Anfang 2024 haben wir F5 AI Data Fabric vorgestellt. Diese neue Plattform haben wir entwickelt, um die Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz für unsere Kunden nutzbar zu machen. Die F5 AI Data Fabric ermöglicht unseren Produktteams, generative KI einfach und sicher in unserem gesamten Portfolio einzusetzen. Mit der AI Data Fabric beschleunigen wir die Einführung von KI in unserem gesamten Portfolio. Dies wird unseren Partnern und Kunden konkrete, spürbare Vorteile bringen.
Dies ist der erste Beitrag einer Blogreihe, in der wir näher darauf eingehen, was die AI Data Fabric ist, wie sie funktioniert und welche beeindruckenden neuen KI-gestützten Funktionen wir mit ihrer Hilfe auf den Markt bringen. Zum Auftakt unserer Reihe konzentrieren wir uns auf die Grundprinzipien, an denen wir uns bei unserem Ziel orientiert haben, eine schnelle Einführung voranzutreiben.
KI demokratisieren
Mit dem AI Data Fabric wollten wir ein System entwickeln, das unseren Produktteams den Zugang zu KI erleichtert – auch Fachexpertinnen und -experten ohne Data-Science-Hintergrund. Dieses System vereint Datenverarbeitungspipelines, mehrere grundlegende Transformer-Modelle, ein Ökosystem gemeinsam genutzter Module, MLOps sowie eine Steuerungsebene, die über ein Software Development Kit (SDK) zugänglich ist.
Im Kern ist die F5 AI Data Fabric eine KI-Fabrik, die F5 dabei unterstützt, schnell Innovationen mit KI voranzutreiben. Wie jede gute KI-Fabrik stellt die AI Data Fabric eine gemeinsame, skalierbare Infrastruktur für die Entwicklung und Ausführung von KI-Anwendungen bereit. Sie unterstützt Produktteams beispielsweise bei folgenden Aufgaben:
- Trainingsdaten generieren und kennzeichnen
- Aufgabenspezifische Modelle trainieren und feinabstimmen
- Diese Modelle paketieren und überall dort bereitstellen, wo sie ausgeführt werden müssen
- Modellleistung und Modelldrift überwachen
“Im Kern ist die F5 AI Data Fabric eine KI-Fabrik, die F5 dabei unterstützt, schnell Innovationen mit KI voranzutreiben.”
Unsere Kunden dort abholen, wo sie stehen
Als wir uns auf diese Reise begaben, legten wir einige sehr konkrete Designziele fest, um die Akzeptanz zu fördern. Anstatt die Nutzer zu zwingen, ihre Arbeitsweise zu ändern, mussten wir sie dort abholen, wo sie standen. Das bedeutete, sie dabei zu unterstützen, sämtliche Daten zu finden und anzubinden, Self-Service zu ermöglichen, Mobilität und Portabilität zu fördern, ein Ökosystem für Zusammenarbeit und Innovation zu schaffen und große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) einzusetzen, um das Modelltraining zu beschleunigen.
Daten unabhängig von ihrem Speicherort anbinden
Gute KI beginnt mit Daten, und die F5 AI Data Fabric hilft dabei, Erkenntnisse aus den riesigen Datenmengen zu gewinnen, die von Produkten in unserem gesamten Portfolio erfasst werden. Wie die meisten Unternehmen, die Anwendungen in großem Maßstab betreiben, erkennen wir an, dass Daten in vielen verschiedenen Speichern und nicht nur in einem einzigen Data Lake vorliegen. Wir unterstützen Anwendungen und Datenquellen, die lokal sowie in mehreren öffentlichen und privaten Clouds bereitgestellt werden. Die AI Data Fabric kann unabhängig vom Speicherort auf die Daten zugreifen und Rechenressourcen mit ihnen verknüpfen. Ein gemeinsamer Datenkatalog erleichtert Benutzern die Navigation durch zahlreiche Datenquellen und ermöglicht es uns als Team zugleich, uns in die Data-Governance-Strategie von F5 einzufügen, um angemessene Kontrollen und Prüfungen der Datenbestände sicherzustellen. Mit dieser Strategie können wir Erkenntnisse aus Daten verschiedener Anwendungen und Produkte über mehrere Data Lakes und Datenquellen hinweg gewinnen, diese Daten verwalten und ihre Governance sicherstellen, ohne die Arbeitsweise unserer Benutzer zu verändern.
Self-Service ermöglichen
Nutzern die Möglichkeit zu geben, Rechenressourcen mit Daten zu verknüpfen, ist nur ein Teil der Lösung. Um die Akzeptanz zu fördern, mussten wir die gesamte User Journey im Bereich Data Science betrachten und ermitteln, wo wir Hürden abbauen konnten.
