Šta rade inžinjeri umjetne inteligencije

Šta rade AI inženjeri?

Jeste li se ikada pitali šta se krije iza popularne riječi "AI inženjer"? I ja sam se pitao. Izvana zvuči sjajno, ali u stvarnosti to je podjednako dizajnerski rad, sređivanje neurednih podataka, spajanje sistema i opsesivno provjeravanje da li stvari rade ono što bi trebale. Ako želite verziju od jedne rečenice: oni pretvaraju mutne probleme u funkcionalne AI sisteme koji se ne urušavaju kada se pojave pravi korisnici. Duži, malo haotičniji snimak - pa, to je ispod. Uzmite kofein. ☕

Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:

🔗 Alati umjetne inteligencije za inženjere: Povećanje efikasnosti i inovacija
Otkrijte moćne AI alate koji poboljšavaju produktivnost i kreativnost inženjera.

🔗 Hoće li softverske inženjere zamijeniti vještačka inteligencija?
Istražite budućnost softverskog inženjerstva u eri automatizacije.

🔗 Inženjerske primjene umjetne inteligencije transformiraju industrije
Saznajte kako umjetna inteligencija mijenja industrijske procese i potiče inovacije.

🔗 Kako postati inženjer umjetne inteligencije
Korak-po-korak vodič za početak vašeg putovanja ka karijeri u inženjerstvu umjetne inteligencije.

Brzi pregled: šta zapravo radi inženjer vještačke inteligencije 💡

Na najjednostavnijem nivou, inženjer umjetne inteligencije dizajnira, gradi, isporučuje i održava sisteme umjetne inteligencije. Svakodnevni posao obično uključuje:

  • Prevođenje nejasnih potreba za proizvodom ili poslovanjem u nešto što modeli zapravo mogu podnijeti.

  • Prikupljanje, označavanje, čišćenje i - neizbježno - ponovna provjera podataka kada počnu da se udaljavaju.

  • Odabir i obučavanje modela, njihovo prosuđivanje pomoću pravih metrika i zapisivanje gdje će propasti.

  • Umotavanje cijele stvari u MLOps cjevovode kako bi se moglo testirati, implementirati i posmatrati.

  • Posmatranje u divljini: tačnost, sigurnost, pravednost... i prilagođavanje prije nego što skrene s puta.

Ako mislite „dakle, to je softverski inženjering plus nauka o podacima s malo razmišljanja o proizvodu“ - da, to je otprilike to.

Šta razlikuje dobre AI inženjere od ostalih ✅

Možete znati svaki rad o arhitekturi objavljen od 2017. godine, a ipak stvoriti krhku zbrku. Ljudi koji napreduju u toj ulozi obično:

  • Razmišljajte sistemski. Oni vide cijelu petlju: podaci ulaze, odluke izlaze, sve se može pratiti.

  • Nemojte prvo tražiti magiju. Osnovne linije i jednostavne provjere prije nego što složite složenost.

  • Uključite povratne informacije. Ponovna obuka i vraćanje na prethodno stanje nisu dodatni elementi, već dio dizajna.

  • Zapišite stvari. Kompromisi, pretpostavke, ograničenja - dosadno, ali vrijedno kasnije.

  • Ozbiljno shvatite odgovornu umjetnu inteligenciju. Rizici ne nestaju optimizmom, oni se evidentiraju i njima se upravlja.

Mini-priča: Jedan tim za podršku je započeo s glupom osnovnom linijom pravila i preuzimanja. To im je dalo jasne testove prihvatljivosti, tako da su, kada su kasnije uveli veliki model, imali čiste usporedbe - i jednostavan povratni put kada se loše ponašao.

Životni ciklus: neuredna stvarnost naspram urednih dijagrama 🔁

  1. Definišite problem. Definišite ciljeve, zadatke i šta znači biti „dovoljno dobar“.

  2. Obavite "meljenje" podataka. Očistite, označite, podijelite, verzirajte. Beskrajno validirajte kako biste uhvatili pomjeranje sheme.

  3. Model eksperimenta. Pokušajte jednostavno, testirajte osnovne vrijednosti, ponavljajte, dokumentirajte.

  4. Isporuka. CI/CD/CT cjevovodi, sigurna implementacija, "canary" sistemi, vraćanje na prethodno stanje.

  5. Pratite. Pratite tačnost, latenciju, pomak, pravednost, korisničke rezultate. Zatim se ponovo obučite.

Na slajdu ovo izgleda kao uredan krug. U praksi je to više kao žongliranje špagetima metlom.

