Popular Cloud Computing AI tools in KI-Infrastruktur include Blaxel, helping you work more efficiently.
Blaxel ist eine serverlose Computing-Plattform für KI-Entwickler, die die Infrastruktur und Werkzeuge zum effizienten Erstellen, Bereitstellen und Skalieren von agentenbasierten KI-Anwendungen bietet. Sie verfügt über gesandboxte VMs, ein einheitliches LLM-Gateway und tiefgehende Beobachtbarkeit.
Cloud ComputingCloud-Computing-Plattformen bieten bedarfsgesteuerten Zugriff auf skalierbare Rechenressourcen, die für die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen unerlässlich sind. Diese Plattformen bieten virtualisierte Hardware wie leistungsstarke GPUs und TPUs sowie umfangreiche Speicher- und Netzwerkfunktionen, wodurch erhebliche Vorabinvestitionen in physische Infrastruktur entfallen. Dies ermöglicht es Teams, komplexe Modelle zu trainieren, riesige Datensätze zu verarbeiten und KI-Dienste mit hoher Verfügbarkeit und Flexibilität zu hosten. Das Pay-as-you-go-Modell macht modernste KI-Entwicklung für jeden zugänglich, von einzelnen Forschern bis hin zu großen Unternehmen.
Cloud Computing ist für Datenwissenschaftler, Machine-Learning-Ingenieure und auf KI ausgerichtete Start-ups von grundlegender Bedeutung. Es wird für das Training großer Sprachmodelle (LLMs) verwendet, die immense Rechenleistung erfordern, für die Bereitstellung von Echtzeit-Computer-Vision-APIs für Anwendungen wie autonomes Fahren und für die Ausführung von Big-Data-Analyse-Pipelines, um Erkenntnisse für die Modellerstellung zu gewinnen.
Bei der Auswahl eines Cloud-Computing-Anbieters für KI sollten Sie die Verfügbarkeit und Leistung bestimmter GPU/TPU-Modelle berücksichtigen. Bewerten Sie die Reife und den Funktionsumfang ihrer verwalteten KI/ML-Plattformen. Analysieren Sie die Preismodelle sowohl für lang andauernde Trainingsjobs als auch für sporadische Inferenz-Workloads. Bewerten Sie außerdem die Datensicherheit, Compliance-Zertifizierungen und die Integration mit bestehenden MLOps-Tools.
Ein Data-Science-Team in einem Technologieunternehmen muss ein neues Computer-Vision-Modell mit einem Datensatz von über 10 Millionen Bildern trainieren. Die Verwendung eines On-Premise-Servers würde Wochen dauern. Stattdessen nutzen sie eine Cloud-Computing-Plattform, um einen Cluster aus 16 Hochleistungs-GPU-Instanzen zu starten. Sie verwenden den verwalteten Datenspeicher der Plattform, um den Datensatz zu hosten, und eine vorkonfigurierte Deep-Learning-Umgebung, um Abhängigkeiten zu verwalten. Diese Fähigkeit zur parallelen Verarbeitung reduziert die Trainingszeit von Wochen auf nur 48 Stunden und ermöglicht so eine schnellere Iteration und Modellverbesserung.
Ein Startup hat ein KI-gestütztes Grammatikkorrektur-Tool entwickelt und muss es Tausenden von gleichzeitigen Benutzern zur Verfügung stellen. Der Aufbau und die Wartung der Infrastruktur zur Bewältigung schwankenden Traffics sind komplex und teuer. Sie entscheiden sich für einen Serverless-Computing-Dienst eines großen Cloud-Anbieters. Sie verpacken ihr Modell in einen Container und stellen es als Serverless-Funktion bereit. Die Plattform kümmert sich automatisch um Skalierung, Bereitstellung und Wartung. Dieser Ansatz ermöglicht es ihnen, nur für die tatsächlich genutzte Rechenzeit zu bezahlen, was die Betriebskosten erheblich senkt und allen Benutzern auch bei Spitzennachfrage ein reaktionsschnelles Erlebnis gewährleistet.
Ein ML-Ingenieur muss Terabytes an rohen Benutzerprotokolldaten verarbeiten, um Features für eine Empfehlungs-Engine zu erstellen. Eine einzelne Maschine kann dieses Volumen nicht bewältigen. Der Ingenieur verwendet einen verwalteten Big-Data-Dienst in der Cloud, wie Apache Spark auf EMR oder Dataproc. Er schreibt ein Skript zum Bereinigen, Transformieren und Aggregieren der Daten und führt es dann auf einem dynamisch bereitgestellten Cluster aus Dutzenden von Maschinen aus. Der Cloud-Dienst übernimmt die Cluster-Verwaltung, und der Job ist in wenigen Stunden statt in Tagen erledigt. Der resultierende Feature-Satz wird dann im Cloud-Speicher abgelegt und ist bereit für das Modelltraining.
