供可证明的价值之前，成本会不断增加，时间也会延长。 2023 年 AWS 麻省理工学院首席数据官 (CDO) 研讨会的调查支持了这一点，报告称，虽然 71% 的首席数据官正在尝试生成式 AI，但只有 6% 的人成功将其部署到生产中。成功的采用者利用平台工程概念，通过构建可重用组件来加速开发和控制成本，从而避免这一陷阱。在这篇文章中，我将说明如何将平台工程原理应用于生成式人工智能，以实现更快的价值实现、成本控制和可扩展的创新。为什么选择平台工程？平台工程并不是一个新概念。在传统软件开发中，团队长期以来一直投资于构建功能工具以加速应用程序开发。这种方法不仅节省时间和金钱，而且还允许开发团队通过隔离问题来专注于提高应用程序质量。专门的平台工程团队负责这些工具的创建和增强，提供扩展的功能、易用性和持续改进。 如下图所示，不仅更新的大型语言模型推出更加频繁，而且其基准分数在 2025 年初也比 2024 年提高了一倍。创新步伐的加快使得平台工程变得尤为重要，使组织能够快速采用更新、功能更强大的模型，集成最新的进展，并不断增强其应用程序。此外，平台工程方法通过可重用的组件和标准化框架实现可扩展性和效率，从而实现多个 AI 模型和应用程序的快速部署。标准化流程和工具有助于确保一致性和高质量的输出。安全性、合规性和
实现 工具 平台 扩展的 人工智能 快速部署 陷阱 为什么 合规性 强大的 证明的 生成式 专门的 持续改进 组件 一致性 控制成本 可扩展性 应用程序 质量的 软件开发 质量 功能 高质量的 标准化 更新的 工程 AI 安全性 最新的 过去的 研讨会 应用 提高 模型 团队 工具的 可证明的 新概念