วิธีใช้งานโมเดล AI

วิธีใช้งานโมเดล AI

คำตอบสั้นๆ: การใช้งานโมเดล AI หมายถึงการเลือกรูปแบบการให้บริการ (เรียลไทม์, แบทช์, สตรีมมิ่ง หรือเอดจ์) จากนั้นทำให้กระบวนการทั้งหมดสามารถทำซ้ำได้ ตรวจสอบได้ ปลอดภัย และย้อนกลับได้ เมื่อคุณกำหนดเวอร์ชันทุกอย่างและวัดค่าความหน่วง p95/p99 บนเพย์โหลดที่เหมือนกับการใช้งานจริง คุณจะหลีกเลี่ยงความล้มเหลวส่วนใหญ่ที่เกิดจากคำถามที่ว่า “ใช้งานได้บนแล็ปท็อปของฉัน” ได้

ประเด็นสำคัญ:

รูปแบบการใช้งาน: เลือกรูปแบบการใช้งานแบบเรียลไทม์ แบบแบตช์ แบบสตรีมมิ่ง หรือแบบเอดจ์ ก่อนที่จะตัดสินใจเลือกใช้เครื่องมือ

ความสามารถในการทำซ้ำ: สร้างเวอร์ชันของโมเดล คุณสมบัติ โค้ด และสภาพแวดล้อม เพื่อป้องกันการเปลี่ยนแปลงที่ไม่คาดคิด

ความสามารถในการสังเกตการณ์: ตรวจสอบค่าความหน่วงแฝง ข้อผิดพลาด ความอิ่มตัว และการกระจายข้อมูลหรือผลลัพธ์อย่างต่อเนื่อง

การเปิดตัวอย่างปลอดภัย: ใช้การทดสอบแบบ Canary, Blue-Green หรือ Shadow พร้อมเกณฑ์การย้อนกลับอัตโนมัติ

ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว: ใช้ระบบตรวจสอบสิทธิ์ การจำกัดอัตราการใช้งาน และการจัดการข้อมูลลับ และลดปริมาณข้อมูลส่วนบุคคลที่ระบุตัวตนได้ในบันทึกข้อมูลให้น้อยที่สุด

วิธีใช้งานโมเดล AI? (อินโฟกราฟิก)

บทความที่คุณอาจสนใจอ่านต่อหลังจากบทความนี้: 

🔗 วิธีการวัดประสิทธิภาพ AI
เรียนรู้ตัวชี้วัด เกณฑ์มาตรฐาน และการตรวจสอบในโลกแห่งความเป็นจริง เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ AI ที่น่าเชื่อถือ.

🔗 วิธีการใช้ AI ในการทำงานอัตโนมัติ
เปลี่ยนงานที่ซ้ำซากจำเจให้เป็นเวิร์กโฟลว์โดยใช้การแจ้งเตือน เครื่องมือ และการผสานรวมต่างๆ.

🔗 วิธีทดสอบโมเดล AI
การประเมินการออกแบบ ชุดข้อมูล และการให้คะแนน เพื่อเปรียบเทียบโมเดลอย่างเป็นกลาง.

🔗 วิธีการพูดคุยกับ AI
ตั้งคำถามที่ดีขึ้น กำหนดบริบทให้ชัดเจน แล้วคุณจะได้รับคำตอบที่ชัดเจนและรวดเร็วยิ่งขึ้น.

1) “การใช้งานจริง” หมายถึงอะไร (และทำไมมันจึงไม่ใช่แค่ API) 🧩

เมื่อผู้คนพูดว่า "นำโมเดลไปใช้งาน" พวกเขาอาจหมายถึงสิ่งเหล่านี้:

ดังนั้น การนำไปใช้งานจึงไม่ใช่แค่ "ทำให้โมเดลเข้าถึงได้" แต่จะมีลักษณะดังนี้:

  • การบรรจุภัณฑ์ + การให้บริการ + การขยายขนาด + การตรวจสอบ + การกำกับดูแล + การย้อนกลับ ( การปรับใช้แบบ Blue-Green )

มันก็เหมือนกับการเปิดร้านอาหารนั่นแหละ การทำอาหารอร่อยๆ นั้นสำคัญแน่นอน แต่คุณก็ยังต้องการอาคาร พนักงาน ตู้เย็น เมนูอาหาร ห่วงโซ่อุปทาน และวิธีรับมือกับช่วงเวลาเร่งด่วนในมื้อเย็นโดยไม่ทำให้ตู้แช่แข็งร้อนจนต้องร้องไห้ อาจจะไม่ใช่คำเปรียบเทียบที่สมบูรณ์แบบนัก… แต่คุณคงเข้าใจนะ 🍝

2) อะไรคือสิ่งที่ทำให้ "วิธีใช้งานโมเดล AI" เป็นเวอร์ชันที่ดี ✅

การติดตั้งระบบที่ดีนั้นน่าเบื่อในแง่ดีที่สุด มันทำงานได้ตามที่คาดการณ์ได้ภายใต้ความกดดัน และเมื่อใดที่มันไม่เป็นไปตามที่คาดไว้ คุณก็สามารถวินิจฉัยปัญหาได้อย่างรวดเร็ว.