Ein gutes Beispiel dafür ist das Paketieren und Bereitstellen von KI-Anwendungen. Wir übernehmen einen Großteil der aufwendigen Arbeit, damit unsere Nutzer dies nicht selbst tun müssen. Die AI Data Fabric kann Python-Abhängigkeiten verwalten, KI-Anwendungen zusammen mit einem HTTP-Server in einem Container paketieren, den entsprechenden Endpunkt in unserem API-Gateway konfigurieren und die KI-Anwendungen überall dort in Kubernetes mit den passenden GPU-, CPU- und Arbeitsspeicheranforderungen bereitstellen, wo sie benötigt werden. Stellen Sie sich vor, Sie könnten ein Modell über ein benutzerfreundliches SDK in einem einzigen automatisierten Workflow trainieren, paketieren und bereitstellen. Mit diesem System können Data Scientists innerhalb von 10 bis 15 Minuten eine neue Version ihrer KI-Anwendung bereitstellen. Der Abbau von Hürden hilft Data Scientists, sich auf das zu konzentrieren, was sie am besten können: Data Science.
Für Mobilität und Portabilität von KI entwickeln
Dies ist ein weiteres Beispiel dafür, wie wir unsere Kunden dort abholen, wo sie stehen. Alle erstellten Container werden in der Container-Registry der AI Data Fabric gespeichert, sodass Benutzer KI-Anwendungen überall dort bereitstellen können, wo sie ausgeführt werden müssen – selbst in vollständig isolierten Umgebungen.
Ein Ökosystem aufbauen
Eine beschleunigte Einführung von KI erfordert eine zügige Zusammenarbeit. Das bedeutet, die Arbeit derjenigen zu nutzen und darauf aufzubauen, die bereits zuvor daran gearbeitet haben. Das AI Data Fabric umfasst ein „KI-Ökosystem“ mit Tools und vorgefertigten Modulen zur Ausführung gängiger und komplexer KI-Funktionen. Wenn Benutzer Module und Modelle zum Ökosystem beisteuern, beschleunigt dies Innovationen erheblich. Die Module reichen von vorgefertigten Modellen zur Anomalieerkennung und Klassifizierung bis hin zu Apps für Retrieval-Augmented Generation (RAG).
LLMs zur Beschleunigung des Modelltrainings einsetzen
Um die Akzeptanz weiter zu beschleunigen, haben wir die Prinzipien der agentenbasierten KI auf die F5 AI Data Fabric angewendet. So entstand ein System, das Modelle trainieren und bereitstellen kann, um Daten zu analysieren, die daraus gewonnenen Erkenntnisse mithilfe von KI zu interpretieren und anschließend eine Aufgabe zu identifizieren und auszuführen. Kurz gesagt: Wir nutzen große Sprachmodelle, um Daten zu generieren, die uns wiederum dabei helfen, kleinere, auf bestimmte Aufgaben zugeschnittene Modelle zu trainieren. Ein gutes Beispiel dafür ist die Kennzeichnung von Trainingsdaten. Diese stellt für Data Scientists eine enorme Belastung dar, die wir verringern können: Die AI Data Fabric stellt eine Verbindung zu den Trainingsdaten her, erschließt deren Bedeutung und nutzt anschließend KI, um diese Bedeutung zu interpretieren und die Daten zu kennzeichnen, bevor die daraus resultierenden gekennzeichneten Daten an anderer Stelle bereitgestellt werden.
Die Vorteile
Das bedeutet dieser Fokus auf eine einfache Einführung für unsere Produktteams:
- Effizienz: Die KI-Datenplattform ermöglicht eine schnellere Zusammenarbeit sowie eine schnellere Modellentwicklung und -bereitstellung.
- Skalierbarkeit: Wir können Tausende von Modellen weitgehend automatisiert steuern, verwalten und pflegen.
- Risikominderung: Bewährte Verfahren in Kombination mit einheitlichen, standardisierten Systemen zur Datenverarbeitung und zum Betrieb unserer eigenen Modelle ermöglichen uns eine deutlich bessere Governance, schützen Kundendaten und tragen zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften bei.
Ausblick
Wir haben die F5 AI Data Fabric bereits für mehrere wichtige Projekte im gesamten Unternehmen eingesetzt, darunter KI-Assistenten, das Trainieren von Klassifikatormodellen und das Generieren von Signaturen für Anwendungsfälle zum Schutz von Webanwendungen und APIs (WAAP). Diese leistungsstarken Funktionen basieren auf den Basismodellen und Services der AI Data Fabric für Modelltraining, Feinabstimmung, Bereitstellung und Inferenz.
Wir sind begeistert von dem Mehrwert, den wir unseren Kunden und Partnern mithilfe der F5 AI Data Fabric bieten können. In diesem Bereich wird es noch viel mehr geben. Freuen Sie sich daher auf künftige Beiträge, in denen wir einige der von uns eingesetzten Techniken, die Herausforderungen, die wir bewältigen mussten, und die konkreten Produktfunktionen, die wir damit ermöglichen, ausführlich vorstellen werden.
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