Um olhar aprofundado sobre como o FAIR acelera a adoção da IA

No mês passado, anunciámos a criação da The Foundry for AI by Rackspace (FAIR™) - a nossa prática inovadora dedicada a acelerar a adoção segura, responsável e sustentável de soluções de IA generativas. Este anúncio representa mais um marco significativo na nossa história de 25 anos a ajudar as empresas a adotar, gerir e otimizar as tecnologias emergentes.

A IA generativa evoluiu rapidamente, oferecendo um enorme potencial para criar conteúdos, reduzir erros, aumentar a produtividade e otimizar os custos através da sua capacidade de compreender a linguagem natural e o contexto a níveis anteriormente impossíveis. E os benefícios da IA generativa estendem-se a empregos em praticamente todos os sectores:

• As equipas de engenharia e desenvolvimento irão acelerar e melhorar o desenvolvimento e o aperfeiçoamento de software.
• Os criadores de conteúdos criarão melhores conteúdos, mais rapidamente.
• Os CIOs e os CDOs das empresas tirarão melhor partido dos seus sistemas internos e da sua infraestrutura de TI para obterem informações valiosas e colmatarem as lacunas na disponibilidade de dados.
• Os fluxos de trabalho dos processos, a geração de documentação e os sistemas back-end beneficiarão da automatização.

Como recentemente partilhámos alguma perspetiva do CIO sobre o desenvolvimento de uma estratégia de IA generativa, pensei que este era um bom momento para fornecer uma visão mais profunda do modelo de compromisso que alimenta o FAIR e da nossa capacidade de o ajudar a colocar rapidamente essas cargas de trabalho em produção.

A nossa metodologia:

O FAIR oferece aos clientes uma flexibilidade significativa na forma como adoptam a IA generativa. Pode utilizar qualquer um dos nossos três serviços principais em qualquer fase do processo de adoção da IA generativa, mas geralmente consideramos que os clientes pretendem avançar pela ordem de Ideação, Incubação e Industrialização. Vejamos alguns dos processos específicos envolvidos em cada fase, lembrando que esta metodologia foi concebida para o ajudar a agir de forma rápida e decisiva.

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Ideia de IA generativa

Este será o ponto de partida para a maioria dos clientes, uma vez que o ajudamos a determinar os seus objectivos comerciais e a definir um caso de utilização de IA generativa de prioridade máxima. Ajudá-lo-emos a estabelecer rapidamente os resultados pretendidos, a desenvolver um plano de ação único com base nas suas capacidades internas e a definir o seu caso de utilização prioritário para desenvolvimento futuro.

Eis o aspeto de um compromisso típico do Generative AI Ideate:

• Explore as possibilidades: Analisamos a forma como a IA generativa pode beneficiar a sua organização e impulsionar a inovação.
• Avaliar o impacto: Avaliamos as consequências pretendidas e não pretendidas da integração da IA generativa nas suas operações para ajudar a criar uma compreensão abrangente das suas implicações.
• Avaliar a qualidade dos dados: Trabalhamos em estreita colaboração com as suas equipas para estabelecer a qualidade e a integridade dos seus dados, que é um ingrediente crucial para uma implementação bem sucedida da IA generativa.
• Planear uma IA responsável: Ajudamo-lo a planear como integrar os valores, a justiça e a governação da sua empresa nas suas operações de IA generativa para ajudar a garantir práticas responsáveis e éticas.

O nosso compromisso Generative AI Ideate leva-o através de três sprints concebidos para o ajudar a estabelecer capacidades relevantes de IA generativa, a criar um plano de ação e a definir um caso de utilização de prioridade máxima.

• Sprint 1: Determinar a linha de base Este sprint centra-se no desenvolvimento do seu primeiro caso de utilização e na criação das capacidades necessárias para adotar com êxito a IA generativa na sua organização. Ajudamo-lo a estabelecer uma compreensão clara dos benefícios que a IA generativa pode trazer à sua organização e recomendamos formas de colmatar quaisquer lacunas operacionais e organizacionais.
• Sprint 2: Desenvolver um plano de ação Através de sessões de trabalho imersivas e colaborativas, transformamos os seus resultados comerciais desejados num plano de ação concreto. Este sprint foi concebido para avaliar coletivamente as suas capacidades actuais, capacidades organizacionais e prioridades imediatas, ao mesmo tempo que identifica os casos de utilização com maior potencial que podem demonstrar a viabilidade da IA generativa.
• Sprint 3: Definir um caso de utilização de prioridade máxima Em conjunto, identificamos um caso de utilização de prioridade máxima para a IA generativa que se alinhe com os seus objectivos. Esta fase envolve o desenvolvimento do primeiro caso de utilização e o reforço das capacidades necessárias para adotar com êxito a IA generativa na sua organização. Com estes resultados, obtém um roteiro claro para adotar a IA generativa e obter resultados transformadores.

Incubadora de IA generativa

A fase seguinte do desenvolvimento e implementação da IA generativa passa do planeamento para a co-criação da sua primeira solução de IA generativa na sua empresa. O nosso compromisso Generative AI Incubate adopta uma abordagem ágil, iterativa e calendarizada para demonstrar a viabilidade de criar uma solução de IA na sua organização.