นี่คือลักษณะของ "สิ่งที่ดี" โดยทั่วไป:

  • สร้างเวอร์ชันที่ทำซ้ำได้
    โค้ดเดียวกัน + ส่วนประกอบเดียวกัน = พฤติกรรมเดียวกัน ไม่มีปัญหาแปลกๆ อย่างเช่น "ใช้งานได้บนแล็ปท็อปของฉัน" 👻 ( Docker: คอนเทนเนอร์คืออะไร? )

  • สัญญาอินเทอร์เฟซที่ชัดเจน
    มีการกำหนดอินพุต เอาต์พุต สคีมา และกรณีพิเศษต่างๆ ไว้แล้ว ไม่มีประเภทข้อมูลที่ไม่คาดคิดปรากฏขึ้นตอนตีสอง ( OpenAPI: OpenAPI คืออะไร? , JSON Schema )

  • ประสิทธิภาพที่ตรงกับความเป็นจริง
    วัดค่าความหน่วงและปริมาณงานบนฮาร์ดแวร์ที่เหมือนกับการใช้งานจริงและข้อมูลที่สมจริง

  • การเฝ้าระบบที่มีประสิทธิภาพ ประกอบด้วย
    ตัวชี้วัด บันทึกข้อมูล การติดตาม และการตรวจสอบความเปลี่ยนแปลงที่จะกระตุ้นให้เกิดการดำเนินการ (ไม่ใช่แค่แดชบอร์ดที่ไม่มีใครเปิดดู) ( จากหนังสือ SRE: การเฝ้าระบบแบบกระจาย )

  • กลยุทธ์การเปิดตัวที่ปลอดภัย:
    Canary หรือ Blue-Green, การย้อนกลับที่ง่าย, การกำหนดเวอร์ชันที่ไม่ต้องพึ่งการภาวนา ( Canary Release , Blue-Green Deployment )

  • การตระหนักถึงค่าใช้จ่าย
    “รวดเร็ว” นั้นดีจนกระทั่งบิลค่าใช้จ่ายนั้นยาวเหยียดเหมือนเบอร์โทรศัพท์ 📞💸

  • ระบบรักษาความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวถูกผสานรวมอยู่ใน
    ระบบการจัดการความลับ การควบคุมการเข้าถึง การจัดการข้อมูลส่วนบุคคล และความสามารถในการตรวจสอบ ( Kubernetes Secrets , NIST SP 800-122 )

ถ้าคุณทำสิ่งเหล่านั้นได้อย่างสม่ำเสมอ คุณก็เหนือกว่าทีมส่วนใหญ่แล้ว พูดกันตามตรงเถอะ.

3) เลือกรูปแบบการใช้งานที่เหมาะสม (ก่อนเลือกเครื่องมือ) 🧠

การอนุมาน API แบบเรียลไทม์ ⚡

เหมาะที่สุดเมื่อ:

  • ผู้ใช้ต้องการผลลัพธ์ทันที (คำแนะนำ การตรวจสอบการฉ้อโกง การสนทนา การปรับแต่งส่วนบุคคล)

  • การตัดสินใจต้องเกิดขึ้นในระหว่างการร้องขอ

ข้อควรระวัง:

การให้คะแนนแบบกลุ่ม 📦

เหมาะที่สุดเมื่อ:

  • การคาดการณ์อาจล่าช้าได้ (การประเมินความเสี่ยงข้ามคืน การคาดการณ์การเลิกใช้บริการ การเพิ่มประสิทธิภาพ ETL) ( Amazon SageMaker Batch Transform )

  • คุณต้องการประสิทธิภาพด้านต้นทุนและการดำเนินงานที่ง่ายขึ้น

ข้อควรระวัง:

  • ความทันสมัยของข้อมูลและการเติมข้อมูลย้อนหลัง

  • รักษาตรรกะของฟีเจอร์ให้สอดคล้องกับการฝึกอบรม

การอนุมานแบบสตรีมมิ่ง 🌊

เหมาะที่สุดเมื่อ:

  • คุณประมวลผลเหตุการณ์อย่างต่อเนื่อง (IoT, ข้อมูลการคลิกของผู้ใช้, ระบบตรวจสอบ)

  • คุณต้องการการตัดสินใจแบบเกือบเรียลไทม์โดยไม่ต้องมีการร้องขอและตอบกลับที่เข้มงวด

ข้อควรระวัง:

การใช้งานแบบ Edge deployment 📱

เหมาะที่สุดเมื่อ:

ข้อควรระวัง:

เลือกรูปแบบก่อน แล้วค่อยเลือกสแต็ก ไม่งั้นคุณจะเอาโมเดลสี่เหลี่ยมไปใช้กับรันไทม์แบบกลมๆ หรืออะไรทำนองนั้น 😬

4) การบรรจุหีบห่อโมเดลให้ปลอดภัยจากการสัมผัสกับกระบวนการผลิต 📦🧯

นี่คือจุดที่ "การติดตั้งระบบง่ายๆ" ส่วนใหญ่ล้มเหลวอย่างเงียบๆ.

จัดทำเวอร์ชันทุกอย่าง (ใช่ ทุกอย่าง)

  • ส่วนประกอบของโมเดล (น้ำหนัก, กราฟ, ตัวแยกคำ, แผนที่ป้ายกำกับ)

  • ตรรกะของฟีเจอร์ (การแปลง การทำให้เป็นมาตรฐาน การเข้ารหัส)

  • รหัสการอนุมาน (ก่อน/หลังการประมวลผล)

  • สภาพแวดล้อม (Python, CUDA, ไลบรารีของระบบ)

วิธีการง่ายๆ ที่ได้ผล:

  • ปฏิบัติต่อโมเดลเสมือนเป็นสิ่งประดิษฐ์สำหรับการเผยแพร่

  • จัดเก็บโดยติดแท็กเวอร์ชัน

  • จำเป็นต้องมีไฟล์เมตาเดต้าที่คล้ายกับการ์ดโมเดล: โครงสร้างข้อมูล ตัวชี้วัด บันทึกภาพรวมข้อมูลการฝึกอบรม ข้อจำกัดที่ทราบ ( การ์ดโมเดลสำหรับการรายงานโมเดล )

