Popular IA et ML AI tools in Infrastructure include Broadcom, helping you work more efficiently.
Broadcom est un leader technologique mondial qui fournit un portefeuille complet de solutions logicielles d'infrastructure et de semi-conducteurs. Ses produits sont fondamentaux pour construire, faire évoluer et sécuriser les centres de données d'IA et les clouds privés d'IA d'entreprise les plus avancés au monde.
Semi-conducteursLes outils d'IA et de ML sont des plateformes et des cadres fondamentaux conçus pour construire, entraîner, déployer et gérer des modèles d'apprentissage automatique personnalisés. En tant que composant essentiel de l'infrastructure d'IA, ces outils fournissent les éléments nécessaires — des bibliothèques de traitement de données aux ressources de calcul évolutives — pour faire passer les projets d'IA du concept à la production. Ils permettent aux développeurs et aux scientifiques des données de créer des solutions d'IA sophistiquées et sur mesure plutôt que d'utiliser des applications prêtes à l'emploi. Leur principale valeur réside dans l'accélération de l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique, la garantie des performances des modèles et la possibilité de mise à l'échelle.
Ces outils sont essentiels pour les entreprises technologiques, les instituts de recherche et les équipes d'IA en entreprise. Par exemple, une société de services financiers pourrait utiliser une plateforme de ML pour construire un système propriétaire de détection de fraude. De même, une startup du secteur de la santé pourrait exploiter ces outils pour développer un modèle de diagnostic pour l'imagerie médicale, tandis qu'un géant du commerce électronique les utiliserait pour créer et gérer un moteur de recommandation personnalisé.
Lors du choix d'un outil d'IA et de ML, tenez compte de la portée de votre projet. Évaluez les cadres et les langages pris en charge pour garantir la compatibilité avec l'expertise de votre équipe. Évaluez les capacités MLOps de la plateforme pour la mise en production. Considérez également l'équilibre entre les interfaces à faible code/sans code pour un prototypage rapide et les environnements axés sur le code pour une personnalisation et un contrôle maximum. Enfin, analysez le modèle de tarification en fonction de l'utilisation des ressources de calcul et de l'accès aux fonctionnalités.
Une équipe de science des données dans une entreprise de technologie financière doit construire un modèle de détection de fraude en temps réel adapté à ses schémas de transaction spécifiques. En utilisant une plateforme d'IA et de ML, ils peuvent ingérer des téraoctets de données de transactions historiques, effectuer de l'ingénierie de fonctionnalités et expérimenter divers algorithmes comme le gradient boosting ou les réseaux de neurones profonds. L'environnement d'entraînement géré de la plateforme leur permet d'entraîner plusieurs modèles en parallèle sur de puissants GPU, réduisant considérablement le temps de développement. Une fois le meilleur modèle identifié, ils utilisent les capacités MLOps de la plateforme pour le déployer en tant que point de terminaison d'API évolutif, qui est ensuite intégré à leur système de traitement des paiements pour signaler les transactions suspectes en quelques millisecondes.
Un institut de recherche médicale travaille sur un projet visant à détecter les signes précoces d'une maladie à partir de scanners IRM. L'équipe, composée de chercheurs et d'ingénieurs en ML, utilise une plateforme de développement d'IA spécialisée en vision par ordinateur. Ils téléchargent un grand ensemble de données étiquetées de scanners et utilisent les outils de la plateforme pour affiner un modèle de réseau neuronal convolutif (CNN) pré-entraîné. La plateforme fournit des environnements Jupyter notebook pour l'expérimentation et de puissantes instances de calcul pour l'entraînement. Après avoir atteint une grande précision, le modèle est déployé au sein de l'infrastructure sécurisée de l'institut, permettant aux chercheurs de traiter automatiquement de nouveaux scanners et d'identifier les zones potentiellement préoccupantes pour un examen plus approfondi, accélérant ainsi leur flux de travail de recherche.
Une entreprise de commerce électronique souhaite augmenter l'engagement des utilisateurs et les ventes en fournissant des recommandations de produits personnalisées. Leur équipe d'ingénierie ML utilise une plateforme MLOps pour gérer le cycle de vie de leur modèle de recommandation. La plateforme automatise le pipeline de données, qui alimente continuellement les données d'interaction des utilisateurs dans le modèle pour le réentraînement. Elle fournit également des outils pour les tests A/B de différentes versions du modèle afin de voir laquelle est la plus performante. Le modèle est déployé en tant que microservice capable de traiter des milliers de requêtes par seconde. Les fonctionnalités de surveillance de la plateforme suivent les performances du modèle en temps réel, alertant l'équipe en cas de problèmes tels que la dérive des données ou la dégradation des performances, garantissant que les recommandations restent pertinentes et efficaces.
