Acelere o valor da IA com um modelo como serviço

A inteligência artificial (IA) impulsiona a inovação ajudando as organizações a utilizar melhor os dados para obter insights importantes. As empresas estão adotando aplicações de IA rapidamente, mas ainda é um desafio desenvolver, treinar e gerenciar cargas de trabalho de IA em escala. O modelo como serviço (MaaS) ajuda a lidar com esse desafio permitindo que as empresas operacionalizem modelos de IA como serviços escaláveis.

O que é modelo como serviço (MaaS)?

O modelo como serviço (MaaS) ajuda as organizações a acelerar o time to value (TTV) e entregar resultados mais rapidamente. O MaaS oferece modelos de IA pré-treinados via gateway de API em uma plataforma de IA em nuvem híbrida.

Equipes internas especializadas podem desenvolver, implantar e disponibilizar MaaS para o restante da organização. Assim, outras equipes trabalham com mais rapidez e eficiência, concentrando-se em trabalho mais estrategicamente importante com o acesso a esses modelos pré-treinados por meio das APIs. Como alternativa, as organizações também podem obter MaaS de um fornecedor confiável, eliminando a necessidade de criar uma equipe dedicada a MaaS. Além de eficiência e economia de custos, o MaaS oferece maior controle sobre a privacidade da organização, inclusive os dados e como são usados.  

Introdução a modelo como serviço

Quando usar MaaS?

O gerenciamento de GPUs e infraestrutura de IA subjacente requer pessoas qualificadas para desenvolver, treinar e gerenciar modelos de IA.  Em vez de simplesmente oferecer infraestrutura como serviço (IaaS) de IA, uma organização pode ter um pequeno número de experts qualificados dedicados a desenvolver, treinar e implantar modelos de IA que qualquer pessoa na organização pode usar.

Conforme crescem as chamadas de inferência de modelos, as GPUs e o framework de serviço subjacente escalam com maior facilidade para atender às demandas. Os fornecedores de MaaS também lidam com todas as tarefas de manutenção e monitoramento, como atualizações, desempenho e segurança.

Outro aspecto importante é que GPUs são caras, e o uso ineficiente delas pode aumentar os custos. O MaaS reduz a necessidade de grande investimento em infraestrutura, ajudando os negócios na economia de custos iniciais.

O time to value (TTV) também é importante, e o MaaS ajuda a acelerar o retorno sobre o investimento (ROI) de uma organização. Desenvolver e treinar um modelo leva bastante tempo, e o MaaS ajuda a melhorar o time to value (TTV) disponibilizando imediatamente os modelos para as equipes que querem usá-los.  

MaaS 

Vamos tentar entender o que é MaaS e seus principais componentes com um design opinativo de alto nível. Os principais componentes do MaaS incluem os modelos, uma plataforma de IA escalável, um sistema de orquestração de IA e gerenciamento de API robusto.

Quando o assunto é MaaS, escolher um modelo de IA adequado para o caso de uso da sua empresa é apenas parte do processo. Há vários outros fatores relacionados ao modelo, como coleta de dados, verificação, gerenciamento de recursos e a infraestrutura necessária para implantar e monitorar os modelos.

No universo das aplicações de IA, tais atividades são automatizadas com operações de machine learning (MLOps). MLOps abrangem todo o ciclo de vida do projeto de IA com responsabilidades similares a DevOps em uma equipe multifuncional. No caso de um ciclo de vida de MaaS, o provedor de MaaS tem uma equipe semelhante de especialistas multifuncionais, que inclui cientistas de dados, engenheiros de ML e operações de TI que trabalham em conjunto para entregar e gerenciar a oferta de MaaS.  

Modelos 

O fornecedor de MaaS é responsável por desenvolver o catálogo do modelo incorporando modelos os próprios modelos open source ou de terceiros. Dependendo das necessidades da organização, o fornecedor de MaaS pode personalizar modelos usando técnicas de ajuste como ajuste fino ou oferecer melhor experiência do usuário com geração aumentada por recuperação (RAG) ou aumento de recuperação com ajuste fino (RAFT). Após o ajuste, o modelo é salvo no armazenamento de dados, e seus metadetalhes são armazenados no registro de modelos. Assim, ele fica pronto para serviço. O fornecedor de MaaS também pode desenvolver um catálogo de modelos de todos os modelos disponíveis, e documentar esse catálogo e as APIs expostas em um portal para os desenvolvedores. 