ภาชนะช่วยได้ แต่ก็อย่าบูชาภาชนะนะ 🐳

ภาชนะบรรจุมีประโยชน์มากเพราะ:

แต่คุณยังคงต้องบริหารจัดการ:

กำหนดมาตรฐานอินเทอร์เฟซ

กำหนดรูปแบบการรับเข้า/ส่งออกข้อมูลตั้งแต่เนิ่นๆ:

  • ใช้ JSON เพื่อความเรียบง่าย (ช้ากว่า แต่ใช้งานง่าย) ( JSON Schema )

  • Protobuf เพื่อประสิทธิภาพ ( ภาพรวมของ Protocol Buffers )

  • ข้อมูลที่ส่งผ่านไฟล์สำหรับรูปภาพ/เสียง (รวมถึงข้อมูลเมตา)

และโปรดตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่ป้อน ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องเป็นสาเหตุหลักของคำถาม "ทำไมมันถึงแสดงผลลัพธ์ที่ไม่สมเหตุสมผล" ( OpenAPI: OpenAPI คืออะไร? , JSON Schema )

5) ตัวเลือกการให้บริการ - ตั้งแต่ "API แบบง่าย" ไปจนถึงเซิร์ฟเวอร์แบบเต็มรูปแบบ 🧰

มีเส้นทางที่ใช้กันทั่วไปสองเส้นทาง:

ตัวเลือก A: เซิร์ฟเวอร์แอปพลิเคชัน + โค้ดการอนุมาน (แนวทางแบบ FastAPI) 🧪

คุณเขียน API ที่โหลดโมเดลและส่งคืนค่าการทำนาย ( FastAPI )

ข้อดี:

  • ปรับแต่งได้ง่าย

  • เหมาะสำหรับโมเดลที่เรียบง่ายหรือผลิตภัณฑ์ในระยะเริ่มต้น

  • การตรวจสอบสิทธิ์ การกำหนดเส้นทาง และการผสานรวมที่ตรงไปตรงมา

ข้อเสีย:

  • คุณสามารถปรับแต่งประสิทธิภาพได้เอง (การประมวลผลแบบกลุ่ม, การประมวลผลแบบมัลติเธรด, การใช้ GPU)

  • คุณอาจจะคิดค้นสิ่งใหม่ๆ ขึ้นมาเองบ้าง อาจจะยังไม่ดีนักในตอนแรก

ตัวเลือก B: เซิร์ฟเวอร์สำหรับโมเดล (แนวทางแบบ TorchServe / Triton) 🏎️

เซิร์ฟเวอร์เฉพาะทางที่รองรับการทำงานดังต่อไปนี้:

ข้อดี:

  • รูปแบบการทำงานที่ดีขึ้นตั้งแต่เริ่มต้นใช้งาน

  • มีการแยกส่วนระหว่างการให้บริการและตรรกะทางธุรกิจที่ชัดเจนยิ่งขึ้น

ข้อเสีย:

  • ความซับซ้อนในการดำเนินงานเพิ่มเติม

  • การตั้งค่าอาจดู...ยุ่งยาก เหมือนกับการปรับอุณหภูมิน้ำในห้องอาบน้ำ

รูปแบบผสมผสานนั้นพบได้บ่อยมาก:

6) ตารางเปรียบเทียบ - วิธีการใช้งานยอดนิยม (ด้วยความรู้สึกที่จริงใจ) 📊😌

ด้านล่างนี้คือตัวอย่างตัวเลือกที่ผู้คนใช้จริงในการพิจารณาว่า จะนำโมเดล AI ไปใช้งาน อย่างไร

เครื่องมือ/วิธีการ ผู้ชม ราคา เหตุผลที่มันได้ผล
Docker + FastAPI (หรือโปรแกรมที่คล้ายกัน) ทีมขนาดเล็ก, สตาร์ทอัพ ฟรีพอใช้ เรียบง่าย ยืดหยุ่น ส่งมอบได้รวดเร็ว - แต่คุณจะ "รู้สึก" ถึงปัญหาการขยายขนาดทุกครั้ง ( Docker , FastAPI )
Kubernetes (ทำเองได้) ทีมแพลตฟอร์ม พึ่งพาอินฟรา การควบคุม + ความสามารถในการปรับขนาด… รวมถึงตัวเลือกมากมาย บางตัวก็มีปัญหา ( เช่น Kubernetes HPA )
แพลตฟอร์ม ML ที่ได้รับการจัดการ (บริการ ML บนคลาวด์) ทีมที่ต้องการลดจำนวนการปฏิบัติงานลง จ่ายตามการใช้งาน เวิร์กโฟลว์การปรับใช้ในตัว, กลไกการตรวจสอบ - บางครั้งอาจมีราคาสูงสำหรับเอนด์พอยต์ที่ทำงานตลอดเวลา ( การปรับใช้ Vertex AI , การอนุมานแบบเรียลไทม์ของ SageMaker )
ฟังก์ชันไร้เซิร์ฟเวอร์ (สำหรับการประมวลผลแบบเบา) แอปที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ จ่ายตามการใช้งาน เหมาะสำหรับปริมาณการใช้งานที่ผันผวน แต่การเริ่มต้นทำงานแบบเย็นและการกำหนดขนาดโมเดลอาจทำให้วันของคุณแย่ลงได้ 😬 ( การเริ่มต้นทำงานแบบเย็นของ AWS Lambda )
NVIDIA Triton Inference Server ทีมที่มุ่งเน้นผลการปฏิบัติงาน ซอฟต์แวร์ฟรี ต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน การใช้งาน GPU ที่ยอดเยี่ยม การประมวลผลแบบกลุ่ม การประมวลผลหลายโมเดล - การตั้งค่าต้องใช้ความอดทน ( Triton: การประมวลผลแบบกลุ่มแบบไดนามิก )
ทอร์ชเซิร์ฟ ทีมที่ใช้ PyTorch เป็นหลัก ซอฟต์แวร์ฟรี รูปแบบการให้บริการเริ่มต้นที่ดี - อาจต้องปรับแต่งเพิ่มเติมสำหรับการใช้งานในระดับสูง ( ดูเอกสาร TorchServe )
เบนโตะเอ็มแอล (บรรจุภัณฑ์ + การเสิร์ฟ) วิศวกร ML แกนหลักฟรี ส่วนเสริมอื่นๆ แตกต่างกันไป การจัดแพ็กเกจที่ราบรื่น ประสบการณ์การพัฒนาที่ดี - แต่คุณยังคงต้องเลือกโครงสร้างพื้นฐาน ( เช่น การจัดแพ็กเกจ BentoML สำหรับการใช้งานจริง )
เรย์เสิร์ฟ ผู้เชี่ยวชาญด้านระบบกระจาย พึ่งพาอินฟรา ปรับขนาดในแนวนอนได้ดี เหมาะสำหรับระบบประมวลผลแบบไปป์ไลน์ - รู้สึกว่า "ใหญ่เกินไป" สำหรับโปรเจกต์ขนาดเล็ก ( เอกสาร Ray Serve )

