在決定是否購買或構(gòu)建您的 AI 監(jiān)控系統(tǒng)時，需要考慮許多因素。歸根結(jié)底，這取決于您是否能夠以您可以負擔的成本并及時地完成您通過 ML 監(jiān)控設(shè)定的目標。

什么時候建造有意義

1.你的AI程序不成熟;您的需求很簡單/基本

監(jiān)控生產(chǎn) AI 的需求通常很早就出現(xiàn)，通常是在公司在業(yè)務(wù)中部署其第一個 ML 模型之前。數(shù)據(jù)科學(xué)團隊普遍理解隨著時間推移對數(shù)據(jù)完整性和模型保真度的可見性的重要性，以及部署后優(yōu)化和改進的需要。但是，在某些情況下，當您仍然主要是試驗或僅使用手動和離線流程時，可能沒有太多的數(shù)據(jù)復(fù)雜性，并且可能在業(yè)務(wù)中的采用水平仍然很低，因此風險不大很高。在這些情況下，這些團隊可能只需要一個帶有基本警報的簡單儀表板，而 Grafana 或 Kibana 等開源工具可以在此時滿足這些需求。

2. 您的 AI 監(jiān)控需求非常小眾，行業(yè)解決方案不太可能滿足

您的業(yè)??務(wù)可能有特定要求，因此采用外部解決方案將非常具有挑戰(zhàn)性。在某些情況下，公司可能有嚴格的安全措施，不允許安裝其他第三方解決方案——例如，在封閉、安全的客戶物理站點中部署計算機視覺系統(tǒng)時，系統(tǒng)可以有效地離線獨立工作并且不允許要安裝的其他工具。在這個特定示例中，唯一可行的方法是在 AI 系統(tǒng)中建立監(jiān)控。

3. 你有一個擁有監(jiān)控專業(yè)知識和專注力的大型中央工程團隊

許多公司以其強大的工程人才而自豪。然而，一些公司的工程團隊非常龐大，并且是組織的核心。這些通常包括廣泛的領(lǐng)域?qū)＜?，包?AI 監(jiān)控專家。從文化上講，這些公司一直在為所有事物構(gòu)建自己的堆棧(想想谷歌、LinkedIn，甚至優(yōu)步)。構(gòu)建您自己的堆棧可以保證您的內(nèi)部需求與 ML 監(jiān)控系統(tǒng)中內(nèi)置的功能完美契合，并且可能會有一個專門的團隊來為您提供支持。相對于外部解決方案的成本，這些好處通常伴隨著巨大的開發(fā)和維護成本。

什么時候買有意義

1. 您想利用行業(yè)的最佳實踐和專業(yè)知識

從頭開始構(gòu)建 AI 監(jiān)控平臺需要豐富的專業(yè)知識和大量致力于開發(fā)和維護軟件的員工，而您的組織可能沒有足夠的專業(yè)內(nèi)部人才來實現(xiàn)這一點。由監(jiān)控提供商構(gòu)建的 ML 監(jiān)控平臺對有價值的產(chǎn)品功能和集成有深入的了解，因為他們從所有客戶那里收集反饋，并且他們的工作實際上是保持在模型監(jiān)控領(lǐng)域的最前沿。因此，購買人工智能監(jiān)控系統(tǒng)可能是一種更好的長期方法，以跟上所需的任何進步和必要的變化。

2. 你想讓你的工程師專注于產(chǎn)品，而不是支持基礎(chǔ)設(shè)施

讓您的工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家專注于構(gòu)建他們最擅長的領(lǐng)域也很重要：您的產(chǎn)品。構(gòu)建內(nèi)部 AI 監(jiān)控解決方案需要他們將注意力轉(zhuǎn)移到支持工具上，而不是支持公司的骨干。此外，請記住從您當前的數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師那里構(gòu)建解決方案所需的時間和資源，他們已經(jīng)為當前的日常任務(wù)承擔了全部工作量。

3. 你寧愿積極主動，早日解決人工智能監(jiān)控問題

購買人工智能監(jiān)控系統(tǒng)(相對于構(gòu)建一個)可以減少公司最初投資的時間。外部解決方案已“準備就緒”。部署和載入 AI 監(jiān)控平臺所需的時間遠遠少于從頭開始構(gòu)建 AI 系統(tǒng)所需的時間。如果 AI 是您業(yè)務(wù)的核心，或者您有需要監(jiān)控的 AI 用例，那么時機可能至關(guān)重要。確保您的模型以應(yīng)有的方式執(zhí)行可能會為您的數(shù)據(jù)科學(xué)家和您的業(yè)務(wù)節(jié)省很多麻煩。

4.您想降低開發(fā)和維護的長期成本

購買 AI 監(jiān)控系統(tǒng)以降低持續(xù)的開發(fā)維護成本具有長期的經(jīng)濟利益。您的企業(yè)可能對 ML 監(jiān)控解決方案有前期需求，但隨著業(yè)務(wù)(和 AI 程序)的持續(xù)增長，需求可能會發(fā)生變化。企業(yè)級的外部監(jiān)控解決方案應(yīng)與您的 AI 程序一起擴展，并可能提供一種更具成本效益的方式來支持您未來的需求。

為您的業(yè)務(wù)選擇合適的 AI 監(jiān)控系統(tǒng)

每個企業(yè)主都希望確保他們公司的人工智能監(jiān)控系統(tǒng)能夠正常工作。有很多公司提供 ML 監(jiān)控解決方案，但并非所有公司都是平等的。在投資任何類型的 AI 監(jiān)控解決方案之前，請評估以下三個因素：主動智能、靈活性和可擴展性. 主動智能意味著模型監(jiān)控就是要提前解決問題，因此您希望您的監(jiān)控解決方案能夠持續(xù)、系統(tǒng)地發(fā)現(xiàn)相關(guān)問題及其根本原因。靈活性是指能夠滿足您的特定業(yè)務(wù)需求并擴展以支持您未來的需求，可能跨越多個 AI 堆棧和多個業(yè)務(wù)用例。最后，可擴展性是關(guān)于能夠支持您的 AI 程序的增長、跨環(huán)境和技術(shù)的過渡以及能夠以零干擾或軟件性能下降的方式觀察 AI 工作流程。