Infrastructure d'IA Le meilleur du domaine 1 results Sans serveur Outil d'IA

Un développeur d'applications mobiles doit ajouter une fonctionnalité qui identifie les objets dans les photos téléchargées par les utilisateurs. Au lieu de provisionner et de gérer un serveur dédié, il déploie son modèle de vision par ordinateur pré-entraîné à l'aide d'une fonction sans serveur. Une passerelle API est configurée pour déclencher cette fonction chaque fois qu'une nouvelle image est envoyée via POST à un point de terminaison. La fonction charge le modèle, effectue une inférence sur l'image et renvoie les étiquettes des objets (par exemple, 'chat', 'arbre', 'voiture') sous forme de réponse JSON en moins d'une seconde. Cette approche est très rentable car ils ne paient que pour les quelques centaines de millisecondes de temps de calcul par photo, et elle s'adapte automatiquement pour gérer des milliers d'utilisateurs simultanés pendant les heures de pointe sans aucune intervention manuelle.

Une équipe de science des données doit traiter de grands volumes de données brutes avant de pouvoir les utiliser pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique. Ils mettent en place un flux de travail sans serveur où le téléchargement d'un nouveau fichier CSV dans un compartiment de stockage cloud déclenche automatiquement une fonction. Cette fonction lit le fichier, effectue des opérations de nettoyage comme la gestion des valeurs manquantes, normalise les caractéristiques numériques et encode les données catégorielles. Les données traitées sont ensuite enregistrées dans un compartiment différent, prêtes pour le pipeline d'entraînement. Cette automatisation sans serveur élimine les scripts manuels, assure une préparation cohérente des données et s'adapte sans effort pour traiter des centaines de fichiers entrants simultanément, accélérant considérablement le cycle de vie MLOps.

Une entreprise de service client souhaite déployer un chatbot IA sur son site web pour traiter les requêtes courantes. Ils construisent la logique du chatbot et intègrent un modèle de traitement du langage naturel (NLP) dans une fonction sans serveur. Chaque message envoyé par un utilisateur via le widget de chat du site web déclenche la fonction via un appel API. La fonction traite le texte de l'utilisateur, détermine l'intention, interroge une base de connaissances si nécessaire et formule une réponse. Comme la charge de travail est sporadique — intense pendant les heures de bureau et calme la nuit — le modèle sans serveur est idéal. Il s'adapte automatiquement pour gérer des milliers de conversations simultanées et se réduit à zéro lorsqu'il est inactif, garantissant qu'ils ne paient que pour l'engagement actif et non pour la capacité de serveur inactive.

Une entreprise de technologie agricole utilise des milliers de capteurs IoT pour surveiller l'humidité du sol et la température sur de vastes terres agricoles. Chaque capteur envoie des données chaque minute à un service IoT cloud. Ce service est configuré pour déclencher une fonction sans serveur pour chaque nouveau point de données reçu. La fonction exécute un petit modèle prédictif pour vérifier les anomalies, comme une baisse soudaine de l'humidité indiquant une défaillance potentielle du système d'irrigation. Si une anomalie est détectée, la fonction envoie une alerte immédiate à l'appareil mobile du gestionnaire de la ferme via un service de notification push. Cette architecture sans serveur et événementielle permet une ingestion et une analyse de données à grande échelle et en temps réel à faible coût, car les ressources de calcul ne sont utilisées que pendant le bref instant où chaque lecture de capteur est traitée.

Un ingénieur MLOps est chargé de maintenir à jour un modèle de détection de fraude avec les dernières données de transaction. Il configure une fonction sans serveur pour qu'elle s'exécute selon un calendrier, par exemple, tous les dimanches à 2 heures du matin. Lorsqu'elle est déclenchée, la fonction exécute un script qui vérifie dans un lac de données la présence de nouvelles données étiquetées de la semaine précédente. S'il y a suffisamment de nouvelles données, la fonction lance une tâche de réentraînement du modèle sur une plateforme ML dédiée comme Amazon SageMaker ou Google AI Platform. À la fin de la tâche d'entraînement, un autre événement déclenche la même fonction (ou une autre) pour évaluer les performances du nouveau modèle et, s'il est approuvé, le déployer en production. Cela automatise l'ensemble du cycle de réentraînement sans nécessiter un serveur fonctionnant en continu pour gérer la planification.

Une entreprise de médias doit générer des transcriptions pour tout le contenu vidéo téléchargé sur sa plateforme. Ils créent un flux de travail sans serveur où un nouveau fichier vidéo téléchargé dans un compartiment de stockage déclenche une fonction. Cette fonction appelle un service de transcription IA basé sur le cloud (comme AWS Transcribe ou Google Speech-to-Text), en transmettant l'emplacement du fichier vidéo. Le service de transcription traite l'audio de manière asynchrone. Une fois la transcription terminée, il envoie une notification qui déclenche une deuxième fonction sans serveur. Cette deuxième fonction récupère le texte de la transcription, le formate en un fichier de sous-titres standard (par exemple, .srt) et le sauvegarde dans le même compartiment que la vidéo originale. L'ensemble de ce processus est automatisé, évolutif et rentable, ne s'exécutant que lorsque du nouveau contenu est ajouté.