Popular Plattform AI tools in Cloud Computing include Microsoft Open Source, helping you work more efficiently.
Microsofts zentraler Hub zum Entdecken, Nutzen und Beitragen zu einem riesigen Portfolio von Open-Source-Projekten. Er bietet Entwicklern Zugang zu leistungsstarken Tools, Frameworks und KI/ML-Bibliotheken und fördert die Zusammenarbeit und Innovation in einer globalen Gemeinschaft.
PlattformKI-Plattformen sind integrierte, cloudbasierte Umgebungen, die für die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von Modellen der künstlichen Intelligenz konzipiert sind. Diese Plattformen bieten eine einheitliche Toolchain, von der Datenaufbereitung und dem Modelltraining bis hin zur Bereitstellung und Überwachung. Sie optimieren den Entwicklungsprozess, indem sie komplexe Infrastrukturen abstrahieren, sodass sich Teams auf die Erstellung und Skalierung von KI-Anwendungen konzentrieren können. Dieser Ansatz beschleunigt Innovationen und reduziert den technischen Aufwand, der mit MLOps verbunden ist.
KI-Plattformen werden hauptsächlich von Data-Science-Teams, Machine-Learning-Ingenieuren und Unternehmen genutzt, die maßgeschneiderte KI-Lösungen entwickeln möchten. Sie sind ideal für die Entwicklung von Anwendungen wie prädiktiven Analyse-Engines, Systemen zur Verarbeitung natürlicher Sprache für interne Dokumente oder Computer-Vision-Modellen für die Qualitätskontrolle in der Fertigung.
Bei der Auswahl einer KI-Plattform sollten Sie den Umfang ihrer MLOps-Fähigkeiten, die Kompatibilität mit Ihrem bestehenden Tech-Stack und die Verfügbarkeit von vortrainierten Modellen, die für Ihre Branche relevant sind, berücksichtigen. Bewerten Sie außerdem das Preismodell (z. B. Pay-per-Use vs. Abonnement) und das Niveau des technischen Supports und der Dokumentation.
Ein Finanzdienstleistungsunternehmen nutzt eine KI-Plattform, um ein Echtzeit-Betrugserkennungssystem zu erstellen. Ihr Data-Science-Team erfasst Transaktionsdaten, verwendet die Datenkennzeichnungstools der Plattform, um verdächtige Aktivitäten zu markieren, und trainiert dann mehrere maschinelle Lernmodelle mit verwalteten GPU-Ressourcen. Die Experiment-Tracking-Funktion der Plattform ermöglicht es ihnen, die Modellleistung zu vergleichen und das genaueste auszuwählen. Schließlich stellen sie das Modell als sicheren API-Endpunkt bereit, den ihr Kernbankensystem aufruft, um Transaktionen in Echtzeit zu bewerten und so betrügerische Verluste erheblich zu reduzieren.
Ein SaaS-Unternehmen möchte einen Chatbot erstellen, der den Fachjargon seines Produkts versteht. Mithilfe einer KI-Plattform wählen ihre Entwickler ein leistungsstarkes Basis-Large-Language-Model (LLM) aus dem Modellgarten der Plattform aus. Sie laden ihre Produktdokumentation und Support-Tickets als Trainingsdatensatz hoch. Die Plattform bietet eine verwaltete Umgebung, um das LLM auf diesen spezifischen Daten fein abzustimmen und so ein spezialisiertes Modell zu erstellen. Dieses neue Modell wird dann über eine API bereitgestellt und in ihren Helpdesk integriert, um Kunden genaue, kontextbezogene Antworten zu geben und die Arbeitsbelastung der menschlichen Support-Mitarbeiter zu verringern.
Ein Fertigungsunternehmen möchte die Fehlererkennung an seiner Produktionslinie automatisieren. Mithilfe einer KI-Plattform laden Ingenieure Tausende von Bildern ihrer Produkte hoch und kennzeichnen sie als „gut“ oder „defekt“. Sie nutzen die AutoML-Vision-Funktionen der Plattform, um ein benutzerdefiniertes Bildklassifizierungsmodell zu trainieren, ohne umfangreichen Code schreiben zu müssen. Die Plattform übernimmt automatisch die Modellauswahl und die Hyperparameter-Abstimmung. Das resultierende Modell wird auf einem Edge-Gerät am Fließband bereitgestellt, das Produkte in Echtzeit analysiert und fehlerhafte Artikel markiert, was die Qualität und Effizienz verbessert.