Une entreprise SaaS développe une nouvelle fonctionnalité pour l'analyse des sentiments des avis clients. Au lieu d'utiliser une API générique, elle décide d'entraîner un modèle personnalisé sur son jeu de données spécifique à son secteur pour une plus grande précision. En utilisant une plateforme d'IA, leurs développeurs peuvent facilement configurer un environnement d'entraînement avec accès à des bibliothèques NLP comme Hugging Face Transformers. Ils téléchargent leur jeu de données d'avis étiquetés, expérimentent différentes architectures de modèles comme BERT, et lancent des tâches d'entraînement. La fonction de suivi des expériences de la plateforme leur permet d'enregistrer des métriques pour chaque exécution d'entraînement, facilitant la comparaison des résultats et la sélection du modèle le plus performant pour l'intégration dans leur produit.
Un laboratoire de recherche universitaire explore de nouvelles architectures de réseaux de neurones pour la modélisation climatique. Le processus implique un prototypage fréquent et le test de différentes idées. Une plateforme d'IA et de ML leur fournit un environnement collaboratif où les chercheurs peuvent partager du code, des ensembles de données et des résultats d'expériences. Ils peuvent rapidement lancer de puissantes instances GPU pour tester une nouvelle architecture sans attendre les ressources partagées sur site. L'intégration de la plateforme avec des systèmes de contrôle de version comme Git les aide à gérer leur base de code, tandis que le suivi des expériences garantit que tous les résultats sont reproductibles, ce qui est essentiel pour les publications académiques. Cette configuration réduit considérablement le temps du cycle d'itération de plusieurs semaines à quelques jours.
Une équipe d'IA d'entreprise est responsable de dizaines de modèles en production, de la prédiction du taux de désabonnement des clients à l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement. La gestion de ce portefeuille est complexe. Ils adoptent une plateforme MLOps complète pour standardiser leur flux de travail. La plateforme fournit un registre de modèles central pour versionner et suivre tous les modèles. Elle automatise les pipelines CI/CD pour l'apprentissage automatique, garantissant que toute nouvelle version de modèle est rigoureusement testée avant son déploiement. Des tableaux de bord de surveillance intégrés suivent les métriques opérationnelles (comme la latence) et les performances du modèle (comme la précision et la dérive). Lorsque les performances d'un modèle se dégradent, une alerte automatisée déclenche un pipeline de réentraînement avec des données fraîches, garantissant que les modèles restent efficaces et fiables sans intervention manuelle constante.
Les outils d'infrastructure d'IA et de ML sont des plateformes, des cadres et des services fondamentaux qui permettent aux développeurs et aux scientifiques des données de construire, d'entraîner et de déployer leurs propres modèles d'apprentissage automatique. Contrairement aux applications d'IA pour l'utilisateur final (comme un chatbot IA), ces outils fournissent l'« échafaudage » sous-jacent. Les composants clés incluent généralement des bibliothèques de traitement de données, des environnements de développement de modèles (par exemple, les notebooks Jupyter), l'accès à une puissance de calcul évolutive (GPU/TPU) et des capacités MLOps pour gérer le cycle de vie du modèle en production. Ils sont conçus pour les utilisateurs techniques créant des solutions d'IA personnalisées.
Le choix de la bonne plateforme dépend de vos besoins spécifiques. Tenez compte des facteurs suivants :
La différence essentielle réside dans la distinction entre construire et utiliser. Une plateforme d'IA et de ML est un ensemble d'outils fondamentaux pour *construire* des modèles d'IA personnalisés à partir de zéro. Un constructeur de chatbot est une application spécialisée de haut niveau *construite sur* la technologie d'IA/ML. Avec une plateforme, un développeur pourrait construire le moteur de compréhension du langage naturel (NLU) principal d'un chatbot. Avec un constructeur de chatbot, un utilisateur non technique peut configurer un moteur NLU pré-construit pour créer un chatbot sans écrire de code. En bref, les plateformes offrent flexibilité et contrôle aux développeurs, tandis que les outils spécifiques offrent facilité d'utilisation et rapidité pour une tâche particulière.
Les plateformes MLOps (Opérations d'Apprentissage Automatique) se concentrent sur la rationalisation de l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique. Leurs fonctionnalités clés sont conçues pour combler le fossé entre le développement de modèles et les opérations informatiques. Les fonctionnalités principales incluent :
Les principaux utilisateurs de ces outils sont des professionnels techniques impliqués dans la création de systèmes alimentés par l'IA. Cela inclut :
