Popular KI & ML AI tools in Infrastruktur include Broadcom, helping you work more efficiently.
Broadcom ist ein weltweit führender Technologieanbieter, der ein umfassendes Portfolio an Halbleiter- und Infrastruktursoftwarelösungen anbietet. Seine Produkte sind grundlegend für den Aufbau, die Skalierung und die Sicherung der weltweit fortschrittlichsten KI-Rechenzentren und privaten KI-Clouds von Unternehmen.
HalbleiterKI & ML-Tools sind grundlegende Plattformen und Frameworks, die für die Erstellung, das Training, die Bereitstellung und die Verwaltung von benutzerdefinierten Machine-Learning-Modellen konzipiert sind. Als Kernkomponente der KI-Infrastruktur bieten diese Tools die notwendigen Bausteine – von Datenverarbeitungsbibliotheken bis hin zu skalierbaren Rechenressourcen –, um KI-Projekte vom Konzept bis zur Produktion zu bringen. Sie ermöglichen es Entwicklern und Datenwissenschaftlern, anspruchsvolle, maßgeschneiderte KI-Lösungen zu erstellen, anstatt auf Standardanwendungen zurückzugreifen. Der Hauptwert liegt in der Beschleunigung des gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus, der Gewährleistung der Modellleistung und der Ermöglichung von Skalierbarkeit.
Diese Tools sind für Technologieunternehmen, Forschungseinrichtungen und KI-Teams in Unternehmen unerlässlich. Beispielsweise könnte ein Finanzdienstleistungsunternehmen eine ML-Plattform nutzen, um ein proprietäres Betrugserkennungssystem zu entwickeln. Ebenso könnte ein Startup im Gesundheitswesen diese Tools nutzen, um ein Diagnosemodell für die medizinische Bildgebung zu entwickeln, während ein E-Commerce-Riese sie zur Erstellung und Verwaltung einer personalisierten Empfehlungs-Engine einsetzen würde.
Bei der Auswahl eines KI & ML-Tools sollten Sie den Umfang Ihres Projekts berücksichtigen. Bewerten Sie die unterstützten Frameworks und Sprachen, um die Kompatibilität mit dem Fachwissen Ihres Teams sicherzustellen. Beurteilen Sie die MLOps-Fähigkeiten der Plattform für die Produktionsreife. Berücksichtigen Sie auch das Gleichgewicht zwischen Low-Code/No-Code-Schnittstellen für schnelles Prototyping und Code-First-Umgebungen für maximale Anpassung und Kontrolle. Analysieren Sie schließlich das Preismodell basierend auf der Rechennutzung und dem Funktionszugriff.
Ein Data-Science-Team in einem Fintech-Unternehmen muss ein Echtzeit-Betrugserkennungsmodell erstellen, das auf seine spezifischen Transaktionsmuster zugeschnitten ist. Mithilfe einer KI- & ML-Plattform können sie Terabytes an historischen Transaktionsdaten aufnehmen, Feature-Engineering durchführen und mit verschiedenen Algorithmen wie Gradient Boosting oder tiefen neuronalen Netzen experimentieren. Die verwaltete Trainingsumgebung der Plattform ermöglicht es ihnen, mehrere Modelle parallel auf leistungsstarken GPUs zu trainieren, was die Entwicklungszeit erheblich verkürzt. Sobald das beste Modell identifiziert ist, nutzen sie die MLOps-Funktionen der Plattform, um es als skalierbaren API-Endpunkt bereitzustellen, der dann in ihr Zahlungsabwicklungssystem integriert wird, um verdächtige Transaktionen in Millisekunden zu kennzeichnen.
Eine medizinische Forschungseinrichtung arbeitet an einem Projekt zur Erkennung früher Anzeichen einer Krankheit anhand von MRT-Scans. Das Team, bestehend aus Forschern und ML-Ingenieuren, verwendet eine auf Computer Vision spezialisierte KI-Entwicklungsplattform. Sie laden einen großen, gekennzeichneten Datensatz von Scans hoch und verwenden die Werkzeuge der Plattform, um ein vortrainiertes Convolutional Neural Network (CNN)-Modell feinabzustimmen. Die Plattform bietet Jupyter-Notebook-Umgebungen für Experimente und leistungsstarke Recheninstanzen für das Training. Nach Erreichen einer hohen Genauigkeit wird das Modell in der sicheren Infrastruktur der Einrichtung bereitgestellt, sodass Forscher neue Scans automatisch verarbeiten und potenzielle Problembereiche zur weiteren Überprüfung identifizieren können, was ihren Forschungsworkflow beschleunigt.
Ein E-Commerce-Unternehmen möchte die Nutzerbindung und den Umsatz durch personalisierte Produktempfehlungen steigern. Ihr ML-Engineering-Team verwendet eine MLOps-Plattform, um den Lebenszyklus ihres Empfehlungsmodells zu verwalten. Die Plattform automatisiert die Datenpipeline, die kontinuierlich Benutzerinteraktionsdaten zur erneuten Schulung in das Modell einspeist. Sie bietet auch Werkzeuge für A/B-Tests verschiedener Modellversionen, um zu sehen, welche besser abschneidet. Das Modell wird als Microservice bereitgestellt, der Tausende von Anfragen pro Sekunde verarbeiten kann. Die Überwachungsfunktionen der Plattform verfolgen die Modellleistung in Echtzeit und alarmieren das Team bei Problemen wie Datendrift oder Leistungsabfall, um sicherzustellen, dass die Empfehlungen relevant und effektiv bleiben.
