如果你正在構建一個云架構，同時也在設計高性能的AI系統(tǒng)，你需要做些什么不同的事情？你需要什么才能做到這一點呢？新興的最佳實踐是什么？以下是我的建議：

了解你的用例

明確定義你的云架構中AIGC的目標。如果我反復看到任何錯誤，那就是沒有理解商業(yè)系統(tǒng)中AIGC的含義。了解你的目標是什么，無論是內(nèi)容生成、推薦系統(tǒng)還是其他應用程序。

這意味著寫下東西，在目標上找到共識，如何實現(xiàn)目標，最重要的是，如何定義成功。這并不是只有AIGC才有的;這是每一次遷移和構建在云中的全新系統(tǒng)成功的一步。

我看到云中的整個AIGC項目都失敗了，因為它們沒有很好地理解業(yè)務用例。公司創(chuàng)造的東西很酷，但不會給企業(yè)帶來任何價值，這是行不通的。

數(shù)據(jù)來源和質(zhì)量是關鍵

通過AIGC模型識別訓練和推理所需的數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)必須是可訪問的，良好的質(zhì)量，并仔細管理。你還必須確保云存儲解決方案的可用性和兼容性。

AIGC系統(tǒng)高度以數(shù)據(jù)為中心。我會稱它們?yōu)槊嫦驍?shù)據(jù)的系統(tǒng)，數(shù)據(jù)是推動AIGC系統(tǒng)成果的燃料。垃圾進，垃圾出。

因此，它有助于將數(shù)據(jù)可訪問性作為云架構的主要驅動因素。你需要訪問大多數(shù)相關數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)，通常將其保留在其存在的位置，而不是將其遷移到單個物理實體。否則，你最終會得到冗余的數(shù)據(jù)，沒有單一的真理來源。在將數(shù)據(jù)送入AI模型之前，考慮使用高效的數(shù)據(jù)管道對數(shù)據(jù)進行預處理和清理，這確保了數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型性能。

這大約是使用AIGC的云架構成功的80%。然而，它最被忽視，因為云架構師更多地關注AIGC系統(tǒng)處理，而不是向這些系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)就是一切。

數(shù)據(jù)安全和隱私

正如數(shù)據(jù)很重要一樣，應用于該數(shù)據(jù)的安全和隱私也很重要。AIGC處理可能會將看似毫無意義的數(shù)據(jù)變成可能會暴露敏感信息的數(shù)據(jù)。

實施強大的數(shù)據(jù)安全措施、加密和訪問控制，以保護AIGC使用的敏感數(shù)據(jù)和AIGC可能生成的新數(shù)據(jù)，至少要遵守相關的數(shù)據(jù)隱私法規(guī)，這并不意味著將某些安全系統(tǒng)固定在你的體系結構上作為最后一步，必須在每一步都將安全性融入到系統(tǒng)中。

可伸縮性和推理資源

規(guī)劃可擴展的云資源以適應不同的工作負載和數(shù)據(jù)處理需求。大多數(shù)公司都在考慮自動伸縮和負載平衡解決方案。我看到的一個嚴重的錯誤是，建立了規(guī)模很大、但成本高昂的體系。最好在可伸縮性和成本效益之間取得平衡，這是可以做到的，但需要良好的體系結構和FinOps實踐。

此外，還應檢查培訓和推理資源。我想你已經(jīng)注意到，云會議上的許多新聞都是圍繞這個主題的，而且有很好的理由。選擇合適的具有GPU或TPU的云實例進行模型訓練和推理。再次，優(yōu)化資源配置以實現(xiàn)成本效益。

考慮型號選擇

選擇示范性的AIGC架構(一般對抗性網(wǎng)絡、轉換器等)。基于你的特定用例和需求。考慮使用云服務進行模型培訓，如AWS SageMaker等，并找到優(yōu)化的解決方案。這也意味著你要明白，你可能有很多相互連接的模型，這將是常態(tài)。

實施強大的模型部署策略，包括版本化和容器化，以使你的云架構中的應用程序和服務可以訪問AI模型。

監(jiān)控和日志記錄

設置監(jiān)控和日志記錄系統(tǒng)以跟蹤AI模型的性能、資源利用率和潛在問題不是可選的。建立異常警報機制以及為處理云中的AIGC而構建的可觀察性系統(tǒng)。

此外，持續(xù)監(jiān)控和優(yōu)化云資源成本，因為AIGC可能是資源密集型的。使用云成本管理工具和實踐。這意味著讓FinOps監(jiān)控你的部署的所有方面——最低限度地提高運營成本效益和架構效率，以評估你的架構是否最優(yōu)。大多數(shù)架構都需要調(diào)整和持續(xù)改進。

其他考慮事項

需要故障轉移和冗余來確保高可用性，災難恢復計劃可以最大限度地減少系統(tǒng)故障時的停機時間和數(shù)據(jù)丟失，在必要時實施冗余。此外，定期審計和評估你的AIGC系統(tǒng)在云基礎設施中的安全性，彌補漏洞并維護合規(guī)性。

為AI的道德使用建立指導方針是一個好主意，特別是在生成影響用戶的內(nèi)容或做出影響用戶的決策時。解決偏見和公平問題，目前有關于AI和公平的訴訟，你需要確保你做的是正確的事情。持續(xù)評估用戶體驗，以確保AI生成的內(nèi)容符合用戶預期并增強參與度。

無論你是否使用AIGC，云計算架構的其他方面都大同小異。關鍵是要意識到，有些事情要重要得多，需要有更嚴格的要求，總有改進的空間。