Scalare oltre i PoC

Strategia per l'Intelligenza Artificiale (AI)

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

Cosa significa scalare?

 

Crescita dei dati

 

  • Scalabilità:
    • Gestire più dati, utenti e task
    • Mantenendo performance, qualità e costi sostenibili

 

  • Scalare l’AI = ritorni 3x!
    • Integrare nei processi aziendali esistenti
Strategia per l'Intelligenza Artificiale (AI)

Piattaforme cloud

 

  • Da PoC a sviluppo su larga scala

 

  • Piattaforma di cloud computing
    • Conformità alle normative sui dati
    • Sicurezza
    • Supporto per architetture multi-cloud e ibride

 

Scegliere la piattaforma cloud giusta

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Considerazioni sul deployment

  • Analisi di costi e performance
  • Governance; facilità di deploy e gestione

Analisi di costi e performance

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Costruire o acquistare

 

  • Modello pronto vs algoritmo custom

  • Maggior controllo sulle prestazioni

Maggiore controllo sulle prestazioni

 

  • Tempistiche di progetto

  • Un algoritmo custom richiede più tempo rispetto a uno già disponibile

Tempistiche di progetto

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Scalabilità e performance

 

  • Scalare = previsioni di qualità senza perdere performance

 

  • Performance:
    • Accuracy
    • Latency: tempo che il modello impiega per predire
    • Throughput: numero di previsioni in un dato tempo

 

 

Scalare: previsioni di qualità senza perdere performance

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Dati su larga scala

  • Cuore dei modelli di machine learning

  • Gestire il ciclo di vita dei dati

    • Preparare e mantenere

Cuore dei modelli di machine learning

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Accesso ai dati

 

  • Accessibili solo a reparti specifici; isolati dal resto
    • Genera silos
    • Riduce la trasparenza
    • Modelli inefficienti

 

  • Fonti diverse = formati diversi
    • Standardizzare

 

Genera silos

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Architettura scalabile

 

Progettare l’architettura giusta

 

  • Progettare l’architettura giusta

 

  • Microservizi
    • Scalano in modo indipendente
    • Flessibilità
    • Reattività

 

  • Coordinare le interazioni è difficile
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Infrastruttura per scalare

Le GPU accelerano i task ma con costi maggiori

 

  • Computazioni dati estese
  • Le GPU accelerano i task ma costano di più

 

  • Valuta i benefici
    • Velocizza il training del modello
    • Performance migliori
    • A costi aggiuntivi
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Snellire i processi AI

  • Piano di implementazione dettagliato e design dell’architettura
  • Standardizzare e snellire
    • Sviluppo, deployment e monitoraggio dei modelli

Standardizzare e snellire

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¡Vamos a practicar!

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