Ein SaaS-Unternehmen entwickelt eine neue Funktion zur Stimmungsanalyse von Kundenbewertungen. Anstatt eine generische API zu verwenden, entscheiden sie sich, ein benutzerdefiniertes Modell auf ihrem branchenspezifischen Datensatz zu trainieren, um eine höhere Genauigkeit zu erzielen. Mithilfe einer KI-Plattform können ihre Entwickler problemlos eine Trainingsumgebung mit Zugriff auf NLP-Bibliotheken wie Hugging Face Transformers einrichten. Sie laden ihren gekennzeichneten Datensatz mit Bewertungen hoch, experimentieren mit verschiedenen Modellarchitekturen wie BERT und starten Trainingsjobs. Die Experiment-Tracking-Funktion der Plattform ermöglicht es ihnen, Metriken für jeden Trainingslauf zu protokollieren, was den Vergleich der Ergebnisse und die Auswahl des leistungsstärksten Modells für die Integration in ihr Produkt erleichtert.
Ein universitäres Forschungslabor erforscht neuartige neuronale Netzwerkarchitekturen für die Klimamodellierung. Der Prozess beinhaltet häufiges Prototyping und Testen verschiedener Ideen. Eine KI- & ML-Plattform bietet ihnen eine kollaborative Umgebung, in der Forscher Code, Datensätze und Experimentergebnisse teilen können. Sie können schnell leistungsstarke GPU-Instanzen hochfahren, um eine neue Architektur zu testen, ohne auf gemeinsam genutzte On-Premise-Ressourcen warten zu müssen. Die Integration der Plattform mit Versionskontrollsystemen wie Git hilft ihnen bei der Verwaltung ihrer Codebasis, während das Experiment-Tracking sicherstellt, dass alle Ergebnisse reproduzierbar sind, was für akademische Veröffentlichungen entscheidend ist. Dieses Setup reduziert die Iterationszykluszeit drastisch von Wochen auf Tage.
Ein KI-Team in einem Unternehmen ist für Dutzende von Modellen in der Produktion verantwortlich, von der Vorhersage der Kundenabwanderung bis zur Optimierung der Lieferkette. Die Verwaltung dieses Portfolios ist komplex. Sie führen eine umfassende MLOps-Plattform ein, um ihren Arbeitsablauf zu standardisieren. Die Plattform bietet ein zentrales Modellregister zur Versionierung und Nachverfolgung aller Modelle. Sie automatisiert CI/CD-Pipelines für maschinelles Lernen und stellt sicher, dass jede neue Modellversion vor der Bereitstellung rigoros getestet wird. Integrierte Überwachungs-Dashboards verfolgen betriebliche Metriken (wie Latenz) und die Modellleistung (wie Genauigkeit und Drift). Wenn die Leistung eines Modells nachlässt, löst ein automatischer Alarm eine erneute Trainingspipeline mit frischen Daten aus, um sicherzustellen, dass die Modelle ohne ständige manuelle Eingriffe effektiv und zuverlässig bleiben.
KI- & ML-Infrastruktur-Tools sind grundlegende Plattformen, Frameworks und Dienste, die es Entwicklern und Datenwissenschaftlern ermöglichen, ihre eigenen Machine-Learning-Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Im Gegensatz zu Endbenutzer-KI-Anwendungen (wie einem KI-Chatbot) bieten diese Tools das zugrunde liegende „Gerüst“. Zu den Schlüsselkomponenten gehören in der Regel Datenverarbeitungsbibliotheken, Modellentwicklungsumgebungen (z. B. Jupyter-Notebooks), Zugriff auf skalierbare Rechenleistung (GPUs/TPUs) und MLOps-Funktionen zur Verwaltung des Modelllebenszyklus in der Produktion. Sie sind für technische Benutzer konzipiert, die benutzerdefinierte KI-Lösungen erstellen.
Die Wahl der richtigen Plattform hängt von Ihren spezifischen Anforderungen ab. Berücksichtigen Sie die folgenden Faktoren:
Der Hauptunterschied liegt zwischen dem Erstellen und dem Verwenden. Eine KI- & ML-Plattform ist ein grundlegendes Toolset zum *Erstellen* benutzerdefinierter KI-Modelle von Grund auf. Ein Chatbot-Builder ist eine spezialisierte, übergeordnete Anwendung, die *auf* KI/ML-Technologie *aufbaut*. Mit einer Plattform könnte ein Entwickler die Kern-Engine für das Verstehen natürlicher Sprache (NLU) für einen Chatbot erstellen. Mit einem Chatbot-Builder kann ein nicht-technischer Benutzer eine vorgefertigte NLU-Engine konfigurieren, um einen Chatbot ohne Code zu erstellen. Kurz gesagt, Plattformen bieten Entwicklern Flexibilität und Kontrolle, während spezifische Tools Benutzerfreundlichkeit und Geschwindigkeit für eine bestimmte Aufgabe bieten.
MLOps (Machine Learning Operations)-Plattformen konzentrieren sich auf die Optimierung des gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Ihre Hauptmerkmale sollen die Lücke zwischen der Modellentwicklung und dem IT-Betrieb schließen. Zu den Kernfunktionen gehören:
Die Hauptnutzer dieser Tools sind technische Fachleute, die an der Erstellung von KI-gestützten Systemen beteiligt sind. Dazu gehören:
