Popular Plattform AI tools in KI-Infrastruktur include Eden AI und VisionLabs, helping you work more efficiently.
VisionLabs ist ein weltweit führender Entwickler von unternehmenstauglichen Computer-Vision- und Machine-Learning-Lösungen. Spezialisiert auf Gesichts-, Objekt- und Fahrzeugerkennung, bietet ihre Plattform erstklassige Algorithmen für Branchen wie Finanzen, Sicherheit, Verkehr und Einzelhandel. Zu den Hauptprodukten gehören die LUNA PLATFORM für umfassende Erkennung und LUNA ID für die mobile biometrische Verifizierung.
Plattform
Eden AI ist eine einheitliche API-Plattform, die es Entwicklern ermöglicht, einfach auf die besten KI-Modelle von verschiedenen Anbietern wie OpenAI, Google und AWS zuzugreifen und diese zu integrieren. Sie vereinfacht die KI-Integration, ermöglicht Leistungs- und Preis-Benchmarking und bietet maßgeschneiderte KI-Lösungen für spezifische Geschäftsanforderungen.
PlattformKI-Plattformen sind integrierte Umgebungen, die eine umfassende Suite von Werkzeugen für den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens bereitstellen. Sie zentralisieren Ressourcen für die Datenaufbereitung, das Modelltraining, die Bereitstellung und die Überwachung und abstrahieren die komplexe zugrunde liegende Infrastruktur. Dies ermöglicht es Teams, KI-Anwendungen effizienter und kollaborativer zu erstellen, zu verwalten und zu skalieren. Als Kernkomponente der KI-Infrastruktur optimieren diese Plattformen den Weg vom Konzept bis zu produktionsreifen KI-Systemen.
KI-Plattformen werden von Unternehmen häufig zur Entwicklung benutzerdefinierter KI-Lösungen wie Betrugserkennungssystemen oder Empfehlungsmaschinen eingesetzt. Start-ups nutzen sie, um schnell Prototypen von KI-gestützten Funktionen zu erstellen und bereitzustellen. Forschungseinrichtungen verlassen sich ebenfalls auf diese Plattformen, um groß angelegte Experimente und komplexe Rechen-Workflows zu verwalten.
Bei der Auswahl einer KI-Plattform sollten Sie den Umfang ihrer Dienste berücksichtigen – deckt sie Ihren gesamten Workflow ab? Bewerten Sie ihre Integrationsfähigkeiten mit Ihrem bestehenden Daten-Stack und Cloud-Diensten. Beurteilen Sie ihre Skalierbarkeit, Sicherheitsfunktionen und ob ihr Preismodell (z. B. Pay-as-you-go vs. Abonnement) zu Ihrem Budget und Nutzungsmuster passt. Berücksichtigen Sie schließlich das Gleichgewicht zwischen Benutzerfreundlichkeit (Low-Code-Schnittstellen) und Flexibilität (Code-First-Umgebungen).
Das Data-Science-Team eines Finanzdienstleisters nutzt eine KI-Plattform, um ein benutzerdefiniertes Betrugserkennungsmodell zu erstellen. Sie verwenden die integrierten Datenaufbereitungstools der Plattform, um Millionen von Transaktionsdatensätzen zu bereinigen und zu verarbeiten. Die skalierbaren GPU-Ressourcen werden genutzt, um ein komplexes Deep-Learning-Modell in Stunden statt in Tagen zu trainieren. Nach dem Training wird das Modell über die Ein-Klick-Bereitstellungsfunktion der Plattform registriert, versioniert und als API mit geringer Latenz bereitgestellt, die sich nahtlos in ihr Echtzeit-Transaktionsverarbeitungssystem integriert.
Ein Tech-Start-up möchte seiner mobilen App eine personalisierte Inhaltsempfehlungsfunktion hinzufügen. Durch die Nutzung einer KI-Plattform kann ihr kleines Ingenieurteam die komplexe Einrichtung der Infrastruktur umgehen. Sie verwenden eine verwaltete Notebook-Umgebung für schnelle Experimente und nutzen auf der Plattform verfügbare vortrainierte Modelle als Ausgangspunkt. Die Experimentverfolgungsfunktionen der Plattform ermöglichen es ihnen, verschiedene Algorithmen und Hyperparameter effizient zu vergleichen. Innerhalb weniger Wochen stellen sie eine Prototyp-API bereit, um Benutzerfeedback zu sammeln, was ihre Markteinführungszeit erheblich verkürzt.
Ein universitäres Forschungslabor untersucht den Klimawandel anhand riesiger Satellitenbild-Datensätze. Eine KI-Plattform bietet eine kollaborative Umgebung, in der mehrere Forscher auf gemeinsame Datensätze und Rechenressourcen zugreifen können. Sie nutzen die Plattform, um komplexe Datenverarbeitungspipelines zu orchestrieren und Modelltrainingsjobs auf einem GPU-Cluster zu verteilen. Die Experimentverfolgung der Plattform protokolliert automatisch alle Parameter, Code-Versionen und Ergebnisse und stellt so sicher, dass die Forschung für Peer-Reviews und Veröffentlichungen vollständig reproduzierbar und transparent ist.
Das ML-Team eines E-Commerce-Unternehmens nutzt eine KI-Plattform, um den Lebenszyklus ihres Produktempfehlungsmodells zu automatisieren. Sie erstellen eine CI/CD-Pipeline innerhalb der Plattform, die automatisch das erneute Training des Modells auslöst, sobald neue Benutzerinteraktionsdaten verfügbar sind. Die Pipeline führt automatisierte Tests auf Leistung und Bias durch, bevor das neue Modell registriert wird. Wenn die Tests bestanden werden, stellt die Plattform das aktualisierte Modell automatisch ohne Ausfallzeiten in der Produktion bereit und stellt so sicher, dass die Kunden immer die relevantesten Empfehlungen erhalten.
Eine Gesundheitsorganisation, die KI für die medizinische Bildgebung entwickelt, muss strenge regulatorische Vorschriften einhalten. Sie nutzen eine KI-Plattform als zentrales Modellregister. Jede Modellversion, ihre Trainingsdaten und Leistungsmetriken werden protokolliert und sind überprüfbar. Die Zugriffskontrollfunktionen der Plattform stellen sicher, dass nur autorisiertes Personal Modelle ändern oder bereitstellen kann. Diese zentralisierte Governance vereinfacht den Prozess der Erstellung von Compliance-Berichten für Aufsichtsbehörden wie die FDA und zeigt eine klare und nachvollziehbare Entwicklungshistorie für jedes KI-Modell.
Ein Softwareunternehmen möchte einen Chatbot erstellen, der von einem Großen Sprachmodell (LLM) angetrieben wird, das auf seiner internen Dokumentation trainiert wurde. Mithilfe einer KI-Plattform können Entwickler ein Grundlagenmodell wie Llama 2 einfach auf ihrem privaten Datensatz in einer sicheren Umgebung feinabstimmen. Die Plattform verwaltet die komplexe GPU-Zuweisung und den Trainingsprozess. Nach der Feinabstimmung wird das Modell als skalierbarer API-Endpunkt über die Plattform bereitgestellt, den das Unternehmen dann in sein internes Wissensdatenbankportal für Mitarbeiter integriert.
Eine KI-Plattform ist eine integrierte Softwareumgebung, die alle notwendigen Werkzeuge zum Erstellen, Trainieren, Bereitstellen und Verwalten von KI- und maschinellen Lernmodellen bereitstellt. Sie fungiert als zentraler Knotenpunkt für den gesamten ML-Lebenszyklus und kombiniert Funktionalitäten wie Datenmanagement, Experimentenverfolgung, Modellversionierung und Bereitstellungsinfrastruktur in einem einzigen, zusammenhängenden System. Dies optimiert die Entwicklung und den Betrieb (MLOps) für Data-Science-Teams.
Die Wahl der richtigen KI-Plattform hängt von Ihren spezifischen Anforderungen ab. Berücksichtigen Sie diese Faktoren:
Eine KI-Plattform ist eine umfassende, integrierte Umgebung, während eine Bibliothek wie TensorFlow oder PyTorch ein spezialisiertes Werkzeug ist. Eine Bibliothek stellt die grundlegenden Bausteine zum Erstellen und Trainieren von Modellen bereit. Eine KI-Plattform hingegen bietet die gesamte Infrastruktur und den Workflow um diese Bibliothek herum. Sie verwaltet Daten, Rechenressourcen, Experimentenverfolgung, Modellbereitstellung und Überwachung und orchestriert den gesamten Prozess von der Entwicklung bis zur Produktion.
KI-Plattformen dienen einer Reihe von Benutzern, die am KI-Entwicklungslebenszyklus beteiligt sind. Zu den Hauptnutzern gehören:
Die Nutzung einer KI-Plattform bietet erhebliche Vorteile gegenüber einem fragmentierten, werkzeugbasierten Ansatz. Zu den Hauptvorteilen gehören beschleunigte Entwicklungszyklen durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben, verbesserte Zusammenarbeit zwischen Teammitgliedern durch einen gemeinsamen Arbeitsbereich und eine vereinfachte Infrastrukturverwaltung. Sie verbessern auch die Reproduzierbarkeit und Governance durch die Zentralisierung der Modell- und Datenversionierung und ermöglichen es Organisationen letztendlich, ihre KI-Initiativen effektiver und zuverlässiger zu skalieren.
