AI orchestration और MLOps में क्या अंतर है?
MLOps प्रशिक्षित मॉडलों के जीवन-चक्र को संभालता है; AI orchestration मॉडलों, डेटा, टूल्स और प्रक्रियाओं के साझा उपयोग का समन्वय करता है।
AI Orchestration
AI Orchestration: मॉडल, डेटा और कारोबारी प्रक्रियाओं का एकीकृत संचालन
जब AI कई विभागों में इस्तेमाल होने लगता है, तो अलग-अलग मॉडल, डेटा स्रोत, टूल और ऑटोमेशन बन जाते हैं जिन्हें आपस में मिलकर काम करना होता है। AI orchestration वह परत है जो इनके बीच तालमेल बिठाती है। यह गाइड इसके काम, इससे हल होने वाली समस्याएँ, DPDP अधिनियम से जुड़ी सावधानियाँ और शुरुआत का तरीक़ा बताती है।
AI orchestration क्या है?
AI orchestration उन सभी चीज़ों का समन्वित प्रबंधन है जो AI को प्रक्रियाओं में उपयोगी बनाती हैं: मॉडल, डेटा, टूल, वर्कफ़्लो और एजेंट, और उन्हें नियंत्रित करने वाले नियम। ऑर्केस्ट्रेशन परत तय करती है कि कौन-सा मॉडल अनुरोध संभालेगा, कौन-सा डेटा इस्तेमाल हो सकता है, किन कार्यों के लिए मंज़ूरी चाहिए और क्या दर्ज किया जाएगा।
एक साधारण चैटबॉट को भी ऑर्केस्ट्रेशन चाहिए: सही दस्तावेज़ ढूँढना, मॉडल चुनना, डेटा संरक्षण के नियम लागू करना और बातचीत का रिकॉर्ड रखना। फ़र्क यह है कि साझा परत होने पर अगला एप्लिकेशन शून्य से नहीं बनाना पड़ता।
कौन-सी समस्याएँ हल होती हैं
बढ़ते मॉडल
हर टीम अलग मॉडल और अनुबंध इस्तेमाल करती है।
बिखरी डेटा पहुँच
हर प्रोजेक्ट अपने कनेक्शन ख़ुद बनाता है।
असमान नियंत्रण
अनुमतियाँ, मंज़ूरियाँ और लॉग हर टूल में अलग।
अस्पष्ट लागत
उपयोग कई खातों और कार्डों में बँटा हुआ।
विक्रेता पर निर्भरता
मॉडल बदलने के लिए एप्लिकेशन दोबारा बनाने पड़ते हैं।
मुख्य कार्य
- काम, गुणवत्ता, लागत और डेटा वर्ग के आधार पर मॉडल रूटिंग
- अनुमत कंपनी ज्ञान में खोज
- टूल्स और API का इंटीग्रेशन
- वर्कफ़्लो और एजेंटों का समन्वय
- नीतियाँ, मंज़ूरियाँ और ऑडिट
- मूल्यांकन, निगरानी और लागत नियंत्रण
दस्तावेज़ों पर आधारित जवाब
कई जवाब कंपनी के अनुबंधों, प्रक्रियाओं और मैनुअल पर आधारित होने चाहिए। ऑर्केस्ट्रेशन उपयोगकर्ता की अनुमतियों के भीतर सही हिस्से ढूँढकर मॉडल को देती है और जवाब के साथ स्रोत दिखाती है। गुणवत्ता इस पर निर्भर करती है कि दस्तावेज़ कितने ताज़ा हैं और नियमित मूल्यांकन होता है या नहीं।
DPDP अधिनियम, सीमा-पार डेटा और अंतरराष्ट्रीय नियम
डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण अधिनियम, 2023 व्यक्तिगत डेटा के उपयोग के लिए सहमति, उद्देश्य की सीमा और उचित सुरक्षा उपायों की अपेक्षा करता है, और इसके पालन की निगरानी भारतीय डेटा संरक्षण बोर्ड करता है। विदेश में चलने वाले मॉडल या क्लाउड सेवाओं को डेटा भेजते समय सरकार द्वारा तय प्रतिबंधों और विक्रेता अनुबंधों की जाँच ज़रूरी है। बैंकिंग, बीमा या स्वास्थ्य जैसे क्षेत्रों में क्षेत्र-विशेष नियामकों के निर्देश भी लागू हो सकते हैं, और EU ग्राहकों वाली कंपनियों पर EU का AI अधिनियम। उपयोग के मामलों का केंद्रीय रजिस्टर, एक जैसे लॉग और तकनीकी रूप से लागू मंज़ूरियाँ अनुपालन दिखाना आसान बनाती हैं; क़ानूनी व्याख्या विशेषज्ञों का काम है।
