Google Cloud publicó una entrada de blog sobre "GenOps: aprendiendo del mundo de los microservicios y DevOps tradicional". El artículo analiza la necesidad de un nuevo equipo de "GenOps" para atender las características únicas de las aplicaciones de IA generativa, centrándose en las similitudes y diferencias con los microservicios y DevOps.
Lo que me pareció particularmente interesante fue la analogía entre un "agente de IA" y un "microservicio". Ambos son unidades funcionales discretas, pero un agente de IA se distingue por su comportamiento no determinista debido a su dependencia de los modelos de IA.
El artículo también proporciona ideas interesantes sobre la gestión de modelos y avisos, la evaluación de modelos, la seguridad de los modelos y la gestión centralizada de herramientas. Resaltar la importancia de las revisiones y aprobaciones de modelos, la gestión de versiones de avisos, la evaluación continua de la calidad de respuesta del modelo, una puerta de enlace de seguridad del modelo y la gestión centralizada de herramientas es crucial para garantizar una implementación responsable y eficaz de las aplicaciones de IA generativa.
Creo que el concepto de GenOps será cada vez más relevante a medida que las aplicaciones de IA generativa sigan evolucionando y madurando. Las organizaciones deberán adoptar nuevas prácticas y herramientas para garantizar el éxito de las implementaciones de IA generativa.
