人工智能可靠性工程：欢迎来到SRE的第三个时代
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内容提要
随着AI推理工作负载的增加，AI可靠性工程（AIRe）应运而生。推理不仅是模型执行，还涉及实时和批处理操作。AI模型需具备高可用性和低延迟，传统SRE原则需应对模型衰退和准确性SLA等新挑战。AI网关成为现代SRE的重要工具，以确保智能系统的可靠性。
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延伸解读
AI推理的双重模式
AI推理分为实时推理和批处理推理两种模式。实时推理要求低延迟，适用于聊天机器人和自动驾驶等应用，而批处理推理则在预定时间处理大量数据。理解这两种模式的差异，有助于在设计系统时选择合适的架构和资源配置。
监控与可观察性的新挑战
传统监控工具无法满足AI推理工作负载的需求，必须关注预测延迟、令牌吞吐量等新指标。为了确保AI系统的可靠性，团队需要采用AI特定的可观察性工具，如OpenTelemetry和Prometheus，以便及时发现和解决潜在问题。
模型衰退的隐患
AI模型的非确定性特征使得模型衰退成为一个隐蔽的风险。与传统软件不同，AI模型可能在没有明显错误的情况下逐渐失去准确性。工程师需要建立新的思维方式和工具，以便及时识别和应对这种“静默衰退”的现象。
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Q&A
什么是人工智能可靠性工程（AIRe）？
人工智能可靠性工程（AIRe）是应对AI推理工作负载增加而产生的新学科，旨在确保AI模型的高可用性和低延迟。
推理在AI中有哪些不同的模式？
推理主要有实时推理和批处理推理两种模式，实时推理要求低延迟，而批处理推理则在预定时间处理大数据集。
AI模型的可靠性如何定义？
AI模型的可靠性不仅包括正常运行时间，还需考虑准确性、公平性和模型漂移等指标。
AI网关在现代SRE中有什么作用？
AI网关是现代SRE的重要工具，提供路由、负载均衡和安全策略等功能，以确保智能系统的可靠性。
如何优化AI推理性能？
团队可以通过量化、模型蒸馏和神经架构搜索等技术来优化AI推理性能，目标是实现更小、更快的推理引擎。
AI推理带来了哪些新的安全挑战？
AI推理引入了新的攻击面，工程师需要通过身份验证、速率限制和加密等手段来保护模型端点。
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