ऑर्केस्ट्रेशन परत बनाम अलग-अलग इंटीग्रेशन
| पहलू | अलग-अलग इंटीग्रेशन | ऑर्केस्ट्रेशन परत |
|---|---|---|
| नया उपयोग मामला | सब कुछ शुरू से | मौजूदा हिस्सों का दोबारा उपयोग |
| मॉडल बदलना | हर एप्लिकेशन में बदलाव | एक केंद्रीय नियम |
| ऑडिट | असमान | एक समान |
| लागत | बिखरी हुई | टीम और उपयोग मामले के अनुसार |
शुरुआत कैसे करें
- मॉडलों, उपयोग के मामलों और डेटा स्रोतों की सूची बनाएँ
- डेटा वर्ग और अनुमत मॉडल तय करें
- लॉगिंग के साथ मॉडल पहुँच को केंद्रीकृत करें
- मुख्य ज्ञान स्रोतों को जोड़ें
- पहले उपयोग मामलों को स्थानांतरित करें और मापें
लागत पर नियंत्रण
सरल काम हल्के मॉडलों को देना, बार-बार होने वाली खोजों को कैश करना और प्रति मामला लागत पर नज़र रखना, उपयोग बढ़ने पर भी ख़र्च को अनुमान लायक़ रखता है। डॉलर में बिल करने वाली सेवाओं के लिए मासिक सीमा और विनिमय दर का अनुमान रखें।
उदाहरण: एक अनुरोध परत से कैसे गुज़रता है
एक बिक्री प्रतिनिधि पूछता है कि किसी ग्राहक पर कौन-सी छूट शर्तें लागू हैं। परत पहचान और अनुमति जाँचती है, अनुबंध और ग्राहक डेटा लाती है, गोपनीय डेटा के लिए मंज़ूर मॉडल चुनती है, स्रोतों के लिंक के साथ जवाब देती है और बातचीत दर्ज करती है। ग्राहक को कोटेशन भेजने के लिए मैनेजर की मंज़ूरी चाहिए।
उदाहरण: कई भाषाओं वाली ग्राहक सेवा
एक बीमा वितरक को हिंदी, अंग्रेज़ी, तमिल और बांग्ला में सवाल मिलते हैं। ऑर्केस्ट्रेशन परत पहले भाषा पहचानती है, सामान्य सवाल हल्के मॉडल को देती है, पॉलिसी से जुड़े सवालों के लिए केवल अनुमत दस्तावेज़ों से जवाब बनवाती है और दावे या शिकायत से जुड़े हर मामले को किसी व्यक्ति के पास भेजती है। हर भाषा के लिए अलग से सटीकता मापी जाती है, क्योंकि मॉडल हर भाषा में बराबर अच्छे नहीं होते।
ऑर्केस्ट्रेशन परत के मापदंड
| मापदंड | क्या दिखाता है |
|---|---|
| प्रति मामला लागत | मॉडल रूटिंग की कुशलता |
| स्रोत वाले जवाबों का अनुपात | ज्ञान खोज की गुणवत्ता |
| जवाब का समय | मॉडल और इंटीग्रेशन की देरी |
| इंसान को भेजे गए मामले | ऑटोमेशन की सीमाएँ |
| अस्वीकृत अनुरोध | पहुँच नियमों का काम करना |
कौन शामिल होता है
व्यवसाय विभाग उपयोग के मामले लाते हैं और गुणवत्ता आँकते हैं, IT परत चलाता है, सुरक्षा और डेटा संरक्षण टीम नियम तय करती है, और प्रबंधन प्राथमिकताओं और बजट पर निर्णय लेता है।
AI Orchestration Layer के रूप में UberGPT
UberGPT एजेंटों, मॉडलों, कंपनी के डेटा और एप्लिकेशनों के समन्वय के लिए एक AI Orchestration Layer विकसित कर रहा है। UberGPT बाज़ार में आने के शुरुआती चरण में है; सुविधाओं और इंटीग्रेशन की पुष्टि हर प्रोजेक्ट में करनी होगी।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या एक ही चैटबॉट के लिए भी ज़रूरी है?
ज़रूरी नहीं; इसका फ़ायदा तब होता है जब कई उपयोग मामले डेटा और नियम साझा करते हैं।
क्या इससे लागत घटती है?
हाँ, मुख्य रूप से मॉडल रूटिंग, कैशिंग और उपयोग की पारदर्शिता से।
क्या केवल भारत में चलने वाले मॉडल इस्तेमाल किए जा सकते हैं?
हाँ, रूटिंग नियम इसे लागू कर सकते हैं।