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Best 185 KI-Infrastruktur AI tools

Popular KI-Infrastruktur AI tools include codegate, OpenRouter, MongoDB, Nous Research, Databricks, LangChain, LM Studio, Firecrawl, Composio und Vast.ai, helping you work more efficiently.

OpenLIT
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OpenLIT

OpenLIT ist eine Open-Source, OpenTelemetry-native Observability-Plattform für Generative KI- und LLM-Anwendungen. Sie vereinfacht die Entwicklung mit Werkzeugen für Request-Tracing, Kostenverfolgung, Ausnahmeüberwachung und Leistungsanalyse. Mit einem zentralen Prompt-Repository, einem sicheren Tresor für Geheimnisse und einem Playground zum Vergleich von LLMs bietet OpenLIT eine umfassende Lösung zur effizienten Überwachung und Skalierung von KI-Anwendungen.

Modellverwaltung
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EvalsOne
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EvalsOne

EvalsOne ist eine All-in-One-Evaluierungsplattform für generative KI-Anwendungen. Sie ermöglicht es Teams, LLM-Prompts, RAG-Pipelines und KI-Agenten mühelos über eine leistungsstarke, intuitive Benutzeroberfläche zu bewerten, zu iterieren und zu optimieren, um robuste und wettbewerbsfähige KI-Produkte zu gewährleisten.

Modellverwaltung
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Nous Research
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Nous Research

Nous Research ist eine KI-Forschungsorganisation, die sich der Entwicklung von quelloffenen, menschenzentrierten Sprachmodellen widmet. Sie konzentrieren sich auf die Demokratisierung der KI durch dezentrale Trainingsinfrastruktur, fortschrittliche Modellarchitekturen und leistungsstarke Inferenz-APIs und fordern damit den konventionellen Ansatz geschlossener Modelle heraus.

Dezentrales Computing
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Anyscale
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Anyscale

Anyscale ist eine vollständig verwaltete Rechenplattform zur Skalierung von KI- und Python-Workloads. Sie wurde von den ursprünglichen Entwicklern des Open-Source-Frameworks Ray entwickelt und ermöglicht es Entwicklern, verteilte Anwendungen – vom LLM-Training bis zur Datenverarbeitung – mit optimierter Leistung und Kosteneffizienz in jeder Cloud zu erstellen, auszuführen und zu skalieren.

MLOps
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Wavify
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Wavify

Wavify ist eine auf Entwickler ausgerichtete Plattform für On-Device-Sprach-KI. Sie bietet hochleistungsfähige, private und plattformübergreifende SDKs zur Integration von Funktionen wie Speech-to-Text, Wake-Word-Erkennung und Speech-to-Intent in jede Anwendung. Sie gewährleistet Cloud-Level-Genauigkeit, während alle Daten lokal auf dem Gerät des Benutzers verarbeitet werden, was Datenschutz und Offline-Funktionalität garantiert.

Edge-Computing
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David AI
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David AI

David AI bietet hochwertige, forschungstaugliche Audiodatensätze für das Training fortschrittlicher Sprach- und Konversations-KI-Modelle. Es bietet vielfältige, umfangreiche Datensätze, einschließlich mehrsprachiger Konversationen, Audio mit mehreren Sprechern und Expertendialogen, mit Optionen zur Erstellung benutzerdefinierter Datensätze, um neue KI-Fähigkeiten zu erschließen.

Modelltraining
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Oosto
Paid

Oosto

Oosto (ehemals AnyVision) ist eine führende Vision-KI-Plattform, die sich auf Echtzeit-Gesichtserkennung und Videoanalyse für die Unternehmenssicherheit spezialisiert hat. Sie erhöht die physische Sicherheit durch die Identifizierung von Personen von Interesse, die Automatisierung der Zugangskontrolle und die Bereitstellung handlungsorientierter operativer Erkenntnisse aus bestehenden Videoströmen.

Vision KI
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Matrices
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Matrices

Eine spezialisierte Plattform, die realistische Reinforcement Learning (RL)-Umgebungen für das Training von Large Language Model (LLM)-Agenten bietet. Sie ermöglicht Entwicklern und Forschern, autonome Agenten zu erstellen, zu testen und bereitzustellen, die komplexe Computeraufgaben von der Webnavigation bis zur Softwarebedienung ausführen können.