Ein KI-Team in einem Unternehmen möchte seinen gesamten Machine-Learning-Workflow automatisieren, um die Reproduzierbarkeit zu gewährleisten und die Bereitstellung zu beschleunigen. Sie verwenden eine verwaltete KI-Plattform von einem Cloud-Anbieter. Diese Plattform integriert Werkzeuge für die Datenversionierung, das Experiment-Tracking, das automatisierte Modelltraining (AutoML), eine Modellregistrierung und CI/CD für die Bereitstellung. Ein ML-Ingenieur definiert die gesamte Pipeline, von der Datenaufnahme bis zur Modellüberwachung in der Produktion. Wenn neue Daten verfügbar sind, wird die Pipeline automatisch ausgelöst, das Modell neu trainiert, Tests ausgeführt und die neue Version bereitgestellt, wenn sie die Leistungskriterien erfüllt – alles in einer einheitlichen Cloud-Umgebung.
Ein Legal-Tech-Startup möchte einen spezialisierten KI-Assistenten für die Vertragsanalyse erstellen. Anstatt ein großes Sprachmodell (LLM) von Grund auf neu zu erstellen, entscheiden sie sich, ein leistungsstarkes Open-Source-Modell mit ihrem proprietären Datensatz von Rechtsdokumenten feinabzustimmen. Sie nutzen eine Cloud-Plattform, um für einige Tage eine GPU-Instanz mit hohem Arbeitsspeicher (wie eine A100) zu mieten. Sie laden ihren Datensatz in einen sicheren Cloud-Speicher hoch und verwenden ein beliebtes Trainings-Framework, um den Feinabstimmungsprozess durchzuführen. Die Cloud stellt die notwendige Rechenleistung auf temporärer, kostengünstiger Basis zur Verfügung und ermöglicht es ihnen, ein hochspezialisiertes und wertvolles KI-Asset zu schaffen, ohne teure Hardware besitzen zu müssen.
Ein verteiltes Team von Datenwissenschaftlern benötigt eine zentralisierte Umgebung, um an einem Projekt zusammenzuarbeiten. Die Einrichtung individueller lokaler Umgebungen führt zu Versionskonflikten und Inkonsistenzen. Der Teamleiter verwendet einen verwalteten Notebook-Dienst eines Cloud-Anbieters (wie Amazon SageMaker Studio oder Google Vertex AI Workbench). Dies stellt jedem Teammitglied eine cloudbasierte, containerisierte JupyterLab-Instanz mit gemeinsamem Zugriff auf Datensätze und Code-Repositorys zur Verfügung. Dies stellt sicher, dass jeder mit den gleichen Werkzeugen und Daten arbeitet, optimiert die Zusammenarbeit und ermöglicht es dem Leiter, den Fortschritt einfach zu überwachen und Ressourcen ohne jegliche Infrastruktureinrichtung zu verwalten.
Cloud Computing für KI bezieht sich auf die bedarfsgesteuerte Bereitstellung von Rechenressourcen – insbesondere solchen, die für KI-Workloads erforderlich sind – über das Internet. Anstatt eigene Rechenzentren zu besitzen und zu warten, können Sie auf Dienste wie leistungsstarke GPU/TPU-Prozessoren, massiven Datenspeicher und verwaltete Machine-Learning-Plattformen von einem Cloud-Anbieter zugreifen. Dies ermöglicht ein schnelleres Modelltraining, eine skalierbare Anwendungsbereitstellung und den Zugriff auf modernste Hardware auf Pay-as-you-go-Basis, was die fortgeschrittene KI-Entwicklung zugänglicher und kostengünstiger macht.
Die Wahl der richtigen Cloud-Plattform für KI hängt von mehreren Faktoren ab. Berücksichtigen Sie Folgendes:
Der Hauptunterschied liegt im Eigentum an den Ressourcen, der Skalierbarkeit und der Kostenstruktur. Bei einer On-Premise-Infrastruktur besitzen und verwalten Sie die gesamte physische Hardware, was eine große anfängliche Kapitalinvestition und laufende Wartung erfordert. Cloud Computing bietet den Zugriff auf diese Ressourcen auf Miet- und Pay-as-you-go-Basis. Zu den Hauptvorteilen der Cloud für KI gehören die massive Skalierbarkeit (sofortiger Zugriff auf Tausende von GPUs), der Zugriff auf die neueste Hardware ohne Kauf und ein reduzierter Betriebsaufwand, sodass sich Teams auf die Modellentwicklung statt auf die Infrastrukturverwaltung konzentrieren können.
Mehrere Arten von Cloud-Diensten sind für die KI-Entwicklung von entscheidender Bedeutung:
Große Cloud-Anbieter investieren stark in Sicherheit und Compliance und übertreffen oft die Fähigkeiten einzelner Organisationen. Sie bieten eine breite Palette von Sicherheitsfunktionen, einschließlich robuster Identitäts- und Zugriffsverwaltung, Datenverschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung, Netzwerksicherheitskontrollen sowie umfassende Protokollierung und Überwachung. Sie halten sich auch an zahlreiche internationale Compliance-Standards (wie DSGVO, HIPAA und ISO 27001). Während der Anbieter die Cloud-Infrastruktur selbst sichert, sind die Benutzer gemäß einem „Modell der geteilten Verantwortung“ für die Sicherung ihrer eigenen Anwendungen und Daten in der Cloud verantwortlich.