Eis algumas das formas como o FAIR pode ajudar a criar o seu produto mínimo viável (MVP):

• Seleção de um modelo de base existente: Escolheremos um modelo de base fiável como ponto de partida para a sua solução de IA.
• Definição e configuração da plataforma de computação em nuvem: Os nossos especialistas ajudá-lo-ão a determinar a plataforma de nuvem ideal e a configurá-la para as suas necessidades específicas.
• Preparação de dados, adaptação e alinhamento do modelo: Tratamos da preparação dos dados para ajudar a garantir que estão em conformidade com os requisitos do modelo de IA.
• Afinação e engenharia rápida de LLMs: A nossa equipa aperfeiçoa e integra os modelos de linguagem de grande dimensão (LLM) para otimizar os resultados do modelo.
• Demonstrar, otimizar e aumentar o modelo: Demonstraremos a sua solução de IA, optimizá-la-emos com base no feedback e exploraremos as oportunidades de melhorias adicionais.
• Construir uma aplicação com LLM: Finalmente, vamos criar uma aplicação que aproveita o poder dos modelos de linguagem de grande dimensão.

O Generative AI Incubate leva-o através de uma série de iterações. Cada iteração aproxima-nos de uma solução de IA refinada e de elevado desempenho, adaptada às necessidades específicas da sua organização. Vejamos esse percurso:

• Iteração 1: Descoberta e conceção

Durante esta iteração inicial, aprofundamos os requisitos do seu MVP. Trabalhamos consigo para definir as fontes de dados, estabelecer a plataforma de IA e delinear a arquitetura tecnológica. Os principais resultados incluem a identificação de um Modelo de Língua de Grande Porte (LLM) adequado, a determinação da abordagem de afinação e a criação de modelos e definições de mensagens.

• Iterações 2-3: Adaptar e alinhar

Nestas iterações, seleccionamos um modelo de base e iniciamos o processo de adaptação, alinhamento e afinação para obter um desempenho de base para uma tarefa específica. Estabelecemos condutas de dados e implementamos operações de aprendizagem automática (MLOps) para um fluxo de dados eficiente. O resultado inclui um MVP que é ajustado para a tarefa visada, a reparametrização do modelo para o alinhar com os seus requisitos e o ajuste imediato para otimizar o seu desempenho.

• Iterações 4-6: Otimizar e aumentar

Aqui, o foco passa a ser a otimização e o aumento da sua solução de IA. Através de uma engenharia rápida e de uma formação meticulosa, ajustamos o desempenho do modelo a tarefas específicas. Ajustamos parâmetros como avisos, temperatura e valores de P e K para obter os resultados desejados. Desenvolvemos também uma interface de utilizador que permite uma interação perfeita com a inferência. Ao longo destas iterações, identificamos quaisquer lacunas remanescentes que precisem de ser resolvidas antes de escalar e industrializar a solução de IA.

Industrialização da IA generativa

A terceira fase de envolvimento centra-se em tornar a IA generativa numa parte bem sucedida e sustentável da sua organização. O FAIR segue uma abordagem sistemática e planeada que garante a viabilidade da IA generativa, estabelecendo:

• Uma estrutura robusta: Incorporamos DataOps, MLOps e LLMOps para ajudar a garantir uma entrega de dados sem problemas, gestão de dados, operações de aprendizagem automática eficientes e utilização efectiva de modelos linguísticos de grande dimensão.
• Governação e linhas de proteção: Para o ajudar a manter o controlo e a atenuar os riscos, é essencial definir políticas, procedimentos e orientações que regerão a utilização e as considerações éticas da IA generativa. Com estas protecções, pode promover uma utilização responsável e responsável da IA na sua organização.
• Segurança em camadas de ponta a ponta: Aperfeiçoar a segurança dos dados e dos modelos de IA para lidar com classificações de dados adequadas, autorização, integridade do modelo, privacidade e conformidade, salvaguardas de propriedade intelectual e controlos de segurança da infraestrutura e da camada de rede.
• Processos de otimização contínua: Para medir a eficácia da IA generativa e promover a melhoria contínua, é necessário definir métricas relevantes e estabelecer um processo de otimização. Acompanhando os indicadores de desempenho e tirando partido das informações, pode aperfeiçoar o modelo de IA para garantir a sustentabilidade e a rentabilidade.

Dar os próximos passos

Para concluir, estamos entusiasmados por embarcar nesta viagem de adoção da IA generativa consigo. À medida que avançamos, continuaremos a dedicar-nos aos princípios da IA responsável. A nossa missão é garantir que a IA generativa é acessível a todos e que é aplicada de uma forma que nos beneficia a todos. Acreditamos firmemente que a IA tem o poder de melhorar o nosso trabalho e de nos ajudar a desempenhar melhor as nossas funções, e estamos empenhados em tirar partido do seu potencial de forma responsável e ética.

E isto é apenas o início. À medida que os fornecedores de cloud pública em hiperescala continuam a introduzir novas capacidades de IA, estaremos aqui para o ajudar a adoptá-las e a utilizá-las totalmente.

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Aproveite o poder da IA de forma rápida e responsável com o Foundry for AI da Rackspace Technology (FAIR™). FAIR™ está na vanguarda da inovação global em IA, abrindo caminho para que as empresas acelerem a adoção responsável de soluções de IA. O FAIR se alinha com centenas de casos de uso de IA em uma ampla variedade de setores, ao mesmo tempo que permite a personalização por meio da criação de uma estratégia de IA sob medida que é aplicável às suas necessidades comerciais específicas. Capazes de implantação em qualquer plataforma de nuvem pública privada, híbrida ou de hiperescala, as soluções FAIR capacitam empresas em todo o mundo, indo além da transformação digital para desbloquear a criatividade, estimular a produtividade e abrir a porta para novas áreas de crescimento para nossos clientes.Siga a FAIR no LinkedIn.

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