Trainingsplattform
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SurrealDB
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SurrealDB

SurrealDB ist eine multimodale Cloud-Datenbank der nächsten Generation, die für moderne Anwendungen entwickelt wurde. Sie vereinfacht die Backend-Entwicklung, indem sie Dokumenten-, relationale, Graphen- und Zeitreihenmodelle mit integrierter Volltextsuche, Vektorsuche und In-Database Machine Learning vereint. Gebaut für Skalierbarkeit und Echtzeitdaten, ermöglicht sie Entwicklern, komplexe, KI-gestützte Anwendungen mit beispielloser Leichtigkeit und Geschwindigkeit zu erstellen.

Vektordatenbank
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Hailo
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Hailo

Hailo ist ein führender Chiphersteller von Hochleistungs-KI-Prozessoren für Edge-Geräte. Ihre Lösungen, einschließlich der Hailo-8- und Hailo-10H-Beschleuniger, ermöglichen KI-Leistung auf Rechenzentrumsniveau und generative KI-Fähigkeiten direkt auf Edge-Geräten. Sie konzentrieren sich auf außergewöhnliche Energieeffizienz, geringe Latenz und Kosteneffizienz für Sektoren wie Automobil, Smart Cities, Einzelhandel und industrielle Automatisierung.

Edge-Computing
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Gooey.AI
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Gooey.AI

Gooey.AI ist eine leistungsstarke KI-Workflow-Plattform, die es Entwicklern und Organisationen ermöglicht, komplexe KI-Lösungen zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Sie bietet einheitlichen Zugriff auf die besten privaten und Open-Source-KI-Modelle und erleichtert die schnelle Erstellung von mehrsprachigen Chatbots, RAG-basierten Copilots und anderen generativen KI-Anwendungen mit Integrationen für WhatsApp, Slack und APIs.

Modellbereitstellung
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Atla AI
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Atla AI

Atla AI ist eine Observability- und Evaluierungsplattform, die für KI-Agenten entwickelt wurde. Sie hilft Entwicklern, Fehler von Agenten zu finden, zu verstehen und zu beheben, indem sie tiefe Einblicke in deren Verhalten bietet. Die Plattform erkennt automatisch Fehler, identifiziert wiederkehrende Muster und bietet umsetzbare Vorschläge zur kontinuierlichen Verbesserung der Agentenleistung und Abschlussraten.

Modellbewertung
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PromptPoint
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PromptPoint

Eine kollaborative No-Code-Plattform für Teams zum Entwerfen, Testen, Bereitstellen und Überwachen von LLM-Prompts. Sie bietet automatisierte Tests, Versionierung und Multi-LLM-Unterstützung, um hochwertige, vorhersagbare KI-Ausgaben zu gewährleisten.

LLM-Betrieb
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Juice
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Juice

Juice ist eine reine Software-Plattform, die GPU-over-IP ermöglicht und es Ihnen erlaubt, GPU-Ressourcen über jedes Standardnetzwerk abzurufen, zu teilen und zu bündeln. Es entkoppelt GPUs von physischen Maschinen und verwandelt jeden CPU-Knoten bei Bedarf in ein GPU-beschleunigtes System, wodurch die Auslastung optimiert und die Kosten für KI- und Grafik-Workloads ohne Code-Änderungen erheblich gesenkt werden.

GPU-Virtualisierung
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Innovatiana
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Innovatiana

Innovatiana ist ein spezialisierter Dienstleister, der hochwertige, ethisch beschaffte Trainingsdaten für KI-Modelle bereitstellt. Sie bieten die Erstellung benutzerdefinierter Datensätze und die Datenkennzeichnung für Computer Vision, NLP, generative KI und Dokumentenverarbeitung an. Durch den Einsatz engagierter, geschulter Teams anstelle von Crowdsourcing gewährleistet Innovatiana eine überlegene Datengenauigkeit, Sicherheit und eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung und hilft Unternehmen, robustere und unvoreingenommene Modelle zu erstellen.

Datensatzerstellung
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QuarkIQL

QuarkIQL

Eine ehemalige generative Testplattform für Computer-Vision-APIs, die es Entwicklern ermöglichte, benutzerdefinierte synthetische Bilder und API-Anfragen zu erstellen, um Test-Workflows zu optimieren. Bitte beachten Sie: Dieses Tool ist nicht mehr verfügbar.

