PoCs से आगे स्केलिंग

Artificial Intelligence (AI) Strategy

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

स्केल करना क्या होता है?

 

 

• Scalability:
  • बढ़ते डेटा, यूज़र्स और टास्क संभालें
  • परफॉर्मेंस, क्वालिटी और किफायत बनाए रखें

 

• AI को स्केल करें = 3x अधिक रिटर्न!
  • मौजूदा बिज़नेस प्रोसेसेज़ में इंटीग्रेट करें

क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म

 

• PoC से फुल-स्केल डेवलपमेंट

 

• क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म
  • डेटा रेगुलेशंस का अनुपालन
  • सिक्योरिटी
  • मल्टी-क्लाउड और हाइब्रिड-क्लाउड आर्किटेक्चर सपोर्ट

 

डिप्लॉयमेंट विचार

• कॉस्ट और परफॉर्मेंस एनालिसिस
• गवर्नेंस उपाय; डिप्लॉय और मैनेज करना आसान

बिल्ड बनाम बाय

 

• ऑफ-द-शेल्फ मॉडल बनाम कस्टम एल्गोरिदम

• सिस्टम परफॉर्मेंस पर अधिक कंट्रोल

 

• प्रोजेक्ट टाइमलाइन्स

• उपलब्ध एल्गोरिदम की तुलना में कस्टम एल्गोरिदम अधिक समय लेता है

स्केलेबिलिटी और परफॉर्मेंस

 

• स्केलिंग = परफॉर्मेंस से समझौता किए बिना क्वालिटी प्रेडिक्शंस

 

• परफॉर्मेंस:
  • Accuracy
  • Latency: प्रेडिक्शन में मॉडल का समय
  • Throughput: दिए गए समय में प्रेडिक्शंस की संख्या

 

 

डेटा एट स्केल

• Machine Learning मॉडलों का कोर

• डेटा लाइफसाइकल मैनेज करना

  • तैयारी और मेंटेनेंस

डेटा तक पहुँच

 

• सिर्फ खास विभागों को एक्सेस; बाकी से अलग
  • साइलो बनते हैं
  • ट्रांसपेरेंसी घटती है
  • अक्षम मॉडल

 

• अलग स्रोत = अलग फ़ॉर्मैट
  • स्टैंडर्डाइज़ करें

 

स्केल करने योग्य आर्किटेक्चर

 

 

• सही आर्किटेक्चर डिज़ाइन करना

 

• Microservices
  • स्वतंत्र रूप से स्केल करें
  • फ्लेक्सिबिलिटी
  • रिस्पॉन्सिवनेस

 

• इंटरैक्शन का कोऑर्डिनेशन कठिन

स्केल के लिए इन्फ्रास्ट्रक्चर

 

• व्यापक डेटा कंप्यूटेशंस
• GPUs टास्क तेज़ करते हैं, पर कॉस्ट बढ़ती है

 

• फायदे-नुकसान तौलें
  • मॉडल ट्रेनिंग तेज़ करें
  • बेहतर परफॉर्मेंस
  • पर अतिरिक्त कॉस्ट

AI प्रक्रियाएँ स्ट्रीमलाइन करें

• डीटेल्ड इम्प्लीमेंटेशन प्लान और आर्किटेक्चर डिज़ाइन
• स्टैंडर्डाइज़ और स्ट्रीमलाइन करें
  • मॉडल बिल्डिंग, डिप्लॉयमेंट, और मॉनिटरिंग

अभ्यास करते हैं!

Artificial Intelligence (AI) Strategy