Odgovorna vještačka inteligencija kada guma krene na put 🧭

Ne radi se o lijepim prezentacijama. Inženjeri se oslanjaju na okvire kako bi rizik učinili stvarnim:

  • NIST AI RMF pruža strukturu za uočavanje, mjerenje i rukovanje rizicima kroz cijeli proces, od dizajna do implementacije [1].

  • ovi principi djeluju više kao kompas - široke smjernice kojih se mnoge organizacije pridržavaju [2].

Mnogi timovi također kreiraju vlastite kontrolne liste (pregledi privatnosti, kontrolne liste za ljudske interakcije) mapirane na ove životne cikluse.

Dokumenti koji se ne čine opcionalnim: Model kartice i listovi s podacima 📝

Dva papira na kojima ćete kasnije biti zahvalni:

  • Kartice modela → jasno navode namjeravanu upotrebu, kontekste evaluacije, upozorenja. Napisano tako da i stručnjaci za proizvode/pravna lica mogu pratiti [3].

  • Tablice podataka za skupove podataka → objašnjavaju zašto podaci postoje, šta se u njima nalazi, moguće pristranosti i sigurne naspram nesigurnih upotreba [4].

Budući vi (i budući saigrači) ćete vam tiho dati peticu što ste ih napisali.

Detaljan pregled: podatkovni kanali, ugovori i verzioniranje 🧹📦

Podaci postaju nekontrolisani. Pametni inženjeri vještačke inteligencije provode ugovore, ugrađuju čekove i drže verzije vezane za kod kako biste kasnije mogli premotati.

  • Validacija → kodificirajte shemu, raspone, svježinu; automatski generirajte dokumente.

  • Verziranje → uskladite skupove podataka i modele s Git commitovima, tako da imate dnevnik promjena kojem zaista možete vjerovati.

Mali primjer: Jedan trgovac je ubacio shemu provjera kako bi blokirao feedove dobavljača pune null vrijednosti. Ta jedna prepreka zaustavila je ponovljene padove u recall@k prije nego što su kupci to primijetili.

Detaljna analiza: dostava i skaliranje 🚢

Pokretanje modela u prod-u nije samo model.fit() . Alat ovdje uključuje:

  • Docker za konzistentno pakovanje.

  • Kubernetes za orkestraciju, skaliranje i sigurno uvođenje.

  • MLOps okviri za Canaries, A/B podjela, detekcija outliera.

Iza zavjese su provjere ispravnosti, praćenje, raspoređivanje CPU-a u odnosu na GPU, podešavanje timeouta. Nije glamurozno, apsolutno neophodno.

Detaljan pregled: GenAI sistemi i RAG 🧠📚

Generativni sistemi donose još jedan preokret - uzemljenje pronalaženjem.

  • Ugrađivanja + vektorska pretraga za brzo pretraživanje sličnosti.

  • Orkestracijske biblioteke za lančano preuzimanje, korištenje alata, naknadnu obradu.

Izbori u segmentiranju, ponovnom rangiranju, evaluaciji - ovi mali pozivi odlučuju hoćete li dobiti nespretnog chatbota ili korisnog kopilota.

Vještine i alati: šta se zapravo nalazi u steku 🧰

Mješovita kombinacija klasične ML opreme i opreme za duboko učenje:

  • Okviri: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn.

  • Cjevovodi: Protok zraka itd., za planirane poslove.

  • Produkcija: Docker, K8s, serving frameworks.

  • Uočljivost: monitori drifta, tragači latencije, provjere pravednosti.

Niko ne koristi sve . Trik je u tome da se zna dovoljno o životnom ciklusu da bi se razumno razmišljalo.