MLOps
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Labellerr
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Labellerr

Labellerr ist eine KI-gestützte Daten-Labeling- und Annotationsplattform, die entwickelt wurde, um die Entwicklung von Vision-, NLP- und LLM-Modellen zu beschleunigen. Sie bietet automatisierte Annotation, intelligente Qualitätssicherung und nahtlose MLOps-Integration, um 99 % genaue Labels bis zu 99x schneller zu liefern und so die Datenvorbereitungszeit und die Entwicklungskosten für KI-Teams erheblich zu senken.

Machine Learning Operationen
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Rerun
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Rerun

Rerun ist ein Open-Source-Datenstack für Physical AI und bietet leistungsstarke Protokollierungs- und Visualisierungstools für multimodale Zeitreihendaten. Entwickelt für Robotik, Computer Vision und Spatial Computing, hilft es Entwicklern, komplexe Systeme mit SDKs für Python, Rust und C++ zu verstehen und zu debuggen.

Maschinelles Lernen
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Firecrawl
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Firecrawl

Firecrawl ist eine Open-Source, entwicklerorientierte API, die jede Website in saubere, LLM-fähige Daten umwandelt. Es bewältigt alle Komplexitäten des Web-Scrapings, einschließlich JavaScript-Rendering, Proxy-Rotation und Ratenbegrenzungen, und ermöglicht es Ihnen, KI-Anwendungen, Agenten und RAG-Systeme mit zuverlässigen Web-Inhalten zu versorgen. Es bietet Scraping-, Crawling- und Suchfunktionen über eine einfache API.

Datenerfassung
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LanceDB
Freemium

LanceDB

LanceDB ist ein Open-Source, KI-natives multimodales Lakehouse, das für die Erstellung und Skalierung von KI-Anwendungen entwickelt wurde. Es bietet eine einheitliche Plattform zum Speichern, Suchen und Verwalten komplexer Daten wie Text, Bilder, Sprache und Vektoren. Ideal für RAG, semantische Suche und Modelltraining, bietet LanceDB eine blitzschnelle hybride Suche, massive Skalierbarkeit bis in den Petabyte-Bereich und erhebliche Kosteneinsparungen, was es zu einer leistungsstarken Grundlage für unternehmenstaugliche KI macht.

Vektordatenbank
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TUGADOT
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TUGADOT

TUGADOT ist eine Agentur für maßgeschneiderte Softwareentwicklung und KI-Integration. Sie arbeiten mit Unternehmen zusammen, um Ideen in leistungsstarke, maßgeschneiderte technologische Lösungen umzusetzen, einschließlich Web-/Mobil-Apps, MVP-Entwicklung und fortschrittlicher KI-Systeme.

Modellintegration
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LambdaTest
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LambdaTest

LambdaTest ist eine KI-gestützte, cloudbasierte Testplattform, die es Entwicklern und QA-Teams ermöglicht, Cross-Browser-, Real-Device- und automatisierte Tests in großem Umfang durchzuführen. Sie bietet eine einheitliche Umgebung für Web- und Mobile-App-Tests, um Release-Zyklen zu beschleunigen und eine qualitativ hochwertige Softwareauslieferung zu gewährleisten.

Cloud-Plattformen
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LakeSail
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LakeSail

LakeSail bietet ein leistungsstarkes Open-Source-Framework namens Sail an, das als direkter Ersatz für Apache Spark konzipiert ist. Es wurde in Rust entwickelt, vereinheitlicht Batch-, Stream- und KI-Workloads und liefert eine bis zu 8-mal schnellere Ausführung und 94 % niedrigere Cloud-Kosten, ohne dass Code-Änderungen erforderlich sind. Es eliminiert den JVM-Overhead für überlegene Effizienz und Skalierbarkeit in modernen Daten- und KI-Infrastrukturen.

Big Data
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Agents-Flex
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Agents-Flex

Agents-Flex ist ein Open-Source-Java-Framework zur Erstellung von LLM-gestützten Anwendungen. Als leichtgewichtige und elegante Alternative zu LangChain vereinfacht es die Entwicklung mit einer hochgradig erweiterbaren Architektur. Es unterstützt eine breite Palette von LLMs, Vektordatenbanken und erweiterte Funktionen wie Function Calling, RAG und Agenten-Orchestrierung. Seine Framework-unabhängige Natur und die geringe JDK-Anforderung (8+) machen es zu einer vielseitigen Wahl für jeden Java-Entwickler.

