Google Cloud a publié un article de blog sur "GenOps : apprendre du monde des microservices et du DevOps traditionnel". L'article traite de la nécessité d'une nouvelle équipe "GenOps" pour répondre aux caractéristiques uniques des applications d'IA générative, en se concentrant sur les similitudes et les différences avec les microservices et le DevOps.
Ce que j'ai trouvé particulièrement intéressant, c'est l'analogie entre un "agent IA" et un "microservice". Les deux sont des unités fonctionnelles discrètes, mais un agent IA se distingue par son comportement non déterministe dû à sa dépendance aux modèles d'IA.
L'article fournit également des réflexions perspicaces sur la gestion des modèles et des invites, l'évaluation des modèles, la sécurité des modèles et la gestion centralisée des outils. Il est essentiel de souligner l'importance des examens et des approbations des modèles, de la gestion des versions des invites, de l'évaluation continue de la qualité des réponses des modèles, d'une passerelle de sécurité des modèles et de la gestion centralisée des outils pour garantir un déploiement responsable et efficace des applications d'IA générative.
Je pense que le concept de GenOps va devenir de plus en plus pertinent à mesure que les applications d'IA générative continuent d'évoluer et de mûrir. Les organisations devront adopter de nouvelles pratiques et de nouveaux outils pour assurer le succès des déploiements d'IA générative.
