Architecture du système
86Choisir des limites entre les données, les modèles, les services et les humains nécessite des contraintes locales qu'un assistant générique ne peut pas déduire de manière fiable.
Les ingénieurs MLOps construisent de nombreux systèmes à travers lesquels les changements d’IA fonctionnent, ils utiliseront donc l’automatisation très tôt. Les assistants peuvent échafauder des pipelines, expliquer la configuration, générer des tests et détecter des anomalies. Ces gains réduisent les configurations répétitives mais ne font pas disparaître la responsabilité de la production.
Au contraire, davantage de modèles et d'agents d'IA créent davantage de travail sur le cycle de vie : ensembles d'évaluation, limites d'autorisations, contrôles des coûts, traçabilité des données, réponse aux incidents et décisions prudentes quant aux moments où un système ne doit pas agir automatiquement. Le rôle deviendra probablement davantage axé sur la plateforme et la gouvernance.
Modéré
Share of the work a machine could do
Les modèles, la configuration et les diagnostics de premier passage sont hautement automatisables, mais l'intégration d'un modèle dans une organisation unique nécessite une conception du système, une évaluation et des décisions responsables en matière de risques. L’IA augmentera probablement le rendement par ingénieur tout en augmentant le nombre et la complexité des systèmes qui nécessitent une discipline opérationnelle.
Scored from the tasks, not the job title. Lower is safer.
Jobs AI cannot take →What machines cannot take
Conception de l'évaluation
88Un ensemble de tests utiles et un seuil d’erreur acceptable dépendent des utilisateurs réels, des préjudices et des décisions impliqués.
Gouvernance des données et des accès
90Les équipes doivent décider quelles données un modèle peut voir, conserver ou exposer et rester responsables de ces choix.
Jugement d'incident
84Une régression du modèle ou une fuite de données peut nécessiter une restauration rapide avec des conséquences sur le produit, les lois et la sécurité.
Coordination inter-équipes
80Les chercheurs, les équipes logicielles, les responsables de la sécurité et les propriétaires de produits ont besoin d’une propriété alignée plutôt que d’une documentation générée uniquement.
What they already take
Échafaudages de pipelines
75Les assistants peuvent rédiger des configurations standard de formation, d’empaquetage et de déploiement à partir de modèles établis.
Explication de la configuration
72Les modèles de langage peuvent résumer les paramètres de l'infrastructure et suggérer les causes probables des pannes courantes.
Génération de tests de premier passage
65Les outils peuvent proposer des tests unitaires et des vérifications de données, même si les humains doivent décider si les pannes critiques sont couvertes.
Résumés de surveillance de routine
70Les résumés des anomalies et des journaux peuvent aider les intervenants à concentrer leur attention, à condition que les données sous-jacentes soient vérifiées.
How the work is changing
Du déploiement du modèle au fonctionnement du système d’IA
Les équipes utilisent de plus en plus de systèmes de récupération, d'invite, d'utilisation d'outils et d'évaluation autour de modèles de base, et pas seulement de prédicteurs conventionnels.
L'évaluation devient une capacité de produit
Les versions fiables nécessitent des scénarios organisés, des contrôles de régression et des boucles de rétroaction humaine au lieu d'un benchmark statique.
Le coût et la latence deviennent des mesures modèles
L'inférence à grand modèle intègre l'utilisation des jetons, le comportement du cache et le routage à l'ingénierie quotidienne de la plateforme.
La gouvernance passe aux pipelines
Les enregistrements d'approbation, les politiques de données et les tests de sécurité deviennent des portes automatisées plutôt que des feuilles de calcul après le lancement.
New jobs branching off
Ingénieur LLMOps
Exploite des applications de modèle de base, y compris les invites, la récupération, l'évaluation, la sécurité et les contrôles des coûts d'inférence.
Ingénieur plateforme IA
Crée des services partagés de calcul, de données, de registre et de déploiement utilisés par plusieurs équipes modèles.
Ingénieur IA responsable
Crée des processus d'évaluation, de documentation, d'équité et de gouvernance pour les systèmes d'IA à fort impact.
Ingénieur fiabilité ML
Applique l'ingénierie de fiabilité aux performances du modèle, aux dépendances des données, à la latence et à la réponse aux incidents.
Outlook
Les MLOps évolueront rapidement car ils opèrent à la frontière entre la recherche et la production en IA. La construction de plates-formes de routine deviendra plus facile, mais les normes en matière de déploiement responsable augmenteront à mesure que de plus en plus d'utilisateurs dépendent de décisions basées sur des modèles.
Le praticien durable combinera la discipline des systèmes distribués avec la connaissance des modèles et la confiance nécessaire pour dire qu'un système prometteur n'est pas encore prêt. Ce jugement devient plus précieux, et non moins, lorsque les outils automatisés peuvent créer des pipelines plausibles à grande vitesse.
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