LLM-Betrieb
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About KI-Infrastruktur

KI-Infrastruktur bietet die grundlegende Hardware, Software und Plattformen, die erforderlich sind, um künstliche Intelligenzmodelle in großem Maßstab zu erstellen, zu trainieren, bereitzustellen und zu verwalten. Sie umfasst spezialisierte Rechenressourcen wie GPUs, skalierbaren Datenspeicher und MLOps-Frameworks, die den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens optimieren. Diese Infrastruktur ist entscheidend für die Bewältigung der immensen Rechen- und Datenanforderungen moderner KI und ermöglicht es Entwicklern und Organisationen, effizient von experimentellen Modellen zu produktionsreifen Anwendungen überzugehen. Sie fungiert als das wesentliche Stromnetz und die Rohrleitungen für jede ernsthafte KI-Entwicklungsanstrengung.

Kernfunktionen

  • GPU/TPU-Rechenbereitstellung: Bietet On-Demand-Zugriff auf spezialisierte Prozessoren, die für die parallelen Berechnungen im Deep Learning optimiert sind.
  • MLOps-Plattformen: Bietet integrierte Toolchains zur Automatisierung von Modelltraining, Versionierung, Bereitstellung und Überwachung (CI/CD für KI).
  • Skalierbarer Datenspeicher: Liefert Speicherlösungen mit hohem Durchsatz, die für die Verarbeitung von Datensätzen im Petabyte-Bereich für das Modelltraining ausgelegt sind.
  • Modell-Serving-Frameworks: Ermöglicht die effiziente Bereitstellung trainierter Modelle als skalierbare, latenzarme APIs für Echtzeit-Inferenz.
  • Datenverarbeitungs- & Labeling-Tools: Umfasst Dienste und Frameworks zur Vorbereitung, Bereinigung und Kommentierung großer Datensätze zur Sicherstellung der Modellqualität.

Anwendungsfälle

KI-Infrastruktur wird hauptsächlich von Machine Learning Engineers, Data Scientists und KI-Forschern in Technologieunternehmen, Forschungseinrichtungen und großen Unternehmen genutzt. Sie ist grundlegend für Projekte wie das Training großer Sprachmodelle (LLMs), die Entwicklung von Computer-Vision-Systemen für autonome Fahrzeuge oder die Bereitstellung von Echtzeit-Betrugserkennungsalgorithmen im Finanzsektor. Jede Organisation, die benutzerdefinierte KI-Lösungen entwickelt, anstatt nur fertige KI-Tools zu verwenden, ist auf diese Infrastruktur angewiesen.

Auswahlkriterien

Bei der Auswahl einer KI-Infrastruktur sollten Sie vier Schlüsselfaktoren berücksichtigen. Erstens, bewerten Sie die verfügbare Rechenleistung, insbesondere die angebotenen GPU- oder TPU-Typen und deren Leistung. Zweitens, beurteilen Sie die MLOps-Fähigkeiten zur Automatisierung und zum Lebenszyklusmanagement. Drittens, analysieren Sie die Kostenstruktur und vergleichen Sie Pay-as-you-go-Modelle mit reservierten Instanzen für langfristige Projekte. Schließlich, überprüfen Sie die Kompatibilität mit Ihren bevorzugten Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow und die Integration in Ihr bestehendes Cloud-Ökosystem.

Featured tool rankings

KI-Infrastruktur use cases

1

Training eines großen Sprachmodells (LLM)

Ein KI-Forschungslabor muss ein neues Grundlagenmodell von Grund auf trainieren. Sie nutzen einen Anbieter für KI-Infrastruktur, um einen Cluster aus Hunderten von Hochleistungs-GPUs bereitzustellen. Die Plattform ermöglicht es ihnen, einen mehrere Terabyte großen Textdatensatz zu verwalten, verteilte Trainingsframeworks zur Beschleunigung des Prozesses zu verwenden und ein MLOps-Dashboard zur Verfolgung von Experimentmetriken, zur Verwaltung von Checkpoints und zum Vergleich der Modellleistung zu nutzen. Dieses Setup reduziert die Trainingszeit von Monaten auf Wochen und bietet die notwendige Skalierbarkeit, um massive Modellparameter zu bewältigen.

