Mida teevad tehisintellekti insenerid?

Kas oled kunagi mõelnud, mis peidab end moesõna „tehisintellekti insener” taga? Mina ka. Väljastpoolt kõlab see uhkelt, aga tegelikkuses on see võrdselt disainitöö, segaste andmetega mässamine, süsteemide kokkupanek ja kinnisideeline kontrollimine, kas asjad toimivad nii, nagu peaksid. Kui soovid üherealist versiooni: nad muudavad udused probleemid toimivateks tehisintellekti süsteemideks, mis ei varise kokku, kui päris kasutajad kohale ilmuvad. Pikem ja veidi kaootilisem versioon - noh, see on allpool. Haara kofeiin. ☕

Artiklid, mida võiksite pärast seda lugeda:

🔗 Tehisintellekti tööriistad inseneridele: tõhususe ja innovatsiooni edendamine
Avastage võimsad tehisintellekti tööriistad, mis suurendavad inseneritöö tootlikkust ja loovust.

🔗 Kas tarkvarainsenerid asendatakse tehisintellektiga?
Avasta tarkvaratehnika tulevikku automatiseerimise ajastul.

🔗 Tehisintellekti insenerirakendused, mis muudavad tööstusharusid
Siit saate teada, kuidas tehisintellekt kujundab ümber tööstusprotsesse ja edendab innovatsiooni.

🔗 Kuidas saada tehisintellekti inseneriks
Samm-sammult juhend oma teekonna alustamiseks tehisintellekti inseneri karjääri suunas.

Kiire ülevaade: mida tehisintellekti insener tegelikult teeb 💡

Lihtsamal tasandil projekteerib, ehitab, tarnib ja hooldab tehisintellekti insener tehisintellekti süsteeme. Igapäevatöö hõlmab tavaliselt järgmist:

Ebamääraste toote- või ärivajaduste tõlkimine millekski, millega mudelid tegelikult hakkama saavad.
Andmete kogumine, sildistamine, puhastamine ja – paratamatult – uuesti kontrollimine, kui need hakkavad triivima.
Mudelite valimine ja treenimine, nende hindamine õigete mõõdikute abil ja nende ebaõnnestumiste üleskirjutamine.
Kogu asja pakkimine MLOps torujuhtmetesse, et seda saaks testida, juurutada ja jälgida.
Looduses ringi vaadates: täpsus, ohutus, õiglus... ja kohanemine enne, kui olukord untsu läheb.

Kui mõtled, et „nii et see on tarkvaratehnika pluss andmeteadus koos näpuotsaga tootemõtlemisest“ – jah, see ongi enam-vähem see.

Mis eristab häid tehisintellekti insenere teistest ✅

Võid teada kõiki alates 2017. aastast avaldatud arhitektuurialaseid artikleid ja ikkagi habrast segadust tekitada. Inimesed, kes selles rollis edu saavutavad, tavaliselt:

Mõtle süsteemis. Nad näevad kogu tsüklit: andmed sisse, otsused välja, kõik on jälgitav.
Ära aja esmalt maagiat taga. Enne keerukuse kuhjamist alusta algtasemetest ja lihtsatest kontrollidest.
Säilita tagasiside. Ümberõpe ja tagasipööramine ei ole lisad, vaid osa disainist.
Kirjuta asjad üles. Kompromissid, eeldused, piirangud – igavad, aga hiljem on sellest kasu.
Suhtu vastutustundlikku tehisintellekti tõsiselt. Riskid ei kao optimismi abil, need logitakse ja hallatakse.

Minilugu: Üks tugimeeskond alustas rumalate reeglite ja otsingu baasjoonega. See andis neile selged vastuvõtutestid, nii et kui nad hiljem suure mudeli sisse vahetasid, olid neil selged võrdlused – ja lihtne varuvariant, kui see valesti töötas.

Elutsükkel: segane reaalsus vs korralikud diagrammid 🔁

Raamige probleem. Määrake eesmärgid, ülesanded ja see, milline näeb välja „piisavalt hea“.
Töötle andmeid. Puhasta, sildista, jaga, versiooni. Skeemi nihke tuvastamiseks valideeri lõputult.
Mudelkatsed. Proovige lihtsaid lahendusi, testige lähtejooni, itereerige, dokumenteerige.
Saatke see ära. CI/CD/CT torujuhtmed, ohutu juurutamine, kanaarikoodid, tagasipööramised.
Jälgige. Jälgige täpsust, latentsust, triivi, õiglust ja kasutajate tulemusi. Seejärel koolitage ümber.

Slaidil näeb see välja nagu kena ring. Praktikas on see pigem nagu spagetitega žongleerimine luuaga.