Ein Industrieunternehmen nutzt eine KI-Plattform, um Geräteausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten. Sie streamen Sensordaten (Temperatur, Vibration, Druck) von ihren Maschinen in den Data Lake der Plattform. Datenwissenschaftler verwenden dann die Notebooks und Analysetools der Plattform, um die Daten zu untersuchen und Merkmale zu entwickeln. Sie erstellen ein Zeitreihen-Prognosemodell, das die Ausfallwahrscheinlichkeit vorhersagt. Das Modell wird über das MLOps-Dashboard der Plattform bereitgestellt und überwacht und sendet Warnungen an Wartungsteams, um Reparaturen proaktiv zu planen, Ausfallzeiten zu minimieren und Kosten zu sparen.
Ein E-Commerce-Unternehmen nutzt eine KI-Plattform, um das Benutzererlebnis zu verbessern. Sie sammeln Benutzerverhaltensdaten wie Klicks, Käufe und Browserverlauf. Mithilfe der kollaborativen Filteralgorithmen und der verwalteten Trainingsdienste der Plattform erstellt ihr ML-Team ein Empfehlungsmodell. Dieses Modell generiert personalisierte Produktvorschläge für jeden Benutzer. Es wird als skalierbarer Microservice bereitgestellt, der in ihre Website integriert ist, was zu einer höheren Benutzerbeteiligung, höheren Konversionsraten und einer verbesserten Kundenbindung führt, indem den Käufern Artikel angezeigt werden, die sie mit größerer Wahrscheinlichkeit kaufen werden.
Ein großes Unternehmen möchte die Trends der Kundenzufriedenheit verstehen. Sie verwenden eine KI-Plattform, um den Text aus Tausenden von Support-Tickets und Kundenbewertungen zu analysieren. Entwickler verwenden ein vortrainiertes Modell zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) von der Plattform und stimmen es mit ihren eigenen Daten für eine bessere Genauigkeit fein ab. Die Pipeline-Tools der Plattform automatisieren den Prozess der Aufnahme neuer Tickets, der Durchführung von Stimmungsanalysen und der Visualisierung der Ergebnisse auf einem Dashboard. Dies ermöglicht es Produktmanagern, Bereiche der Kundenfrustration schnell zu identifizieren und Verbesserungen zu priorisieren.
Eine KI-Plattform ist eine umfassende, cloudbasierte Umgebung, die Werkzeuge und Dienste zur Verwaltung des gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens (ML) bereitstellt. Sie integriert alles von der Datenaufbereitung und Modellerstellung bis hin zur Bereitstellung und Überwachung (eine Praxis, die als MLOps bekannt ist). Im Gegensatz zu einem KI-Tool für einen einzigen Zweck bietet eine Plattform eine komplette Werkbank für Datenwissenschaftler und Entwickler, um benutzerdefinierte KI-Lösungen zu erstellen, zu verwalten und zu skalieren.
IaaS stellt rohe Rechenressourcen wie virtuelle Maschinen, Speicher und Netzwerke bereit. Eine KI-Plattform baut auf IaaS auf und bietet eine höhere Abstraktionsebene. Sie bietet eine verwaltete Umgebung mit vorkonfigurierten Werkzeugen, Bibliotheken und Frameworks speziell für die KI-Entwicklung. Im Wesentlichen gibt Ihnen IaaS die Bausteine, während eine KI-Plattform Ihnen eine gebrauchsfertige Werkstatt bietet und Sie von der Verwaltung der zugrunde liegenden Infrastruktur befreit.
KI-Plattformen eignen sich am besten für Teams und Organisationen, die benutzerdefinierte maschinelle Lernmodelle erstellen, bereitstellen und verwalten müssen. Zu den Hauptnutzern gehören:
Die Nutzung einer KI-Plattform bietet mehrere Vorteile gegenüber dem Aufbau einer ML-Umgebung von Grund auf. Zu den Hauptvorteilen gehören beschleunigte Entwicklungszyklen durch die Bereitstellung integrierter Werkzeuge, eine verbesserte Zusammenarbeit zwischen Teammitgliedern durch einen zentralisierten Arbeitsbereich und eine verbesserte Skalierbarkeit mit verwalteter Infrastruktur. Sie reduzieren auch den technischen Aufwand, indem sie komplexe Aufgaben wie die Serverbereitstellung und Softwarekonfiguration übernehmen, sodass sich Teams auf die Modellentwicklung konzentrieren können.
Die Auswahl der richtigen KI-Plattform hängt von Ihren spezifischen Anforderungen ab. Berücksichtigen Sie die folgenden Faktoren:
