Google Cloud hat einen Blogbeitrag mit dem Titel "GenOps: Lernen aus der Welt der Microservices und des traditionellen DevOps" veröffentlicht. Der Artikel befasst sich mit der Notwendigkeit eines neuen "GenOps"-Teams, das sich um die einzigartigen Eigenschaften generativer KI-Anwendungen kümmert, und konzentriert sich dabei auf die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu Microservices und DevOps.
Besonders interessant fand ich den Vergleich zwischen einem "KI-Agenten" und einem "Microservice". Beide sind diskrete, funktionale Einheiten, aber ein KI-Agent zeichnet sich durch sein nicht deterministisches Verhalten aus, da er auf KI-Modellen basiert.
Der Artikel bietet auch interessante Einblicke in die Bereiche Modellverwaltung und -aufforderungen, Modellbewertung, Modellsicherheit und zentrale Tool-Verwaltung. Die Hervorhebung der Bedeutung von Modellprüfungen und -genehmigungen, der Verwaltung von Prompt-Versionen, der kontinuierlichen Bewertung der Qualität von Modellantworten, eines Modell-Sicherheitsgateways und der zentralen Tool-Verwaltung ist entscheidend, um eine verantwortungsvolle und effektive Bereitstellung generativer KI-Anwendungen zu gewährleisten.
Ich glaube, dass das Konzept von GenOps mit der Weiterentwicklung und Reifung generativer KI-Anwendungen immer relevanter werden wird. Unternehmen müssen neue Praktiken und Tools einführen, um den Erfolg von Gen AI-Bereitstellungen sicherzustellen.