หมายเหตุ: คำว่า “เกือบฟรี” เป็นคำที่ใช้ในชีวิตจริง เพราะมันไม่เคยฟรีจริงๆ หรอก มีค่าใช้จ่ายอยู่เสมอ แม้แต่การนอนหลับของคุณเองก็ตาม 😴

7) ประสิทธิภาพและการขยายขนาด - ความหน่วงแฝง ปริมาณงาน และความจริง 🏁

การปรับแต่งประสิทธิภาพคือจุดที่การใช้งานจริงกลายเป็นศิลปะ เป้าหมายไม่ใช่ "เร็ว" แต่เป้าหมายคือ เร็วพออย่าง สม่ำเสมอ

ตัวชี้วัดสำคัญที่ควรคำนึงถึง

  • ความหน่วง p50 : ประสบการณ์การใช้งานทั่วไปของผู้ใช้

  • ความหน่วง p95 / p99 : ส่วนท้ายที่ก่อให้เกิดความโกรธ ( The Tail at Scale , SRE Book: Monitoring Distributed Systems )

  • อัตราการประมวลผล : จำนวนคำขอต่อวินาที (หรือโทเค็นต่อวินาทีสำหรับโมเดลแบบสร้างข้อมูล)

  • อัตราความผิดพลาด : ชัดเจน แต่บางครั้งก็ยังถูกมองข้าม

  • การใช้ทรัพยากร : CPU, GPU, หน่วยความจำ, VRAM ( หนังสือ SRE: การตรวจสอบระบบแบบกระจาย )

คันโยกทั่วไปที่ใช้ดึง

  • (Batching)
    ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งาน GPU ให้สูงสุด เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการเพิ่มปริมาณงาน แต่หากใช้มากเกินไปอาจส่งผลเสียต่อความหน่วง ( Triton: การรวมกลุ่มแบบไดนามิก )

  • ด้วยวิธีควอนไทเซชัน
    สามารถเพิ่มความเร็วในการประมวลผลและลดการใช้หน่วยความจำ อาจทำให้ความแม่นยำลดลงเล็กน้อย แต่บางครั้งก็ไม่ลดลงเลย ( ควอนไทเซชันหลังการฝึกฝน )

  • การคอมไพล์/การเพิ่มประสิทธิภาพ
    การส่งออก ONNX, ตัวเพิ่มประสิทธิภาพกราฟ, โฟลว์แบบ TensorRT ทรงพลัง แต่การดีบั๊กอาจยุ่งยาก 🌶️ ( ONNX , การเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล ONNX Runtime )

  • การแคช
    หากข้อมูลป้อนเข้าซ้ำกัน (หรือคุณสามารถแคชข้อมูลฝังตัวได้) คุณจะประหยัดเวลาได้มาก

  • อัตโนมัติจะ
    ปรับขนาดตามการใช้งาน CPU/GPU ความลึกของคิว หรืออัตราการร้องขอ ความลึกของคิวเป็นสิ่งที่ถูกมองข้ามไป ( Kubernetes HPA )

เคล็ดลับแปลกๆ แต่เป็นความจริง: วัดขนาดด้วยขนาดข้อมูลที่ใกล้เคียงกับการใช้งานจริง ขนาดข้อมูลทดสอบเล็กๆ นั้นหลอกลวงคุณ มันยิ้มอย่างสุภาพแล้วหักหลังคุณในภายหลัง.

