發(fā)布時間:2024-01-26 16:39:54 瀏覽量:158次
越來越多的企業(yè)開始考慮如何構(gòu)建可持續(xù)性。毫無疑問,可持續(xù)性已經(jīng)融入到新興技術(shù)不斷發(fā)展的歷程當中。與此同時,AI技術(shù)的不斷發(fā)展也在加速企業(yè)的創(chuàng)新。那么,當可持續(xù)性與AI項目相結(jié)合,我們又會迎來怎樣的無限可能?想要真正理解可持續(xù)AI項目的實用性和重要性,首先必須剖析其背后的復(fù)雜性。下面,本文將為您展開解讀。
AI領(lǐng)域的挑戰(zhàn)主要源于其背后的復(fù)雜性,您需要深入探究細節(jié)。這意味著,為了充分理解可持續(xù)性帶來的影響,您首先要掌握一些復(fù)雜的AI領(lǐng)域相關(guān)知識,比如:人工智能系統(tǒng)的構(gòu)建、調(diào)優(yōu)和集成。簡而言之,它們主要涵蓋了以下內(nèi)容:
接下來,我們將開啟一系列的文章連載,為您解讀如何構(gòu)建可持續(xù)的AI系統(tǒng),并確保它們穩(wěn)定、長效。在七篇文章中,我們將陸續(xù)探討以下相關(guān)話題:
01、理解什么是可持續(xù)的AI
首先我們需要樹立一致的觀點,也就是明確到底什么是可持續(xù)的AI,并分析它所涉及的各種因素和指標。要知道,我們并不是在研究AI本身的可持續(xù)性,而是去尋找如何構(gòu)建可持續(xù)AI項目的方法。
02、分清軟件工程與數(shù)據(jù)科學
兩者不可混為一談。數(shù)十年來,軟件工程的主要工作就是搭建可持續(xù)、可管理、可維護,并可長期使用的系統(tǒng)。經(jīng)過反復(fù)的實踐和測試,現(xiàn)在這些技術(shù)已經(jīng)嵌入了開發(fā)流程,并被更廣泛地應(yīng)用到了其他領(lǐng)域,比如AI開發(fā),這意味著AI不僅可以構(gòu)建更高效的系統(tǒng),還將帶來更多的收益。
03、通過反復(fù)實驗提高效率
數(shù)據(jù)科學是一門實驗性的學科,要經(jīng)歷大量的嘗試才能找到最佳解決方案。然而,要在降低風險的同時提高操作的可復(fù)制性,就需要自動化的加持。在這一流程中,手動操作伴隨著延遲性提升、復(fù)雜度增加以及出錯率提高等風險,同時也會影響到系統(tǒng)的可持續(xù)性。
04、解決數(shù)據(jù)重復(fù)問題
在數(shù)據(jù)到您手上之前,它們都經(jīng)歷過什么?誰瀏覽過它們?它們是如何被轉(zhuǎn)化的?又是如何被安全處理的?想要了解這些問題,您需要全面掌握AI項目所涉及的數(shù)據(jù)。然而,您很有可能深陷數(shù)據(jù)重復(fù)的汪洋之中,束手無策。
05、通過模型優(yōu)化提升效率
在模型開發(fā)的過程中,模型調(diào)優(yōu)是產(chǎn)生碳排放最多的一個環(huán)節(jié)。使用正確的工具和方式將一定程度上減少調(diào)優(yōu)工作的循環(huán)次數(shù),這不僅會提高運行效率,還能實現(xiàn)模型優(yōu)化。
06、避免堆積技術(shù)和數(shù)據(jù)債務(wù)
如果缺乏合理規(guī)劃,就很可能面臨嚴峻的技術(shù)和數(shù)據(jù)債務(wù)困境。任何一款軟件都可能出現(xiàn)這樣的問題。因此,您要確保一切皆在掌控之中,不要因為一時失控而付出更多的挽回成本。
07、模型的重復(fù)利用
模型復(fù)用和預(yù)訓(xùn)練模型能夠有效應(yīng)對復(fù)雜的挑戰(zhàn),同時還能規(guī)避一些可持續(xù)性的相關(guān)問題。因此,制定詳細的規(guī)劃以最大程度提升模型的重復(fù)利用率,這一點至關(guān)重要。
在我們構(gòu)建AI系統(tǒng)時,也要考慮其是否符合未來發(fā)展的需求,否則這些系統(tǒng)不僅效率低下、缺乏穩(wěn)定性、無法長期使用,還有可能給地球帶來沉重的環(huán)境負擔。接下來,我們將通過一系列文章與您共同探討:我們到底需要哪些技術(shù)來建立一個合理的體系、構(gòu)建高效的模型,并保證它們長期可用,從而抵御未來可能出現(xiàn)的各種挑戰(zhàn)。對于企業(yè)而言,這是對其商業(yè)價值的最佳肯定,也是其業(yè)務(wù)和服務(wù)連續(xù)性的最佳保證,還能為企業(yè)創(chuàng)造行業(yè)領(lǐng)先的競爭優(yōu)勢。欲知詳情,敬請期待下篇文章!
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