2

Bereitstellung einer Echtzeit-Empfehlungs-Engine

Ein E-Commerce-Unternehmen möchte Millionen von Nutzern personalisierte Produktempfehlungen anbieten. Ihre ML-Ingenieure verwenden eine Modell-Serving-Plattform innerhalb ihrer KI-Infrastruktur, um ein trainiertes Empfehlungsmodell als skalierbare API bereitzustellen. Die Plattform übernimmt die automatische Skalierung zur Bewältigung von Verkehrsspitzen während Verkaufsveranstaltungen, bietet Inferenz mit geringer Latenz, um ein reibungsloses Benutzererlebnis zu gewährleisten, und stellt Überwachungstools zur Erkennung von Modelldrift oder Leistungsabfall bereit. Dies ermöglicht es ihnen, einen hochwertigen, reaktionsschnellen Empfehlungsdienst aufrechtzuerhalten, ohne die Komplexität des zugrunde liegenden Servers verwalten zu müssen.

3

Aufbau einer Computer-Vision-Datenpipeline

Ein Unternehmen für autonome Fahrzeuge sammelt täglich Petabytes an Sensordaten. Datenwissenschaftler nutzen die KI-Infrastruktur, um eine automatisierte Datenpipeline aufzubauen. Dies umfasst die Verwendung von skalierbarem Objektspeicher zur Aufnahme der Rohdaten, verteilte Rechenframeworks zur Vorverarbeitung und Transformation sowie integrierte Daten-Labeling-Dienste zur Kommentierung von Bildern für das Training. Die Fähigkeit der Infrastruktur, massive Datensätze parallel zu verarbeiten, ist entscheidend, um schnell an Wahrnehmungsmodellen zu iterieren und die Sicherheit und Zuverlässigkeit des Fahrzeugs zu verbessern.

4

Feinabstimmung eines Modells für den Unternehmenseinsatz

Ein Finanzdienstleistungsunternehmen möchte ein generatives KI-Modell für das interne Wissensmanagement verwenden, muss es jedoch auf seinen proprietären Daten trainieren. Sie verwenden eine verwaltete KI-Plattform, die eine sichere Umgebung für die Feinabstimmung bietet. Die Infrastruktur gewährleistet Datenschutz und Compliance. Die MLOps-Tools ermöglichen es ihnen, die feinabgestimmten Modelle zu versionieren, Bewertungen durchzuführen, um schädliche Ausgaben zu verhindern, und das spezialisierte Modell als sichere interne API für die Mitarbeiter bereitzustellen, alles in einer kontrollierten und überprüfbaren Umgebung.

5

Verwaltung des Lebenszyklus mehrerer ML-Modelle

Ein Marketing-Technologieunternehmen betreibt Dutzende von Modellen für Gebote auf Anzeigen und Kundensegmentierung. Ihr DevOps-Team verwendet eine MLOps-Plattform, um den gesamten Lebenszyklus zu verwalten. Die Plattform automatisiert das erneute Training von Modellen mit neuen Daten, führt A/B-Tests durch, um neue Versionen mit dem aktuellen Produktionsmodell zu vergleichen, und bietet ein zentrales Register zur Verfolgung aller bereitgestellten Modelle. Dieser systematische Ansatz stellt sicher, dass die Modelle genau bleiben, und ermöglicht es dem Team, ein komplexes Portfolio von KI-Diensten effizient zu verwalten.

6

Bereitstellung von AI-as-a-Service über API

Ein KI-Startup entwickelt einen proprietären Algorithmus für die Audiotranskription. Um ihn zu monetarisieren, nutzen sie die KI-Infrastruktur, um das Modell in eine sichere, zuverlässige und skalierbare API zu verpacken. Der Infrastrukturanbieter kümmert sich um die Benutzerauthentifizierung, Ratenbegrenzung, Abrechnungsintegration und stellt ein Entwicklerportal mit Dokumentation bereit. Dies ermöglicht es dem Startup, sich auf die Verbesserung seines Kern-KI-Modells zu konzentrieren, während die Infrastruktur die Komplexität der Bereitstellung als kommerziellen Dienst für Tausende von Entwicklern und Unternehmen übernimmt.

KI-Infrastruktur FAQ

Was ist KI-Infrastruktur?

KI-Infrastruktur ist der vollständige Satz grundlegender Technologien, die zum Erstellen, Trainieren und Ausführen von KI-Modellen verwendet werden. Es ist nicht die KI-Anwendung selbst, sondern die zugrunde liegende „Fabrik“, die sie ermöglicht. Dazu gehören spezialisierte Hardware wie GPUs und TPUs für die Berechnung, skalierbarer Speicher für massive Datensätze, Hochgeschwindigkeitsnetzwerke und Softwareplattformen wie MLOps zur Verwaltung des gesamten KI-Lebenszyklus von der Entwicklung bis zur Produktion.