8) การติดตามและตรวจสอบ - อย่าบินโดยปราศจากข้อมูล 👀📈

การตรวจสอบโมเดลไม่ได้หมายถึงแค่การตรวจสอบเวลาการทำงานเท่านั้น คุณต้องการทราบว่า:

สิ่งที่ต้องติดตาม (ชุดจุลินทรีย์ที่ใช้งานได้ขั้นต่ำ)

บริการด้านสุขภาพ

พฤติกรรมแบบจำลอง

  • การกระจายคุณลักษณะอินพุต (สถิติพื้นฐาน)

  • เกณฑ์การฝังตัว (สำหรับโมเดลการฝังตัว)

  • การกระจายผลลัพธ์ (ความเชื่อมั่น สัดส่วนของกลุ่ม คะแนนช่วง)

  • การตรวจจับความผิดปกติในข้อมูลขาเข้า (ข้อมูลเข้าไม่ถูกต้อง ข้อมูลออกก็ไม่ถูกต้อง)

การเปลี่ยนแปลงของข้อมูลและการเปลี่ยนแปลงของแนวคิด

การบันทึกข้อมูล แต่ไม่ใช่วิธี "บันทึกทุกอย่างไปตลอดกาล" 🪵

บันทึก:

  • รหัสคำขอ

  • รุ่น

  • ผลการตรวจสอบความถูกต้องของสคีมา ( OpenAPI: OpenAPI คืออะไร? )

  • ข้อมูลเมตาของเพย์โหลดที่มีโครงสร้างขั้นต่ำ (ไม่ใช่ข้อมูลส่วนบุคคลดิบ) ( NIST SP 800-122 )

โปรดระมัดระวังเรื่องความเป็นส่วนตัว คุณไม่ต้องการให้บันทึกข้อมูลของคุณกลายเป็นแหล่งข้อมูลรั่วไหล ( NIST SP 800-122 )

9) กลยุทธ์ CI/CD และการเปิดตัว - ปฏิบัติต่อโมเดลเหมือนกับการเปิดตัวจริง 🧱🚦

หากคุณต้องการการปรับใช้ที่เชื่อถือได้ ให้สร้างไปป์ไลน์ แม้จะเป็นไปป์ไลน์ที่เรียบง่ายก็ตาม.

การไหลที่มั่นคง

  • การทดสอบหน่วยสำหรับการประมวลผลก่อนและหลังการประมวลผล

  • การทดสอบการบูรณาการด้วย “ชุดมาตรฐาน” ของอินพุต-เอาต์พุตที่ทราบแล้ว

  • ค่าพื้นฐานสำหรับการทดสอบรับน้ำหนัก (แม้จะเป็นน้ำหนักเบา)

  • สร้างอาร์ติแฟกต์ (คอนเทนเนอร์ + โมเดล) ( แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการสร้าง Docker )

  • ปรับใช้ไปยังสภาพแวดล้อมทดสอบ

  • การทดสอบเวอร์ชัน Canary กับกลุ่มผู้ใช้งานขนาดเล็ก ( Canary Release )

  • ค่อยๆ เพิ่มระดับขึ้นทีละน้อย

  • การย้อนกลับอัตโนมัติเมื่อถึงเกณฑ์สำคัญ ( การปรับใช้แบบ Blue-Green )

รูปแบบการทยอยปล่อยมือที่ช่วยให้คุณไม่เสียสติ

  • Canary : เปิดให้ใช้งานกับปริมาณการเข้าชม 1-5% ก่อน ( Canary Release )

  • บลู-กรีน : รันเวอร์ชันใหม่ควบคู่ไปกับเวอร์ชันเก่า แล้วสลับไปใช้เวอร์ชันใหม่เมื่อพร้อมใช้งาน ( การปรับใช้แบบบลู-กรีน )

  • การทดสอบแบบเงา (Shadow testing ): ส่งข้อมูลการใช้งานจริงไปยังโมเดลใหม่ แต่ไม่นำผลลัพธ์ไปใช้ (เหมาะสำหรับการประเมินผล) ( Microsoft: Shadow testing )

และกำหนดเวอร์ชันของเอนด์พอยต์หรือเส้นทางตามเวอร์ชันของโมเดล ตัวคุณในอนาคตจะขอบคุณคุณ ตัวคุณในปัจจุบันก็จะขอบคุณเช่นกัน แต่คงเป็นการขอบคุณแบบเงียบๆ.

10) ความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และ "โปรดอย่าเปิดเผยข้อมูล" 🔐🙃

เจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัยมักจะมาสาย เหมือนแขกที่ไม่ได้รับเชิญ เชิญมาแต่เนิ่นๆ จะดีกว่า.

รายการตรวจสอบเชิงปฏิบัติ

  • การตรวจสอบสิทธิ์และการอนุญาต (ใครสามารถเรียกใช้โมเดลได้บ้าง?)

  • การจำกัดอัตราการใช้งาน (ป้องกันการใช้งานในทางที่ผิดและปริมาณการใช้งานที่สูงเกินคาด) ( การควบคุมปริมาณการใช้งาน API Gateway )

  • การจัดการความลับ (ไม่มีคีย์ในโค้ด ไม่มีคีย์ในไฟล์การกำหนดค่าด้วย…) ( AWS Secrets Manager , Kubernetes Secrets )

  • การควบคุมเครือข่าย (ซับเน็ตส่วนตัว นโยบายระหว่างบริการ)

  • บันทึกการตรวจสอบ (โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการคาดการณ์ที่ละเอียดอ่อน)

  • การลดปริมาณข้อมูล (จัดเก็บเฉพาะสิ่งที่จำเป็นเท่านั้น) ( NIST SP 800-122 )

หากโมเดลมีการเข้าถึงข้อมูลส่วนบุคคล:

  • ลบหรือเข้ารหัสตัวระบุ

  • หลีกเลี่ยงการบันทึกข้อมูลดิบ (ตาม มาตรฐาน NIST SP 800-122 )

  • กำหนดกฎการเก็บรักษา

  • เอกสารแสดงขั้นตอนการไหลของข้อมูล (น่าเบื่อ แต่ช่วยปกป้องข้อมูล)