Vastutustundlik tehisintellekt, kui rehv teele satub 🧭

Asi pole ilusates slaidiesitlustes. Insenerid toetuvad raamistikele, et muuta risk reaalseks:

NISTi tehisintellekti nõuetekohane juhtimisraamistik (RMF) annab struktuuri riskide märkamiseks, mõõtmiseks ja haldamiseks kogu disaini ja juurutamise vältel [1].
OECD põhimõtted toimivad pigem kompassi rollis – laiaulatuslike suunistena, millest paljud organisatsioonid lähtuvad [2].

Paljud meeskonnad loovad ka oma kontrollnimekirjad (privaatsuse ülevaated, inim-sisene suhtlus), mis on nende elutsüklitega kaardistatud.

Dokumendid, mis ei tundu valikulised: mudelikaardid ja andmelehed 📝

Kaks paberit, mille eest sa endale hiljem tänad:

Näidiskaardid → kirjeldavad kavandatud kasutust, hindamiskontekste ja hoiatusi. Kirjutatud nii, et toote- ja juriidilised spetsialistid saaksid ka aru [3].
Andmekogumite andmelehed → selgitavad, miks andmed eksisteerivad, mis neis sisaldub, võimalikud eelarvamused ning ohutud ja ohtlikud kasutusviisid [4].

Tulevane sina (ja tulevased meeskonnakaaslased) annate sulle vaikselt plaksu nende kirjutamise eest.

Põhjalik analüüs: andmekanalid, lepingud ja versioonimine 🧹📦

Andmed muutuvad kontrollimatuks. Nutikad tehisintellekti insenerid jõustavad lepinguid, salvestavad kontrolle ja hoiavad versioone koodiga seotuna, et saaksite hiljem tagasi kerida.

Valideerimine → skeemi, vahemike, värskuse kodifitseerimine; dokumentide automaatne genereerimine.
Versioonimine → joonda andmekogumid ja mudelid Giti muudatustega, et sul oleks muudatuste logi, mida saad tegelikult usaldada.

Väike näide: Üks jaemüüja libistas sisse skeemikontrollid, et blokeerida tarnijate nullväärtustega täidetud andmevood. See üksainus juhe peatas korduvad tagasikutsumiste arvu langused enne, kui kliendid neid märkasid.

Põhjalik ülevaade: saatmine ja skaleerimine 🚢

Mudeli käivitamine prod funktsioonis ei piisa ainult model.fit() funktsioonist . Tööriistad sisaldavad järgmist:

Docker järjepideva pakendamise jaoks.
Kubernetes orkestreerimiseks, skaleerimiseks ja turvaliseks juurutamiseks.
MLOps raamistikud kanaarilindude, A/B jaotuste ja kõrvalekallete tuvastamise jaoks.

Kardina taga on tervisekontrollid, jälgimine, protsessori ja graafikakaardi ajastamine, ajalõpu häälestamine. Mitte glamuurne, vaid hädavajalik.

Põhjalik ülevaade: GenAI süsteemid ja RAG 🧠📚

Generatiivsed süsteemid toovad kaasa veel ühe keerdkäigu – maanduse otsingu teel.

Manustamine + vektori otsing sarnasuse kiireks otsimiseks.
Orkestreerimisteegid ahelapäringu, tööriistade kasutamise ja järeltöötluseni.

Valikud tükeldamise, ümberjärjestamise ja hindamise osas – need väikesed muudatused määravad, kas saad kohmaka vestlusroboti või kasuliku kaaspiloodi.

Oskused ja tööriistad: mis tegelikult virnas on 🧰

Segatud valik klassikalist masinõppe ja süvaõppe varustust:

Raamistikud: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn.
Torustikud: õhuvool jne planeeritud tööde jaoks.
Tootmine: Docker, K8s, teenindusraamistikud.
Jälgitavus: triivi monitorid, latentsuse jälgijad, õigluse kontrollid.

Keegi ei kasuta kõike . Nipp seisneb selles, et kogu elutsükli kohta on piisavalt teadmisi, et mõistlikult arutleda.