Red Hat OpenShift AI

A base do MaaS é a plataforma de IA usada para ajustar, disponibilizar e monitorar os modelos. O provedor de MaaS é responsável por configurar esse sistema com as ferramentas de observabilidade apropriadas para monitoramento.

O provedor de MaaS precisa disponibilizar modelos com eficiência, lidando com vários locatários, monitorando e reduzindo ameaças de segurança, e fazendo integração com várias fontes de dados. 

No nosso design opinativo, usamos o Red Hat OpenShift AI como nossa plataforma de IA. Essa solução atende às necessidades do MaaS, oferecendo funcionalidades como suporte a multilocação, uma postura de segurança robusta para model serving e integração com serviço de dados. O OpenShift AI otimiza os fluxos de trabalho de ingestão de dados, treinamento de modelo, model serving e observabilidade, além de permitir colaboração fluida entre equipes.

Benefícios do Red Hat OpenShift AI

O OpenShift AI oferece vários benefícios para quem busca adotar um sistema de MaaS, como:

• Capacidade de escalar com eficiência para atender às demandas de cargas de trabalho de IA maiores
• Capacidade de executar cargas de trabalho de IA na nuvem híbrida, como ambientes desconectados e de edge
• Autenticação integrada e controle de acesso baseado em função (RBAC)
• Uma variedade de controles que ajudam a resolver desafios de segurança e conformidade

Além disso, o OpenShift AI foi desenvolvido para ser modular, permitindo que sua equipe de MaaS desenvolva um stack de inteligência artificial e machine learning personalizado, adicionando tecnologias de parceiro ou outras tecnologias open source conforme necessário. 

Orquestração de IA

O Red Hat OpenShift AI também oferece recursos de orquestração de IA capacitando provedores de MaaS a experimentar e aprimorar diferentes versões de controle do mesmo modelo, ou até mesmo de modelos diferentes, para um caso de uso específico. Um dos principais propósitos da orquestração de IA é fazer o roteamento de solicitações da API para a instância do modelo correta. Essa camada também pode incluir componentes adicionais para gerenciar várias técnicas de ajuste de modelo.

Gerenciamento de APIs

O gerenciamento de APIs é um dos componentes mais importantes no design do MaaS. Os provedores de MaaS precisam conseguir gerenciar o acesso, fazer onboarding de aplicações, oferecer análises e fazer chargeback para os clientes gerenciarem e observarem suas aplicações, além de medir o ROI com eficiência. O componente de gerenciamento de APIs também permite onboarding extensivo e políticas de uso, além de oferecer análises sofisticadas sobre o uso, como uso excessivo ou insuficiente, e possível abuso das APIs publicadas.

O componente de gerenciamento de APIs oferece suporte para alta disponibilidade (HA), controle de tráfego, autenticação de APIs, integração com provedores de identidade de terceiros, análises, controle de acesso, monetização e fluxos de trabalho de desenvolvedor.

Aplicações inteligentes

Aplicações para clientes (como chatbots, aplicativos mobile ou um portal) são o componente final dessa arquitetura. Aqui, os principais stakeholders são os desenvolvedores que querem integrar os modelos de IA disponíveis às aplicações inteligentes usando as APIs publicadas pelo provedor de MaaS. Os desenvolvedores podem fazer onboarding das aplicações e utilizar as funcionalidades de gerenciamento da API por meio de um portal do desenvolvedor dedicado.

Agora, conseguem atender aos usuários finais com aplicações inteligentes com integração fluida aos modelos por meio das APIs. Assim, esses profissionais podem se concentrar em resolver problemas de negócios usando as APIs de modelos prontos, enquanto o provedor de MaaS cuida dos modelos, MLOps e infraestrutura subjacente.

Conclusão

Com a abstração da infraestrutura e complexidades de ciência de dados, as organizações podem utilizar MaaS para entregar soluções de IA com maior rapidez e eficiência sem deixar de ter controle sobre os custos e as complexidades do MLOps.

Com o aumento constante da adoção da IA, o MaaS é uma boa abordagem para acelerar o time to market e o desenvolvimento da IA. Comece a explorar os recursos do Red Hat OpenShift AI para ver como podemos ajudar você a desenvolver sua oferta de MaaS e liberar todo o potencial dos seus investimentos em IA.