Pattern architetturali per sistemi di AI

Un sistema di IA in produzione è molto più di un file contenente un modello. Comprende pipeline di dati, feature store, infrastruttura di serving e monitoraggio. I pattern architetturali sono blueprint collaudati per assemblare questi componenti in modo affidabile.

I sistemi di IA spesso richiedono entrambe le modalità:

• elaborazione batch per ottenere risultati accurati e completi sui dati storici
• elaborazione in tempo reale per ottenere risultati aggiornati e con bassa latenza sui nuovi eventi

Conciliare queste due esigenze è una sfida di progettazione ricorrente.

L'architettura Lambda risponde a questa esigenza con due livelli eseguiti in parallelo: un livello batch che ricalcola viste accurate su tutti i dati e un livello speed che gestisce i dati recenti con bassa latenza. Un livello di serving unisce entrambi i risultati per le query.

Il livello batch rielabora periodicamente l'intero dataset per produrre risultati autorevoli e corretti, ad esempio ricalcolando le feature ogni notte. È accurato ma ha una latenza elevata, quindi non può riflettere gli eventi degli ultimi secondi.

Il livello speed elabora i dati in streaming quasi in tempo reale per colmare il divario dall'ultima esecuzione batch. Sacrifica parte dell'accuratezza in favore dell'aggiornamento e i suoi risultati vengono infine sostituiti dalla successiva esecuzione batch.

Un feature store è un sistema centralizzato per gestire le feature di ML. Risolve un problema critico: training e serving devono usare le stesse definizioni delle feature, altrimenti il modello riceve in produzione input diversi da quelli usati durante il training (disallineamento tra training e serving).

Il feature store offline contiene grandi quantità di valori storici delle feature, in genere sotto forma di file parquet in un data lake o in un data warehouse. Supporta il training e lo scoring batch, dove la velocità di elaborazione è più importante della latenza.

Il feature store online contiene i valori più recenti delle feature in un database a bassa latenza come Redis. Durante il serving, il modello recupera qui le feature in pochi millisecondi, usando le stesse definizioni del feature store offline.

Il feature store garantisce che una feature calcolata per il training (offline) corrisponda a quella letta durante il serving (online). Questa coerenza elimina una delle principali cause di bug silenziosi in produzione ed è il valore fondamentale del feature store.

Prima di affidarsi a un nuovo modello in produzione, lo si esegue in modalità shadow: riceve traffico reale e genera previsioni, ma queste vengono registrate nei log e non mostrate agli utenti. È possibile confrontarle con quelle del modello attuale senza alcun rischio per gli utenti.

Dopo che la modalità shadow ha dimostrato che il nuovo modello è accurato e stabile sul traffico reale, lo si promuove, spesso tramite un rilascio canary. La modalità shadow, insieme al canary, offre un percorso sicuro e graduale da un modello addestrato al traffico completo della produzione.

Verifichi la Sua conoscenza dell'architettura.

Ha imparato i pattern di architettura dei sistemi di IA:

• architettura Lambda: livello batch (accurato) più livello speed (aggiornato)
• feature store: parquet offline per il training, Redis online per il serving e definizioni coerenti
• la modalità shadow valida un nuovo modello sul traffico reale prima della promozione