Tööriistade tabel: mille poole insenerid tegelikult haaravad 🧪

Tööriist	Sihtrühm	Hind	Miks see on mugav
PyTorch	Teadlased, insenerid	Avatud lähtekoodiga	Paindlik, pütooniline, tohutu kogukond, kohandatud võrgud.
TensorFlow	Tootekesksed meeskonnad	Avatud lähtekoodiga	Ökosüsteemi sügavus, TF Serving & Lite juurutuste jaoks.
scikit-learn	Klassikalise masinõppe kasutajad	Avatud lähtekoodiga	Suurepärased baasjooned, korras API, eeltöötlus sisse ehitatud.
MLflow	Paljude katsetega meeskonnad	Avatud lähtekoodiga	Hoiab jooksud, mudelid ja esemed korrastatuna.
Õhuvool	Torujuhtme inimesed	Avatud lähtekoodiga	DAG-id, ajastamine, jälgitavus piisavalt hea.
Docker	Põhimõtteliselt kõik	Vaba tuum	Sama keskkond (enamasti). Vähem tülisid teemal „töötab ainult sülearvutil”.
Kubernetes	Infrapuna-rasked meeskonnad	Avatud lähtekoodiga	Automaatne skaleerimine, juurutused, ettevõtte tasemel lihasmass.
K8-del teenindav modell	K8s mudeli kasutajad	Avatud lähtekoodiga	Standardne portsjon, triivkonksud, skaleeritavad.
Vektoriotsingu teegid	RAG-ehitajad	Avatud lähtekoodiga	Kiire sarnasus, GPU-sõbralik.
Hallatud vektoripoed	Ettevõtte RAG-meeskonnad	Tasulised tasemed	Serverita indeksid, filtreerimine, töökindlus suures mahus.

Jah, sõnastus tundub ebaühtlane. Tööriistade valik tavaliselt ongi.

Edu mõõtmine ilma numbritesse uppumata 📏

Olulised mõõdikud sõltuvad kontekstist, kuid tavaliselt on tegemist järgmiste tegurite kombinatsiooniga:

Ennustamise kvaliteet: täpsus, tagasikutsutavus, F1, kalibreerimine.
Süsteem + kasutaja: latentsus, p95/p99, konversioonide kasv, lõpuleviimise määrad.
Õigluse indikaatorid: võrdsus, erinev mõju – kasutatud ettevaatlikult [1][2].

Mõõdikud on olemas kompromisside väljatoomiseks. Kui need seda ei tee, vahetage need välja.

Koostöömustrid: see on meeskonnatöö 🧑🤝🧑

Tehisintellekti insenerid istuvad tavaliselt ristmikul:

Toote- ja valdkonnainimesed (määratlege edu, piirded).
Andmeinsenerid (allikad, skeemid, teenusetaseme lepingud).
Turvalisus/juriidiline (privaatsus, vastavus).
Disain/uuring (kasutajatestimine, eriti GenAI jaoks).
Operatsioonid/SRE (käideldavuse ja tulekahju õppused).

Oodake kritseldustega kaetud tahvleid ja aeg-ajalt toimuvaid ägedaid meetrikaalaseid vaidlusi – see on tervislik.

Lõksud: tehniline võlasoo 🧨

Masinaõppe süsteemid meelitavad ligi varjatud võlga: sassis konfiguratsioonid, nõrgad sõltuvused, unustatud ühendavad skriptid. Professionaalid loovad enne soostumist kaitsepiirded – andmetestid, tipitud konfiguratsioonid, tagasipööramised. [5]

Mõistuse hoidjad: tavad, mis aitavad 📚

Alusta väikeselt. Tõesta, et torujuhe töötab enne mudelite keerulisemaks muutmist.
MLOps torujuhtmed. CI andmete/mudelite jaoks, CD teenuste jaoks, CT ümberõppeks.
Vastutustundliku tehisintellekti kontrollnimekirjad. Teie organisatsiooniga kaardistatud, koos dokumentidega nagu mudelikaardid ja andmelehed [1][3][4].

Kiire KKK uuesti tegemine: ühelauseline vastus 🥡

Tehisintellekti insenerid ehitavad otsast lõpuni süsteeme, mis on kasulikud, testitavad, juurutatavad ja mõnevõrra ohutud – tehes samal ajal kompromissid selgeks, et keegi poleks pimeduses.

TL;DR 🎯

Nad käsitlevad häguseid probleeme → usaldusväärseid tehisintellekti süsteeme andmetöötluse, modelleerimise, MLOpsi ja jälgimise kaudu.
Parimad hoiavad asjad esiteks lihtsana, mõõdavad järeleandmatult ja dokumenteerivad eeldusi.
Tootmise tehisintellekt = müügikanalid + põhimõtted (CI/CD/CT, õiglus vajadusel, riskimõtlemine sisse ehitatud).
Tööriistad on lihtsalt tööriistad. Kasuta minimaalset, mis aitab sul rongilt rööbastele jõuda, teenindada ja jälgida.

Viitelingid

NIST AI RMF (1.0). Link
OECD tehisintellekti põhimõtted. Link
Mudelkaardid (Mitchell jt, 2019). Link
Andmekogumite andmelehed (Gebru jt, 2018/2021). Link
Varjatud tehniline võlg (Sculley jt, 2015). Link

Leia uusim tehisintellekt ametlikust tehisintellekti abilise poest

Meist

Tagasi blogisse

Riik/regioon