Not Diamond
Not Diamond ist eine intelligente Multi-Modell-Infrastruktur für Entwickler. Es nutzt prädiktives Modell-Routing und automatische Prompt-Anpassung, um Teams dabei …
Not Diamond ist eine intelligente Multi-Modell-Infrastruktur für Entwickler. Es nutzt prädiktives Modell-Routing und automatische Prompt-Anpassung, um Teams dabei zu helfen, die Entwicklung zu beschleunigen, die KI-Genauigkeit zu verbessern und Kosten zu optimieren, indem es dynamisch das beste große Sprachmodell (LLM) für jede gegebene Aufgabe auswählt.
Über Cloud-Dienste
KI-Cloud-Dienste sind Plattformen, die On-Demand-Rechenleistung, spezialisierte Werkzeuge und Infrastruktur für die Entwicklung, das Training und die Bereitstellung von Modellen der künstlichen Intelligenz bereitstellen. Diese Dienste nutzen riesige, skalierbare Rechenzentren, um Zugang zu Hochleistungsressourcen wie GPUs und TPUs zu bieten, die für intensive KI-Workloads unerlässlich sind. Sie ermöglichen es Entwicklern und Unternehmen, anspruchsvolle KI-Anwendungen zu erstellen, ohne die massiven Vorabinvestitionen in physische Hardware tätigen zu müssen. Dieser Ansatz beschleunigt die Innovation, indem er verwaltete Umgebungen, vortrainierte Modelle über APIs und umfassende MLOps-Tools zur Optimierung des gesamten maschinellen Lernzyklus bereitstellt.
Kernfunktionen
- GPU/TPU-Recheninstanzen: Bietet On-Demand-Zugriff auf leistungsstarke, für die Parallelverarbeitung optimierte Prozessoren, was das Modelltraining erheblich beschleunigt.
- Verwaltete ML-Plattformen: Bietet integrierte Umgebungen (z. B. Amazon SageMaker, Google Vertex AI), die Datenaufbereitung, Modellerstellung, Training und Bereitstellung abdecken.
- Vortrainierte KI-APIs: Liefert einsatzbereite Modelle für Aufgaben wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Sprache-zu-Text, die über einfache API-Aufrufe zugänglich sind.
- Skalierbarer Datenspeicher: Umfasst Objektspeicher- und Data-Lake-Lösungen, die für die Verarbeitung von Petabyte-großen Datensätzen für das Training großer Modelle ausgelegt sind.
- MLOps-Tooling: Bietet Werkzeuge für Versionskontrolle, automatisierte Workflows, Modellüberwachung und kontinuierliche Integration/Bereitstellung (CI/CD) für maschinelles Lernen.
Anwendungsfälle
KI-Cloud-Dienste sind entscheidend für Technologie-Startups und Forschungslabore, die groß angelegte Modelle trainieren müssen, ohne einen Supercomputer zu besitzen. Unternehmen aus den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen und Einzelhandel nutzen diese Plattformen, um Betrugserkennungssysteme, medizinische Bildanalysewerkzeuge und personalisierte Empfehlungs-Engines bereitzustellen. Einzelne Entwickler nutzen diese Dienste ebenfalls, um fortschrittliche KI-Funktionen wie Sprachassistenten oder Inhaltsmoderation mit minimalem Infrastrukturmanagement in ihre Anwendungen zu integrieren.
Wie man wählt
Bei der Auswahl eines KI-Cloud-Dienstes sollten Sie das Ökosystem und seine Integration in Ihre bestehenden Werkzeuge berücksichtigen. Bewerten Sie die Breite und Qualität der vortrainierten APIs und der Funktionen der verwalteten ML-Plattform. Überprüfen Sie die Leistung und Verfügbarkeit spezifischer Hardware wie der neuesten GPUs. Analysieren Sie schließlich das Preismodell, einschließlich der Kosten für Rechenleistung, Speicher, Datenübertragung und API-Aufrufe, um sicherzustellen, dass es dem Budget und den Skalierungsanforderungen Ihres Projekts entspricht.
Cloud-DiensteAnwendungsfälle
Training eines benutzerdefinierten Großen Sprachmodells (LLM)
Ein Forschungs-Startup möchte ein spezialisiertes LLM für die Rechtsbranche entwickeln. Anstatt Server-Hardware im Wert von Millionen von Dollar zu kaufen und zu warten, nutzen sie einen KI-Cloud-Dienst. Sie stellen bei Bedarf einen Cluster aus Hunderten von Hochleistungs-GPU-Instanzen bereit. Ihre Datenwissenschaftler laden einen kuratierten Datensatz von Rechtsdokumenten in einen skalierbaren Cloud-Speicherdienst hoch. Mithilfe einer verwalteten ML-Plattform konfigurieren und führen sie den Trainingsjob aus, der mehrere Wochen dauert. Der Cloud-Dienst kümmert sich um die Hardware-Bereitstellung, Überwachung und Fehlertoleranz, sodass sich das Team ausschließlich auf die Modellentwicklung und das Experimentieren konzentrieren kann, was die Markteinführungszeit erheblich verkürzt.
