1.在战略规划阶段实施AI模型选择的工作
有许多可用的 AI 模型，企业架构师必须从监督学习模型、无监督学习模型、强化学习模型和深度学习模型中选择正确的模型。这些模型支持跨不同领域的各种应用。**企业架构师应根据 AI 项目的具体要求选择合适的 AI 模型和架构。**所选模型还必须进行定制以满足项目的独特需求。最后，为了评估模型的性能和有效性，必须定义并使用适当的技术评估指标进行评估。

2.项目规划阶段，基于选择的模型，选择合适的 AI 框架、库和硬件至关重要。此外，根据系统架构设计，准确建立开发和部署所需的计算基础设施也至关重要。

3.在开发阶段从 AI 模型开发开始，在此阶段，选择适合 AI 任务的算法并实施自动化模型训练流程以简化流程。开发团队将使用准备好的数据训练 AI 模型，并经常进行迭代以提高模型的性能。使用相关指标定期进行评估对于确保模型满足业务架构中定义的性能标准（包括漂移指标）和业务成果至关重要。

在开发 AI 模型期间，确保为数据科学家和非技术利益相关者创建用户友好的界面，例如仪表板和 API。此外，专注于提供最终用户可访问且易于解释的 AI 输出。

您的 AI 模型开发还需要优先考虑 AI 系统安全性，以防范威胁和漏洞。这可以通过定期更新和加强您的 AI 软件组件来降低安全风险。

4.部署阶段，理想情况下，**AI 模型应以微服务或无服务器功能的形式部署，以便应用程序和用户轻松访问它们。**部署 AI 模型需要建立监控机制，以跟踪性能并识别部署后的问题。这可确保持续的功能性并允许及时解决任何问题。