人工智能解决方案设计与Azure服务解析

### 人工智能解决方案设计与Azure服务解析 #### 1. 设计AI解决方案的关键决策 在设计AI解决方案时，需要做出一系列关键决策，这些决策将直接影响项目的实施和效果。 ##### 1.1 预训练模型还是自定义模型 - **通用场景**：如果使用场景较为通用，已有机器学习模型通常性能优越，如微软和OpenAI等公司投入大量资源开发的预训练模型。 - **特定场景**：若解决方案有特定需求，如医疗行业的文本分析模型，可使用组织自身数据对预训练模型进行微调，Azure上的多数预训练AI模型支持微调。当现成模型无法满足需求时，则需进行自定义开发。 ##### 1.2 数据可用性 - **数据存储**：自定义开发或微调模型需要数据，理想情况下，Azure上的机器学习数据应分层存储在Azure Data Lake Storage中。 - **数据持续生成**：模型投入生产后需要持续监控和可能的再训练，因此当前历史数据的来源需能持续产生足够的数据。 - **数据量误区**：并非所有高性能模型都需要大量数据，新的技术可使模型在有限数据量下达到有价值的性能水平。 ##### 1.3 数据质量 数据质量问题可能影响模型性能，常见的数据质量问题及解决方式如下： | 数据质量问题 | 描述 | 解决方式 | | --- | --- | --- | | 不准确数据 | 数据包含错误或缺失值 | 通常需在数据源处修复 | | 不完整数据 | 数据缺少重要信息 | 部分情况可使用统计方法插补，具体取决于模型算法 | | 过时数据 | 数据因情况变化或时间推移不再相关 | 若与当前数据差异大，应从训练数据集中移除 | | 重复数据 | 同一数据在不同地方多次输入 | 相对容易解决 | | 有偏数据 | 数据受个人偏见影响 | 难以解决，是数据科学领域的常见问题 | ##### 1.4 低代码还是代码优先 - **代码优先**：多数情况下，代码优先的解决方案更具灵活性和通用性，但需要专业的数据科学团队。 - **低代码**：低代码平台简化开发，适合非专业的数据科学家，但性能相对较差。若有专业数据科学团队且决定进行自定义开发，建议选择代码优先的解决方案。 ##### 1.5 AI模型的要求 - **最低可接受性能**：根据用例确定模型主要指标的最低阈值，如模型准确率需达到95%才能投入生产。 - **延迟**：实时预测场景对延迟要求高，可通过选择轻量级模型和专用基础设施解决。 - **模型大小**：模型大小影响托管成本，对于物联网边缘用例，需选择适合设备内存的高效模型。 - **功耗**：随着大语言模型的广泛应用，功耗成为重要考虑因素，在自然语言处理场景中，可先考虑Azure Cognitive Services中的传统文本分析模型。 ##### 1.6 批量推理还是实时推理 - **批量推理**：在OLAP场景中，机器学习模型可对大量数据进行定期推理，作为ETL管道的额外转换步骤。 - **实时推理**：在需要即时预测的应用中，需使用实时端点。 ##### 1.7 可解释性需求 - **传统模型**：传统机器学习模型可通过统计方法解释决策过程。 - **深度学习模型**：深度学习模型多为黑盒模型，难以解释决策过程。可使用模仿解释器等技术进行近似解释，但不保证准确。对于影响人类的用例，可解释性是必需的；对于对人类生活影响较小的用例，可解释性是锦上添花的功能。 ##### 1.8 预期投资回报率（ROI） 在回答上述关键问题并满足技术要求后，可计算预计的ROI，将成本与机器学习模型的预期附加值进行比较，作为项目实施的最终参考。学术研究注重模型的最高性能，而商业应用更关注成本与性能的最佳比例。 以下是决策流程的mermaid