Az Anaconda egyetlen szabályozási határba rendezi az AI-rendszereket

Egy határ az AI-rendszer minden eleméhez

Az Anaconda szeptember 28-án bemutatott megközelítésében a perimeter egy adminisztrátor által meghatározott szabályozási határ. Ez fogja össze az AI-rendszer kódját és annak teljes függőségi fáját, az adatforrásokat, a modelleket, a számítási kapacitást, a hozzáférő embereket és ügynököket, valamint a futtatáshoz használt biztonsági hitelesítő adatokat.

A vállalat szerint erre azért van szükség, mert egy vállalati AI-projektben minden környezetnél meg kell határozni, milyen kód futhat, milyen adatok olvashatók, mely modellek hívhatók meg, és milyen hardver használható. A kísérletezéshez szükséges szabályok gyakran eltérnek az éles működés feltételeitől.

A Perimeters rendszerben létrehozható külön perimeter a kísérletezéshez és a gyártási környezethez. A határok projektek, földrajzi régiók vagy a szervezet által meghatározott más szempontok szerint is kialakíthatók.

A szabályok a csomagoktól a titkos kulcsokig terjednek

A szabályozás egyik területe a szoftverellátási lánc. Éles környezetben például blokkolható minden olyan csomag, amelyhez ismert Common Vulnerabilities and Exposures, vagyis CVE kapcsolódik. Kísérleti környezetben ennél megengedőbb szabályok alkalmazhatók. A vállalat közlése szerint a szabályozás a forrástól a buildfolyamaton át a létrejövő környezetig érvényes.

Az adatkezelési szabályok a már meglévő adatirányítási megoldásokhoz igazíthatók. Databricks vagy Snowflake használata esetén más táblák tehetők elérhetővé a gyártási és a kísérleti környezetben. A modellkatalógusban olyan feltételek is megadhatók, mint hogy az éles rendszer csak az Egyesült Államokban készült, nyílt súlyú modelleket futtathat, vagy egy projekt kizárólag egy meghatározott modellcsaládot használhat.

A számítási erőforrásoknál a kísérletezés kisebb GPU-khoz férhet hozzá, míg a nagyobb és drágább kapacitások a gyártás számára maradhatnak fenn. A szerepköralapú hozzáférés-vezérlés az emberekre, a gépi felhasználókra és az ügynökökre is vonatkozik. A gyakori beállítás szerint a fejlesztők végrehajtási jogosultságot kapnak a kísérleti, csak olvasási jogosultságot pedig a gyártási környezetben.

Az Anaconda Platform a vállalat meglévő AWS-, Google Cloud- vagy Azure-IAM-szabályait is hozzákapcsolja a perimeterhez. A titkos kulcsok és a külső modellekhez használt API-kulcsok a perimeterhez kötött titkosításkezelőben maradnak, így a gyártási hitelesítő adatok elkülöníthetők.

A CI/CD viszi át a projektet az éles környezetbe

A fejlesztés a kísérleti perimeterben történhet, majd a projekt CI/CD-rendszeren keresztül kerülhet a gyártási környezetbe. A folyamatba kódellenőrzés, tesztfuttatás és jóváhagyás is beépíthető. A forrás szerint ilyenkor maga a kód nem változik, a körülötte lévő perimeter viszont igen, ezért az engedélyezett csomagok, adatok, modellek, számítási erőforrások és hitelesítő adatok köre is módosul.

A platform kezelőfelületén a perimeterek listaként jelennek meg, minden bejegyzéshez saját szabálykészlet tartozik. A projektek a munka szemantikai tárolói, a perimeterek pedig az adminisztrátor által kijelölt biztonsági határok. A felhasználók a projektválasztóban válthatnak a számukra elérhető perimeterek között, aki csak a kísérleti környezethez fér hozzá, az ott meghatározott projekteket látja.

Az Anaconda szerint ez a felépítés lehetővé teszi, hogy a szervezetek egyedi AI-rendszereket fejlesszenek saját környezetükben, miközben a biztonsági és informatikai csapatok által már használt hozzáférési szabályokra támaszkodnak.