Bereitstellung eines Echtzeit-Betrugserkennungssystems
Ein Finanzdienstleistungsunternehmen muss Tausende von Transaktionen pro Sekunde analysieren, um betrügerische Aktivitäten zu erkennen. Sie nutzen einen KI-Cloud-Dienst, um ihr maschinelles Lernmodell bereitzustellen. Das Modell wird in einen Container verpackt und auf einem serverlosen Inferenzdienst bereitgestellt. Dieser Dienst skaliert die Anzahl der Recheninstanzen automatisch basierend auf dem Echtzeit-Transaktionsvolumen und gewährleistet so eine geringe Latenz ohne Überprovisionierung von Ressourcen. Die Plattform bietet auch integrierte Überwachungswerkzeuge zur Verfolgung der Modellleistung und zur Erkennung von Daten-Drift, was es dem MLOps-Team ermöglicht, das Modell schnell neu zu trainieren und bereitzustellen, wenn sich Betrugsmuster ändern, und so eine hohe Genauigkeit und Sicherheit zu gewährleisten.
Automatisierung der Inhaltsmoderation mit vortrainierten APIs
Eine Social-Media-Plattform muss benutzergenerierte Inhalte in großem Umfang moderieren. Anstatt ihre eigenen komplexen Moderationsmodelle zu erstellen, integrieren ihre Entwickler vortrainierte KI-APIs von einem Cloud-Anbieter. Sie verwenden eine Vision-API, um unangemessene Bilder und Videos zu erkennen, und eine Natural Language-API, um schädliche Texte und Kommentare zu kennzeichnen. Diese API-Aufrufe werden direkt in ihren Content-Upload-Workflow integriert. Dieser serverlose Ansatz ermöglicht es ihnen, täglich Millionen von Inhalten mit hoher Genauigkeit zu verarbeiten, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur verwalten zu müssen. Dadurch kann sich ihr Ingenieurteam auf die Kernfunktionen der Plattform konzentrieren, anstatt auf die Entwicklung spezialisierter KI-Modelle.
Aufbau einer skalierbaren Datenverarbeitungspipeline
Ein Datenanalyseteam in einem großen Einzelhandelsunternehmen muss täglich Terabytes an Verkaufsdaten verarbeiten, um ein Nachfrageprognosemodell zu trainieren. Sie verwenden eine Suite von KI-Cloud-Diensten, um eine automatisierte Pipeline aufzubauen. Die Daten werden zunächst in einen Cloud-Data-Lake aufgenommen. Ein verwalteter Datenverarbeitungsdienst (wie Apache Spark in der Cloud) wird verwendet, um die Daten zu bereinigen, zu transformieren und zu featureisieren. Die verarbeiteten Daten werden dann an eine verwaltete ML-Plattform weitergeleitet, um das Prognosemodell täglich automatisch neu zu trainieren. Dieser gesamte Workflow wird als serverlose Pipeline orchestriert, was Effizienz, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit gewährleistet, ohne dass ein dediziertes Infrastrukturteam zur Verwaltung von Servern erforderlich ist.
Entwicklung eines sprachgesteuerten Smart-Home-Geräts
Ein IoT-Startup entwickelt einen neuen Smart-Home-Assistenten. Um dessen Konversationsfähigkeiten zu ermöglichen, verwenden ihre Entwickler Cloud-basierte KI-APIs. Wenn ein Benutzer spricht, streamt das Gerät das Audio an eine Speech-to-Text-API, die in Millisekunden eine Texttranskription zurückgibt. Dieser Text wird dann an eine Natural Language Understanding (NLU)-API gesendet, um die Absicht des Benutzers zu bestimmen (z. B. „Musik abspielen“, „Timer stellen“). Basierend auf der Absicht führt das Gerät eine Aktion aus und verwendet eine Text-to-Speech-API, um eine natürlich klingende Sprachantwort zu generieren. Durch die Nutzung dieser verwalteten Cloud-Dienste vermeidet das Startup die Komplexität des Aufbaus und Hostings eigener Spracherkennungs- und Synthesemodelle und beschleunigt die Produktentwicklung.
Skalierung der KI-Inferenz für eine SaaS-Anwendung
Ein SaaS-Unternehmen bietet ein KI-gestütztes Videobearbeitungstool an, das automatisch Untertitel generiert. Zu Spitzenzeiten laden Zehntausende von Benutzern gleichzeitig Videos hoch. Um diese schwankende Nachfrage zu bewältigen, stellen sie ihr Untertitelungsmodell auf einem Cloud-basierten, automatisch skalierenden Inferenzcluster bereit. Sie konfigurieren Regeln, sodass neue GPU-Instanzen automatisch hinzugefügt werden, wenn die CPU-Auslastung oder die Anforderungswarteschlangen einen bestimmten Schwellenwert überschreiten, und in den Nebenzeiten entfernt werden, um Kosten zu sparen. Diese elastische Infrastruktur, die vom Cloud-Anbieter verwaltet wird, stellt sicher, dass ihre Anwendung für alle Benutzer reaktionsschnell und verfügbar bleibt, während die Betriebskosten optimiert werden, indem nur für die tatsächlich genutzte Rechenkapazität bezahlt wird.