Stol s alatima: za čime inženjeri zaista posežu 🧪

Alat Publika Cijena Zašto je to praktično
PyTorch Istraživači, inženjeri Otvoreni kod Fleksibilna, pitonska, ogromna zajednica, prilagođene mreže.
TensorFlow Timovi usmjereni na proizvode Otvoreni kod Dubina ekosistema, TF posluživanje i Lite za implementacije.
scikit-learn Korisnici klasičnog strojnog učenja Otvoreni kod Odlične osnovne linije, uredan API, ugrađena predobrada.
MLflow Timovi s mnogo eksperimenata Otvoreni kod Održava organiziranim prolaze, modele i artefakte.
Protok zraka Ljudi iz oblasti naftovoda Otvoreni kod DAG-ovi, raspoređivanje, uočljivost dovoljno dobri.
Docker Uglavnom svi Slobodna jezgra Isto okruženje (uglavnom). Manje svađa tipa "radi samo na mom laptopu".
Kubernetes Infra-teški timovi Otvoreni kod Automatsko skaliranje, implementacije, snaga na nivou preduzeća.
Model koji služi na K8s Korisnici modela K8s Otvoreni kod Standardno serviranje, drift hooks, skalabilno.
Biblioteke vektorskog pretraživanja RAG graditelji Otvoreni kod Brza sličnost, prilagođeno GPU-u.
Upravljane vektorske trgovine RAG timovi za preduzeća Plaćeni nivoi Serverless indeksi, filtriranje, pouzdanost u velikim razmjerima.

Da, formulacija se čini neujednačenom. Izbor alata obično jeste.

Mjerenje uspjeha bez utapanja u brojkama 📏

Važne metrike zavise od konteksta, ali obično su kombinacija:

  • Kvalitet predviđanja: preciznost, prisjetljivost, F1, kalibracija.

  • Sistem + korisnik: latencija, p95/p99, porast konverzije, stope završetka.

  • Pokazatelji pravednosti: paritet, nejednak uticaj - koristiti pažljivo [1][2].

Metrike postoje da bi se istaknuli kompromisi. Ako ne iskažu, zamijenite ih.

Obrasci saradnje: to je timski sport 🧑🤝🧑

Inženjeri vještačke inteligencije obično se nalaze na raskrsnici sa:

  • Ljudi koji se bave proizvodima i domenom (definisati uspjeh, zaštitne ograde).

  • Inženjeri podataka (izvori, sheme, SLA-ovi).

  • Sigurnost/pravne propise (privatnost, usklađenost).

  • Dizajn/istraživanje (korisničko testiranje, posebno za GenAI).

  • Ops/SRE (vježbe dostupnosti i zaštite od požara).

Očekujte table prekrivene žvrljanjima i povremene žustre debate o metrikama - to je zdravo.

Zamke: močvara tehničkog duga 🧨

ML sistemi privlače skriveni dug: zamršene konfiguracije, krhke zavisnosti, zaboravljene povezujuće skripte. Profesionalci postavljaju zaštitne ograde - testove podataka, tipizirane konfiguracije, vraćanje prethodnih verzija - prije nego što močvara naraste. [5]

Čuvari zdravog razuma: prakse koje pomažu 📚

  • Počnite s malim. Dokažite da cjevovod funkcionira prije nego što komplicirate modele.

  • MLOps cjevovodi. CI za podatke/modele, CD za usluge, CT za prekvalifikaciju.

  • Kontrolne liste odgovorne umjetne inteligencije. Mapirane na vašu organizaciju, s dokumentima poput Model kartica i podatkovnih listova [1][3][4].

Brzo ponavljanje često postavljanih pitanja: odgovor od jedne rečenice 🥡

Inženjeri vještačke inteligencije grade end-to-end sisteme koji su korisni, testirani, prilagodljivi i donekle sigurni - pritom eksplicitno prave kompromise kako niko ne bi bio u mraku.

TL;DR 🎯

  • Oni uzimaju fuzzy probleme → pouzdane AI sisteme putem rada s podacima, modeliranja, MLOps-a, praćenja.

  • Najbolji prvo pokušavaju pojednostaviti stvari, neumorno mjere i dokumentiraju pretpostavke.

  • Vještačka inteligencija u proizvodnji = procesi + principi (CI/CD/CT, pravednost gdje je potrebno, ugrađeno razmišljanje o riziku).

  • Alati su samo alati. Koristite minimum koji vam je potreban da prođete kroz voz → prugu → posluživanje → posmatranje.

Referentni linkovi

  1. NIST AI RMF (1.0). Link

  2. OECD-ovi principi umjetne inteligencije. Link

  3. Model kartice (Mitchell i dr., 2019). Link

  4. Podatkovni listovi za skupove podataka (Gebru i dr., 2018/2021). Link

  5. Skriveni tehnički dug (Sculley et al., 2015). Link

Pronađite najnoviju umjetnu inteligenciju u službenoj trgovini AI Assistant

O nama

Nazad na blog