Popular Nền tảng đám mây AI tools in Hạ tầng AI include LambdaTest, helping you work more efficiently.
LambdaTest là một nền tảng kiểm thử dựa trên đám mây được hỗ trợ bởi AI, cho phép các nhà phát triển và đội ngũ QA thực hiện kiểm thử chéo trình duyệt, trên thiết bị thật và kiểm thử tự động ở quy mô lớn. Nó cung cấp một môi trường thống nhất để kiểm thử ứng dụng web và di động nhằm tăng tốc chu kỳ phát hành và đảm bảo cung cấp phần mềm chất lượng cao.
Nền tảng đám mâyNền tảng đám mây là các bộ dịch vụ điện toán đám mây tích hợp được thiết kế để xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng AI ở quy mô lớn. Các nền tảng này cung cấp cơ sở hạ tầng AI thiết yếu, bao gồm sức mạnh tính toán theo yêu cầu, lưu trữ dữ liệu và một bộ dịch vụ AI/ML được quản lý phong phú. Chúng cho phép các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu tăng tốc toàn bộ vòng đời học máy, từ chuẩn bị dữ liệu và huấn luyện mô hình đến triển khai và giám sát, mà không cần quản lý phần cứng cơ bản. Cách tiếp cận này giúp giảm đáng kể độ phức tạp trong vận hành và hạ thấp rào cản gia nhập để tạo ra các giải pháp AI tinh vi.
Nền tảng đám mây được các doanh nghiệp sử dụng rộng rãi để phát triển các giải pháp AI tùy chỉnh, các công ty khởi nghiệp để tạo mẫu và mở rộng quy mô nhanh chóng các sản phẩm dựa trên AI, và các viện nghiên cứu để tiến hành các thí nghiệm quy mô lớn. Các ứng dụng phổ biến bao gồm xây dựng công cụ đề xuất, phát triển hệ thống phát hiện gian lận, tạo mô hình hiểu ngôn ngữ tự nhiên cho chatbot và triển khai các ứng dụng thị giác máy tính để kiểm soát chất lượng trong sản xuất.
Khi chọn một Nền tảng đám mây, hãy xem xét bề rộng và sự trưởng thành của các dịch vụ AI/ML và các mô hình được đào tạo trước của nó. Đánh giá sự tích hợp với hệ sinh thái dữ liệu rộng lớn hơn, bao gồm cơ sở dữ liệu và các công cụ phân tích. Đánh giá các mô hình định giá cho tính toán, lưu trữ và sử dụng API để phù hợp với ngân sách của bạn. Cuối cùng, hãy xem xét khả năng MLOps của nền tảng và mức độ hỗ trợ kỹ thuật cũng như các nguồn lực cộng đồng có sẵn.
Một công ty dịch vụ tài chính cần xây dựng một hệ thống phát hiện gian lận thời gian thực. Đội ngũ khoa học dữ liệu của họ sử dụng môi trường sổ tay được quản lý của một nền tảng đám mây để khám phá dữ liệu giao dịch và phát triển một mô hình học máy. Họ tận dụng các dịch vụ huấn luyện có thể mở rộng của nền tảng với GPU để huấn luyện mô hình trên hàng triệu giao dịch lịch sử chỉ trong một phần nhỏ thời gian so với việc thực hiện tại chỗ. Sau khi được huấn luyện, mô hình được triển khai dưới dạng một điểm cuối API có độ trễ thấp bằng cách sử dụng các chức năng không máy chủ của nền tảng, cho phép nó xử lý hàng nghìn giao dịch mỗi giây và gắn cờ hoạt động đáng ngờ ngay lập tức.
Một công ty khởi nghiệp đang tạo ra một ứng dụng di động nhận dạng các loài thực vật từ ảnh. Thay vì xây dựng và quản lý cơ sở hạ tầng máy chủ của riêng mình, họ sử dụng một nền tảng đám mây. Họ tải mô hình thị giác máy tính đã được huấn luyện của mình lên sổ đăng ký mô hình của nền tảng. Sau đó, họ triển khai nó dưới dạng một điểm cuối API được quản lý. Nền tảng tự động xử lý việc mở rộng quy mô, vì vậy khi ứng dụng trở nên phổ biến và nhận được hàng nghìn yêu cầu đồng thời, cơ sở hạ tầng sẽ mở rộng một cách liền mạch để đáp ứng nhu cầu mà không cần bất kỳ sự can thiệp thủ công nào. Điều này cho phép đội ngũ nhỏ tập trung vào phát triển ứng dụng thay vì quản lý cơ sở hạ tầng.
