Hạ tầng AI Tốt nhất trong lĩnh vực 1 cái Điện toán đám mây Công cụ AI

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.