生产环境 ML 模型面临可观测性挑战！定制工具成主流，仅7%关注ML安全。企业纷纷试水 GenAI 和 LLM，预测分析、计算机视觉应用激增。MLOps、LLMOps、GenAIOps 崛起，LLM 可观测性至关重要！OpenAI、AzureAI、Amazon Bedrock 受青睐。
译自：ML and LLM Adoption Challenged Most Often by Observability
作者：Lawrence E Hecht
在将 ML 模型投入生产时，可观测性和监控是被提及最多的挑战。The Institute for Ethical AI & Machine Learning 在 2024 年第四季度进行了一项关于生产 ML 状态的调查。另一个关键结论是，由于很少有供应商工具获得显著的吸引力，因此定制工具在用户路线图中占据主导地位。
总体而言，在接受调查的 170 名从业者中，44% 是机器学习工程师，与数据科学家或 MLOps 工程师的数量大致相同。许多受访者都是 The ML Engineer newsletter 的订阅者。
只有 7% 的人表示 ML 安全是他们面临的三大挑战之一，只有 17% 的人对治理和领域风险持相同看法。这一发现与我们在其他研究中看到的有显著不同，在其他研究中，安全和 AI 治理被认为是增加采用的最大障碍之一。我们认为，从业者认为 ML 安全仅与模型被黑客攻击的能力有关，而其他 IT 决策者更担心对公司和个人数据的一般访问。
似乎每个企业至少都在试验生成式 AI 和依赖于大型语言模型（LLM）的 AI 代理。与此同时，预测分析和计算机视觉的应用持续增长。随着这些应用程序的规模扩大，开发人员需要数据工程师、SRE 和其他人来处理 Day 1 和 Day 2 挑战。为了迎接这一挑战，MLOps 成为了一门真正的学科，随后是 LLMOps 和 GenAIOps。
无论使用何种术语，LLM 可观测性和监控 都是必须解决的问题。
该调查询问了利用 AI 和机器学习所需的技术堆栈的九个不同部分。以下是一些值得注意的发现：
- 65% 的调查对象使用托管模型或 LLM API 服务。在使用此类服务的用户中，最常使用的是 OpenAI(38%)、AzureAI(20%) 和 Amazon Bedrock(12%)。
- MLflow 是领导者。在采用这些工具的用户中，48% 最常使用 MLflow。定制工具 (16%) 和 Weights & Biases (12%) 是该类别中接下来最常用的工具。请注意，刚刚完成 IPO 的 CoreWeave 最近宣布收购 Weights & Biases。
- 模型注册表和/或实验跟踪 - 在用户中，40% 最常使用 ETL / 工作流编排器 Airflow。定制工具 (17%) 和 Argo Workflows(11%) 是该类别中接下来最常用的工具。
- 实时模型服务 - 在用户中，46% 最常使用 FastAPI/Flask Wrapper。数据科学家更倾向于使用此工具 (70%)。定制工具 (16%) 和 AWS SageMaker(12%) 是该类别中接下来最常用的工具。