Popular Điện toán đám mây AI tools in Hạ tầng AI include Blaxel, helping you work more efficiently.
Blaxel là một nền tảng điện toán không máy chủ được thiết kế cho các nhà phát triển AI, cung cấp cơ sở hạ tầng và công cụ để xây dựng, triển khai và mở rộng các ứng dụng AI có tính tác tử một cách hiệu quả. Nền tảng này cung cấp máy ảo sandbox, cổng LLM hợp nhất và khả năng quan sát sâu.
Điện toán đám mâyNền tảng Điện toán đám mây cung cấp quyền truy cập theo yêu cầu vào các tài nguyên máy tính có thể mở rộng, cần thiết cho việc phát triển và triển khai các ứng dụng AI. Các nền tảng này cung cấp phần cứng ảo hóa, chẳng hạn như GPU và TPU mạnh mẽ, cùng với khả năng lưu trữ và mạng rộng lớn, loại bỏ nhu cầu đầu tư trả trước đáng kể vào cơ sở hạ tầng vật lý. Điều này cho phép các nhóm huấn luyện các mô hình phức tạp, xử lý các tập dữ liệu khổng lồ và lưu trữ các dịch vụ AI với tính sẵn sàng và linh hoạt cao. Mô hình trả tiền theo mức sử dụng giúp cho việc phát triển AI tiên tiến có thể tiếp cận được với mọi người, từ các nhà nghiên cứu cá nhân đến các doanh nghiệp lớn.
Điện toán đám mây là nền tảng cơ bản cho các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy và các công ty khởi nghiệp tập trung vào AI. Nó được sử dụng để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đòi hỏi sức mạnh tính toán khổng lồ, triển khai các API thị giác máy tính thời gian thực cho các ứng dụng như lái xe tự hành và chạy các quy trình phân tích dữ liệu lớn để trích xuất thông tin chi tiết cho việc xây dựng mô hình.
Khi chọn nhà cung cấp Điện toán đám mây cho AI, hãy xem xét tính khả dụng và hiệu suất của các mô hình GPU/TPU cụ thể. Đánh giá sự trưởng thành và bộ tính năng của các nền tảng AI/ML được quản lý của họ. Phân tích các mô hình định giá cho cả các công việc huấn luyện kéo dài và khối lượng công việc suy luận không thường xuyên. Ngoài ra, hãy đánh giá bảo mật dữ liệu, các chứng nhận tuân thủ và khả năng tích hợp với các công cụ MLOps hiện có.
Một nhóm khoa học dữ liệu tại một công ty công nghệ cần huấn luyện một mô hình thị giác máy tính mới trên một tập dữ liệu gồm hơn 10 triệu hình ảnh. Việc sử dụng máy chủ tại chỗ sẽ mất hàng tuần. Thay vào đó, họ sử dụng một nền tảng điện toán đám mây để khởi tạo một cụm gồm 16 phiên bản GPU hiệu năng cao. Họ sử dụng bộ nhớ dữ liệu được quản lý của nền tảng để lưu trữ tập dữ liệu và một môi trường học sâu được cấu hình sẵn để quản lý các phụ thuộc. Khả năng xử lý song song này giúp giảm thời gian huấn luyện từ hàng tuần xuống chỉ còn 48 giờ, cho phép lặp lại và cải tiến mô hình nhanh hơn.
Một công ty khởi nghiệp đã phát triển một công cụ sửa lỗi ngữ pháp dựa trên AI và cần phục vụ hàng nghìn người dùng đồng thời. Việc xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng để xử lý lưu lượng truy cập biến động là phức tạp và tốn kém. Họ chọn một dịch vụ điện toán không máy chủ từ một nhà cung cấp đám mây lớn. Họ đóng gói mô hình của mình vào một container và triển khai nó dưới dạng một hàm không máy chủ. Nền tảng tự động xử lý việc mở rộng quy mô, cấp phép và bảo trì. Cách tiếp cận này cho phép họ chỉ trả tiền cho thời gian tính toán mà họ thực sự sử dụng, giảm đáng kể chi phí vận hành và đảm bảo trải nghiệm phản hồi nhanh cho tất cả người dùng, ngay cả trong thời gian nhu cầu cao điểm.
Một kỹ sư ML cần xử lý hàng terabyte dữ liệu nhật ký người dùng thô để tạo các đặc trưng cho một công cụ đề xuất. Một máy đơn không thể xử lý khối lượng này. Kỹ sư sử dụng một dịch vụ dữ liệu lớn được quản lý trên đám mây, như Apache Spark trên EMR hoặc Dataproc. Họ viết một kịch bản để làm sạch, chuyển đổi và tổng hợp dữ liệu, sau đó chạy nó trên một cụm gồm hàng chục máy được cấp phép động. Dịch vụ đám mây xử lý việc quản lý cụm, và công việc hoàn thành trong vài giờ thay vì vài ngày. Tập hợp đặc trưng kết quả sau đó được lưu trữ trong bộ nhớ đám mây, sẵn sàng cho việc huấn luyện mô hình.