Wie wähle ich den richtigen Anbieter für KI-Infrastruktur aus?

Die Wahl des richtigen Anbieters hängt von Ihren spezifischen Anforderungen ab. Berücksichtigen Sie diese Faktoren:

  • Rechenanforderungen: Benötigen Sie Zugang zu den neuesten, leistungsstärksten GPUs (wie NVIDIA H100s) für das Training großer Modelle, oder sind kostengünstigere Optionen für die Inferenz ausreichend?
  • Skalierbarkeit: Kann die Plattform Ihre Ressourcen je nach Bedarf einfach nach oben oder unten skalieren?
  • MLOps-Tools: Bietet der Anbieter eine umfassende Suite von Tools für Experiment-Tracking, Modellversionierung und automatisierte Bereitstellung?
  • Kosten: Vergleichen Sie die Preismodelle. Pay-as-you-go ist flexibel für Experimente, während reservierte Instanzen für langfristige, vorhersehbare Arbeitslasten günstiger sein können.
  • Ökosystem: Wie gut lässt es sich in Ihre bestehenden Datenquellen, Cloud-Dienste und bevorzugten ML-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow) integrieren?
Was ist der Unterschied zwischen KI-Infrastruktur und einem vortrainierten KI-Modell?

Der Unterschied ist wie der zwischen einer Autofabrik und einem Auto. KI-Infrastruktur ist die „Fabrik“ – es ist die gesamte Sammlung von Hardware (GPUs), Software (MLOps) und Diensten, die zum Erstellen, Trainieren und Betreiben von KI benötigt werden. Ein vortrainiertes KI-Modell (wie GPT-4) ist das „Auto“ – ein fertiges Produkt, das mit dieser Infrastruktur erstellt wurde. Sie verwenden die Infrastruktur, um neue Modelle zu erstellen, bestehende zu verfeinern oder sie für Ihre Anwendungen auszuführen. Sie verwenden ein vortrainiertes Modell, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen, wie z. B. das Generieren von Text oder das Analysieren von Bildern.

Was sind die Schlüsselkomponenten der KI-Infrastruktur?

KI-Infrastruktur besteht typischerweise aus mehreren Schlüsselschichten:

  • Compute (Rechenleistung): Dies ist der Motor, der hauptsächlich aus Grafikprozessoren (GPUs) oder Tensor-Verarbeitungseinheiten (TPUs) besteht, die bei parallelen Verarbeitungsaufgaben, die in der KI üblich sind, sehr effizient sind.
  • Speicher: Hochleistungsfähige, skalierbare Speichersysteme (wie Objektspeicher) werden benötigt, um die für das Training erforderlichen massiven Datensätze zu speichern und schnell darauf zuzugreifen.
  • Netzwerk: Ein schnelles Netzwerk mit geringer Latenz ist entscheidend, um Rechenknoten und Speicher zu verbinden, insbesondere für verteiltes Training über viele Maschinen hinweg.
  • MLOps/Software-Plattform: Diese Schicht umfasst Tools für Datenmanagement, Experiment-Tracking, Modellversionierung, automatisierte Bereitstellung (CI/CD) und Leistungsüberwachung.
Wer muss KI-Infrastruktur-Tools verwenden?

KI-Infrastruktur ist für Fachleute unerlässlich, die aktiv KI-Modelle erstellen, trainieren oder verwalten, anstatt nur KI-gestützte Anwendungen zu nutzen. Zu den Hauptnutzern gehören:

  • Machine Learning Engineers: Sie erstellen und warten die Produktionssysteme, auf denen KI-Modelle laufen.
  • Data Scientists: Sie nutzen die Infrastruktur, um mit Daten zu experimentieren, Modelle zu erstellen und zu trainieren.
  • KI-Forscher: Sie benötigen massive Rechenleistung, um neue, hochmoderne Architekturen zu trainieren und zu testen.
  • DevOps/MLOps-Ingenieure: Sie konzentrieren sich auf die Automatisierung der Bereitstellung, Skalierung und Überwachung von Modellen in Produktionsumgebungen.

Sie ist im Allgemeinen nicht für Endbenutzer aus der Wirtschaft, Vermarkter oder Content-Ersteller gedacht, die KI-Dienste über eine fertige Anwendung konsumieren.