นอกจากนี้ การฉีดข้อความแจ้งเตือนและการใช้เอาต์พุตในทางที่ผิดอาจส่งผลกระทบต่อโมเดลแบบสร้างข้อมูล (generative models) ด้วยเช่นกัน (ดู OWASP Top 10 สำหรับแอปพลิเคชัน LLM , OWASP: การฉีดข้อความแจ้งเตือน )

  • กฎการฆ่าเชื้อข้อมูลขาเข้า

  • การกรองผลลัพธ์ตามความเหมาะสม

  • ข้อจำกัดสำหรับการเรียกใช้เครื่องมือหรือการดำเนินการกับฐานข้อมูล

ไม่มีระบบใดสมบูรณ์แบบ แต่คุณสามารถทำให้มันเปราะบางน้อยลงได้.

11) ข้อผิดพลาดทั่วไป (หรือกับดักที่มักเกิดขึ้น) 🪤

นี่คือตัวอย่างคลาสสิก:

ถ้าคุณกำลังอ่านข้อความนี้แล้วคิดว่า “ใช่ เราก็ทำแบบนั้นสองอย่างเหมือนกัน” ยินดีต้อนรับสู่ชมรมค่ะ ชมรมนี้มีของว่าง และความเครียดเล็กน้อย 🍪

12) สรุป - วิธีการใช้งานโมเดล AI โดยไม่เสียสติ 😄✅

การนำไปใช้งานจริงคือจุดที่ AI กลายเป็นผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานได้จริง มันอาจดูไม่หวือหวา แต่เป็นจุดที่ความไว้วางใจเกิดขึ้น.

สรุปโดยย่อ

ใช่แล้ว การนำโมเดล AI ไปใช้งานจริงนั้น อาจรู้สึกเหมือนกับการโยนลูกโบว์ลิ่งไฟลุกโชนในตอนแรก แต่เมื่อกระบวนการทำงานของคุณเสถียรแล้ว มันจะให้ความรู้สึกที่น่าพึงพอใจอย่างประหลาด เหมือนกับการจัดระเบียบลิ้นชักที่รกให้เรียบร้อย... เพียงแต่ลิ้นชักนั้นคือปริมาณการใช้งานจริง 🔥🎳

คำถามที่พบบ่อย

การนำโมเดล AI ไปใช้งานจริงหมายความว่าอย่างไร

การนำโมเดล AI ไปใช้งานนั้นโดยทั่วไปแล้วเกี่ยวข้องกับอะไรมากกว่าแค่การเปิดเผย API สำหรับการทำนายผล ในทางปฏิบัติแล้ว มันรวมถึงการบรรจุโมเดลและส่วนประกอบที่จำเป็น การเลือกรูปแบบการให้บริการ (แบบเรียลไทม์ แบบแบตช์ แบบสตรีมมิ่ง หรือแบบเอดจ์) การปรับขนาดอย่างน่าเชื่อถือ การตรวจสอบสถานะและข้อผิดพลาด และการตั้งค่าเส้นทางการปรับใช้และการย้อนกลับที่ปลอดภัย การใช้งานที่ดีจะมีความเสถียรอย่างคาดการณ์ได้ภายใต้ภาระงาน และยังสามารถวินิจฉัยได้เมื่อเกิดปัญหาขึ้น.

วิธีการเลือกใช้ระหว่างการใช้งานแบบเรียลไทม์ แบบแบตช์ แบบสตรีมมิ่ง หรือแบบเอดจ์

เลือกรูปแบบการใช้งานโดยพิจารณาจากเวลาที่ต้องการการคาดการณ์และข้อจำกัดต่างๆ ที่คุณต้องเผชิญ API แบบเรียลไทม์เหมาะสำหรับประสบการณ์การใช้งานแบบโต้ตอบที่ความหน่วงมีความสำคัญ การประมวลผลแบบกลุ่ม (Batch scoring) เหมาะที่สุดเมื่อยอมรับความล่าช้าได้และเน้นประสิทธิภาพด้านต้นทุน การสตรีมมิ่งเหมาะสำหรับการประมวลผลเหตุการณ์ต่อเนื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อความหมายของการส่งมอบมีความซับซ้อน การใช้งานแบบ Edge deployment เหมาะสำหรับการทำงานแบบออฟไลน์ ความเป็นส่วนตัว หรือความต้องการความหน่วงต่ำมากเป็นพิเศษ แม้ว่าการอัปเดตและการเปลี่ยนแปลงของฮาร์ดแวร์จะจัดการได้ยากขึ้นก็ตาม.

ควรกำหนดเวอร์ชันอย่างไรเพื่อหลีกเลี่ยงความล้มเหลวในการติดตั้งใช้งานที่แสดงข้อความว่า “ใช้งานได้บนแล็ปท็อปของฉัน”

อย่ากำหนดเวอร์ชันเฉพาะน้ำหนักของโมเดลเพียงอย่างเดียว โดยทั่วไปแล้ว คุณจะต้องมีส่วนประกอบของโมเดลที่มีการกำหนดเวอร์ชัน (รวมถึงตัวแยกคำหรือแผนที่ป้ายกำกับ) ตรรกะการประมวลผลล่วงหน้าและคุณลักษณะ โค้ดการอนุมาน และสภาพแวดล้อมการทำงานทั้งหมด (Python/CUDA/ไลบรารีของระบบ) ให้ถือว่าโมเดลเป็นส่วนประกอบสำหรับการเผยแพร่ โดยมีการติดแท็กเวอร์ชันและเมตาเดตาขนาดเล็กที่อธิบายถึงความคาดหวังของสคีมา บันทึกการประเมิน และข้อจำกัดที่ทราบ.