Một nhóm AI doanh nghiệp muốn tự động hóa toàn bộ quy trình làm việc học máy của họ để đảm bảo khả năng tái tạo và tăng tốc độ triển khai. Họ sử dụng một nền tảng AI được quản lý từ một nhà cung cấp đám mây. Nền tảng này tích hợp các công cụ để quản lý phiên bản dữ liệu, theo dõi thử nghiệm, huấn luyện mô hình tự động (AutoML), sổ đăng ký mô hình và CI/CD để triển khai. Một kỹ sư ML xác định toàn bộ quy trình, từ việc nhập dữ liệu đến giám sát mô hình trong sản xuất. Khi có dữ liệu mới, quy trình sẽ tự động kích hoạt, huấn luyện lại mô hình, chạy thử nghiệm và triển khai phiên bản mới nếu nó đáp ứng các tiêu chí hiệu suất, tất cả đều trong một môi trường đám mây thống nhất.
Một công ty khởi nghiệp công nghệ pháp lý muốn tạo ra một trợ lý AI chuyên dụng để phân tích hợp đồng. Thay vì xây dựng một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) từ đầu, họ quyết định tinh chỉnh một mô hình mã nguồn mở mạnh mẽ trên tập dữ liệu độc quyền của họ về các tài liệu pháp lý. Họ sử dụng một nền tảng đám mây để thuê một phiên bản GPU có bộ nhớ cao (như A100) trong vài ngày. Họ tải tập dữ liệu của mình lên bộ nhớ đám mây an toàn và sử dụng một khung huấn luyện phổ biến để chạy quá trình tinh chỉnh. Đám mây cung cấp sức mạnh tính toán cần thiết trên cơ sở tạm thời, hiệu quả về chi phí, cho phép họ tạo ra một tài sản AI có giá trị và chuyên môn hóa cao mà không cần sở hữu phần cứng đắt tiền.
Một nhóm các nhà khoa học dữ liệu phân tán cần một môi trường tập trung để cộng tác trong một dự án. Việc thiết lập các môi trường cục bộ riêng lẻ dẫn đến xung đột phiên bản và sự không nhất quán. Trưởng nhóm sử dụng dịch vụ sổ tay được quản lý của nhà cung cấp đám mây (như Amazon SageMaker Studio hoặc Google Vertex AI Workbench). Điều này cung cấp cho mỗi thành viên trong nhóm một phiên bản JupyterLab được đóng gói và dựa trên đám mây với quyền truy cập chung vào các tập dữ liệu và kho mã. Điều này đảm bảo mọi người đều làm việc với cùng một công cụ và dữ liệu, hợp lý hóa sự hợp tác và cho phép trưởng nhóm dễ dàng theo dõi tiến độ và quản lý tài nguyên mà không cần thiết lập bất kỳ cơ sở hạ tầng nào.
Điện toán đám mây cho AI đề cập đến việc cung cấp theo yêu cầu các tài nguyên máy tính—cụ thể là những tài nguyên cần thiết cho khối lượng công việc AI—qua internet. Thay vì sở hữu và bảo trì các trung tâm dữ liệu của riêng bạn, bạn có thể truy cập các dịch vụ như bộ xử lý GPU/TPU mạnh mẽ, lưu trữ dữ liệu khổng lồ và các nền tảng học máy được quản lý từ một nhà cung cấp đám mây. Điều này cho phép huấn luyện mô hình nhanh hơn, triển khai ứng dụng có thể mở rộng và truy cập vào phần cứng tiên tiến trên cơ sở trả tiền theo mức sử dụng, giúp việc phát triển AI tiên tiến trở nên dễ tiếp cận và hiệu quả hơn về chi phí.
Việc chọn nền tảng đám mây phù hợp cho AI phụ thuộc vào một số yếu tố. Hãy xem xét những điều sau:
Sự khác biệt chính nằm ở quyền sở hữu tài nguyên, khả năng mở rộng và cấu trúc chi phí. Với cơ sở hạ tầng tại chỗ, bạn sở hữu và quản lý tất cả phần cứng vật lý, đòi hỏi một khoản đầu tư vốn ban đầu lớn và bảo trì liên tục. Điện toán đám mây cung cấp quyền truy cập vào các tài nguyên này trên cơ sở thuê, trả tiền theo mức sử dụng. Các lợi thế chính của đám mây đối với AI bao gồm khả năng mở rộng lớn (truy cập hàng nghìn GPU ngay lập tức), quyền truy cập vào phần cứng mới nhất mà không cần mua và giảm chi phí vận hành, cho phép các nhóm tập trung vào việc phát triển mô hình thay vì quản lý cơ sở hạ tầng.
Một số loại dịch vụ đám mây rất quan trọng cho việc phát triển AI:
Các nhà cung cấp đám mây lớn đầu tư rất nhiều vào bảo mật và tuân thủ, thường vượt qua khả năng của các tổ chức cá nhân. Họ cung cấp một loạt các tính năng bảo mật, bao gồm quản lý danh tính và truy cập mạnh mẽ, mã hóa dữ liệu khi lưu trữ và khi truyền, kiểm soát an ninh mạng, và ghi nhật ký và giám sát toàn diện. Họ cũng tuân thủ nhiều tiêu chuẩn tuân thủ quốc tế (như GDPR, HIPAA và ISO 27001). Mặc dù nhà cung cấp bảo mật cơ sở hạ tầng đám mây, người dùng chịu trách nhiệm bảo mật các ứng dụng và dữ liệu của riêng họ trong đám mây, theo 'mô hình trách nhiệm chung'.