ควรเลือกใช้บริการแบบ FastAPI ที่เรียบง่าย หรือเซิร์ฟเวอร์เฉพาะสำหรับโมเดลนั้นๆ ดี

เซิร์ฟเวอร์แอปพลิเคชันแบบง่าย (แนวทางแบบ FastAPI) เหมาะสำหรับผลิตภัณฑ์รุ่นแรกๆ หรือโมเดลที่ไม่ซับซ้อน เพราะคุณยังคงควบคุมการกำหนดเส้นทาง การตรวจสอบสิทธิ์ และการผสานรวมได้ ส่วนเซิร์ฟเวอร์โมเดล (แบบ TorchServe หรือ NVIDIA Triton) สามารถให้การประมวลผลแบบกลุ่ม การทำงานพร้อมกัน และประสิทธิภาพ GPU ที่ดีกว่าได้ทันที หลายทีมจึงเลือกใช้แบบไฮบริด: เซิร์ฟเวอร์โมเดลสำหรับการอนุมาน บวกกับเลเยอร์ API บางๆ สำหรับการตรวจสอบสิทธิ์ การจัดรูปแบบคำขอ และการจำกัดอัตราการใช้งาน.

วิธีปรับปรุงความหน่วงและปริมาณงานโดยไม่ลดทอนความแม่นยำ

เริ่มต้นด้วยการวัดค่าความหน่วง p95/p99 บนฮาร์ดแวร์ที่ใช้งานจริงด้วยข้อมูลทดสอบที่สมจริง เนื่องจากผลการทดสอบขนาดเล็กอาจทำให้เข้าใจผิดได้ ตัวแปรที่ใช้กันทั่วไป ได้แก่ การประมวลผลแบบกลุ่ม (ให้ปริมาณงานที่ดีกว่า แต่ความหน่วงอาจแย่ลง) การแปลงข้อมูลเป็นดิจิทัล (ขนาดเล็กกว่าและเร็วกว่า บางครั้งอาจมีการแลกเปลี่ยนความแม่นยำเล็กน้อย) กระบวนการคอมไพล์และการเพิ่มประสิทธิภาพ (เช่น ONNX/TensorRT) และการแคชข้อมูลอินพุตหรือฝังตัวที่ซ้ำกัน การปรับขนาดอัตโนมัติตามความลึกของคิวก็สามารถช่วยป้องกันความหน่วงส่วนท้ายไม่ให้เพิ่มสูงขึ้นได้เช่นกัน.

นอกเหนือจากการตรวจสอบว่า "อุปกรณ์ปลายทางใช้งานได้แล้ว" แล้ว จำเป็นต้องมีการตรวจสอบอะไรอีกบ้าง

เวลาการทำงานที่เสถียรอย่างเดียวไม่เพียงพอ เพราะบริการอาจดูเหมือนทำงานได้ดีในขณะที่คุณภาพการคาดการณ์ลดลง อย่างน้อยที่สุด ควรตรวจสอบปริมาณคำขอ อัตราข้อผิดพลาด และการกระจายของเวลาแฝง รวมถึงสัญญาณความอิ่มตัว เช่น CPU/GPU/หน่วยความจำ และเวลาคิว สำหรับพฤติกรรมของโมเดล ให้ติดตามการกระจายของอินพุตและเอาต์พุตพร้อมกับสัญญาณความผิดปกติพื้นฐาน เพิ่มการตรวจสอบความคลาดเคลื่อนที่กระตุ้นให้เกิดการดำเนินการแทนที่จะเป็นการแจ้งเตือนที่ไม่จำเป็น และบันทึกรหัสคำขอ เวอร์ชันโมเดล และผลลัพธ์การตรวจสอบความถูกต้องของสคีมา.

วิธีการเปิดตัวโมเดลเวอร์ชันใหม่ได้อย่างปลอดภัยและรวดเร็ว

ควรจัดการโมเดลเหมือนกับการปล่อยเวอร์ชันเต็ม โดยใช้ไปป์ไลน์ CI/CD ที่ทดสอบการประมวลผลก่อนและหลังการประมวลผล ตรวจสอบการทำงานร่วมกับ "ชุดข้อมูลต้นแบบ" และสร้างฐานการโหลด สำหรับการเปิดตัว ควรใช้การปล่อยเวอร์ชันแบบ Canary เพื่อค่อยๆ เพิ่มปริมาณการใช้งาน ในขณะที่ Blue-Green จะคงเวอร์ชันเก่าไว้เพื่อใช้เป็นทางเลือกสำรองทันที การทดสอบแบบ Shadow ช่วยประเมินโมเดลใหม่บนปริมาณการใช้งานจริงโดยไม่ส่งผลกระทบต่อผู้ใช้ การย้อนกลับควรเป็นกลไกหลัก ไม่ใช่สิ่งที่นึกถึงทีหลัง.

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุดเมื่อเรียนรู้วิธีการใช้งานโมเดล AI

ปัญหาคลาสสิกคือความไม่สมดุลระหว่างการประมวลผลข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมและการใช้งานจริง: การประมวลผลล่วงหน้าแตกต่างกันระหว่างการฝึกอบรมและการใช้งานจริง และประสิทธิภาพก็ลดลงอย่างเงียบๆ อีกปัญหาที่พบบ่อยคือการขาดการตรวจสอบความถูกต้องของสคีมา ซึ่งการเปลี่ยนแปลงจากต้นทางอาจทำให้ข้อมูลอินพุตเสียหายในลักษณะที่ละเอียดอ่อน ทีมงานมักประเมินความหน่วงแฝงต่ำเกินไปและมุ่งเน้นไปที่ค่าเฉลี่ยมากเกินไป มองข้ามต้นทุน (GPU ที่ไม่ได้ใช้งานจะเพิ่มต้นทุนอย่างรวดเร็ว) และข้ามขั้นตอนการวางแผนการย้อนกลับ การตรวจสอบเฉพาะเวลาการทำงานอย่างเดียวมีความเสี่ยงสูงเป็นพิเศษ เพราะ "ทำงานแต่ผิดพลาด" อาจแย่กว่าการหยุดทำงานเสียอีก.

เอกสารอ้างอิง

  1. Amazon Web Services (AWS) - Amazon SageMaker: การประมวลผลแบบเรียลไทม์ - docs.aws.amazon.com

  2. Amazon Web Services (AWS) - Amazon SageMaker Batch Transform - docs.aws.amazon.com

  3. Amazon Web Services (AWS) - Amazon SageMaker Model Monitor - docs.aws.amazon.com

  4. Amazon Web Services (AWS) - การจำกัดปริมาณการส่งคำขอผ่าน API Gateway - docs.aws.amazon.com

  5. Amazon Web Services (AWS) - AWS Secrets Manager: บทนำ - docs.aws.amazon.com

  6. Amazon Web Services (AWS) - วงจรชีวิตของสภาพแวดล้อมการทำงานของ AWS Lambda - docs.aws.amazon.com

  7. Google Cloud - Vertex AI: การปรับใช้โมเดลไปยังปลายทาง - docs.cloud.google.com

  8. ภาพรวมการตรวจสอบโมเดล AI Vertex บน Google Cloud - docs.cloud.google.com

  9. Google Cloud - Vertex AI: ตรวจสอบความคลาดเคลื่อนและการเปลี่ยนแปลงของฟีเจอร์ - docs.cloud.google.com

  10. บล็อก Google Cloud - Dataflow: โหมดการสตรีมแบบส่งครั้งเดียวเป๊ะ กับแบบส่งอย่างน้อยครั้งเดียว - cloud.google.com

  11. Google Cloud - โหมดการสตรีมข้อมูลบน Cloud Dataflow - docs.cloud.google.com

  12. หนังสือ Google SRE - การตรวจสอบระบบแบบกระจาย - sre.google

  13. Google Research - The Tail at Scale - research.google

  14. LiteRT (Google AI) - ภาพรวม LiteRT - ai.google.dev

  15. LiteRT (Google AI) - การอนุมาน LiteRT บนอุปกรณ์ - ai.google.dev

  16. Docker - คอนเทนเนอร์คืออะไร? - docs.docker.com

  17. Docker - แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการสร้าง Docker - docs.docker.com

  18. Kubernetes - ความลับของ Kubernetes - kubernetes.io

  19. Kubernetes - การปรับขนาด Pod อัตโนมัติในแนวนอน - kubernetes.io

  20. Martin Fowler - Canary Release - martinfowler.com

  21. มาร์ติน ฟาวเลอร์ - การวางกำลังแบบสีน้ำเงิน-เขียว - martinfowler.com

  22. โครงการ OpenAPI - OpenAPI คืออะไร? - openapis.org

  23. JSON Schema - (เว็บไซต์ที่อ้างอิง) - json-schema.org

  24. โปรโตคอลบัฟเฟอร์ - ภาพรวมโปรโตคอลบัฟเฟอร์ - protobuf.dev

  25. FastAPI - (เว็บไซต์ที่อ้างอิง) - fastapi.tiangolo.com

  26. NVIDIA - Triton: การจัดกลุ่มข้อมูลแบบไดนามิกและการประมวลผลโมเดลพร้อมกัน - docs.nvidia.com

  27. NVIDIA - Triton: การประมวลผลโมเดลแบบพร้อมกัน - docs.nvidia.com

  28. NVIDIA - Triton Inference Server - docs.nvidia.com

  29. PyTorch - TorchServe - docs.pytorch.org

  30. BentoML - การจัดทำแพ็กเกจเพื่อการใช้งานจริง - docs.bentoml.com

  31. Ray - เอกสารประกอบการใช้งาน Ray Serve - docs.ray.io

  32. TensorFlow - การหาปริมาณหลังการฝึก (การปรับแต่งโมเดล TensorFlow) - tensorflow.org

  33. TensorFlow - การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล TensorFlow: ตรวจจับความไม่สมดุลระหว่างข้อมูลฝึกฝนและข้อมูลใช้งานจริง - tensorflow.org

  34. ONNX - (เว็บไซต์ที่อ้างอิง) - onnx.ai

  35. ONNX Runtime - การเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล - onnxruntime.ai

  36. NIST (สถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยีแห่งชาติ) - NIST SP 800-122 - csrc.nist.gov

  37. arXiv - การ์ดตัวอย่างสำหรับการรายงานแบบจำลอง - arxiv.org

  38. ไมโครซอฟต์ - การทดสอบแบบเงา - microsoft.github.io

  39. OWASP - OWASP Top 10 สำหรับการสมัครเรียน LLM - owasp.org

  40. โครงการความปลอดภัย OWASP GenAI - OWASP: การโจมตีแบบ Prompt Injection - genai.owasp.org

ค้นหา AI รุ่นล่าสุดได้ที่ร้านค้าผู้ช่วย AI อย่างเป็นทางการ

เกี่ยวกับเรา

กลับไปที่บล็อก