Một công ty thương mại điện tử muốn giữ cho công cụ đề xuất sản phẩm của mình được cập nhật liên tục với hành vi người dùng mới nhất. Sử dụng các công cụ MLOps của nền tảng đám mây, họ xây dựng một quy trình tự động. Quy trình này tự động kích hoạt mỗi khi dữ liệu tương tác người dùng mới được thu thập. Nó tiền xử lý dữ liệu, huấn luyện lại mô hình đề xuất, đánh giá hiệu suất của nó so với mô hình hiện tại, và nếu tốt hơn, nó sẽ tự động triển khai phiên bản mới lên môi trường sản xuất. Toàn bộ quá trình này chạy mà không cần sự can thiệp của con người, đảm bảo các đề xuất luôn mới mẻ và phù hợp, dẫn đến sự tương tác của người dùng và doanh số bán hàng cao hơn.
Một nhà phát triển muốn xây dựng một ứng dụng ghi chú điều khiển bằng giọng nói nhưng không có chuyên môn về học máy. Họ sử dụng các API được đào tạo trước của nền tảng đám mây để chuyển giọng nói thành văn bản và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Trong mã ứng dụng của mình, họ thực hiện các lệnh gọi API đơn giản đến dịch vụ chuyển giọng nói thành văn bản để phiên âm giọng nói của người dùng thành văn bản. Sau đó, họ gửi văn bản này đến một API ngôn ngữ để trích xuất các thực thể chính như ngày tháng hoặc nhiệm vụ. Điều này cho phép nhà phát triển xây dựng một tính năng mạnh mẽ, dựa trên AI chỉ trong vài giờ, mà không cần phải huấn luyện hay quản lý bất kỳ mô hình nào, giúp tăng tốc đáng kể chu kỳ phát triển sản phẩm.
Một viện nghiên cứu đã thu thập hàng terabyte dữ liệu gen cho một nghiên cứu. Trước khi họ có thể huấn luyện một mô hình dự đoán, dữ liệu thô này cần được làm sạch, chuẩn hóa và chuyển đổi sang một định dạng phù hợp. Họ sử dụng dịch vụ xử lý dữ liệu lớn được quản lý của nền tảng đám mây (như Apache Spark hoặc giải pháp kho dữ liệu) để chạy các công việc chuyển đổi dữ liệu phức tạp trên một cụm máy phân tán. Nền tảng xử lý việc cung cấp và quản lý cụm, cho phép các nhà nghiên cứu xác định logic xử lý của họ và chạy nó ở quy mô lớn. Điều này chuẩn bị bộ dữ liệu khổng lồ để huấn luyện hiệu quả trên cơ sở hạ tầng ML của nền tảng.
Một phòng thí nghiệm nghiên cứu AI đặt mục tiêu huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mới trên một kho văn bản khổng lồ. Nhiệm vụ này đòi hỏi sức mạnh tính toán cực lớn, thường liên quan đến hàng trăm hoặc hàng nghìn GPU chạy trong nhiều tuần. Họ sử dụng khả năng tính toán hiệu năng cao của nền tảng đám mây, đặc biệt là cơ sở hạ tầng của nó cho việc huấn luyện phân tán. Nền tảng cung cấp các công cụ để phân chia mô hình và dữ liệu một cách hiệu quả trên cụm GPU. Nó cũng quản lý khả năng chịu lỗi, tự động khởi động lại các công việc bị lỗi. Điều này cho phép phòng thí nghiệm thực hiện một nhiệm vụ huấn luyện quy mô lớn mà không thể thực hiện được với nguồn tài nguyên phần cứng hạn chế của riêng họ.
Nền tảng đám mây AI là các môi trường tích hợp, toàn diện được cung cấp bởi các nhà cung cấp đám mây để xây dựng, huấn luyện, triển khai và quản lý các mô hình và ứng dụng AI. Chúng kết hợp các thành phần cơ sở hạ tầng AI cần thiết như tính toán có thể mở rộng (GPU/TPU), lưu trữ dữ liệu và mạng với một bộ dịch vụ được quản lý. Các dịch vụ này thường bao gồm các công cụ gán nhãn dữ liệu, môi trường học máy được quản lý (như sổ tay Jupyter), quy trình MLOps để tự động hóa và API cho các mô hình được đào tạo trước. Về cơ bản, chúng cung cấp một giải pháp toàn diện cho phép các nhóm tập trung vào việc phát triển khả năng AI thay vì quản lý cơ sở hạ tầng phức tạp.
Việc chọn Nền tảng đám mây AI phù hợp phụ thuộc vào một số yếu tố. Hãy xem xét các điểm sau:
Sự khác biệt chính nằm ở việc quản lý, khả năng mở rộng và tích hợp. Việc sử dụng các thư viện mã nguồn mở như TensorFlow hoặc PyTorch trên máy chủ của riêng bạn (một phần của cơ sở hạ tầng AI tự quản lý) cho bạn quyền kiểm soát tối đa nhưng yêu cầu bạn phải quản lý mọi thứ: mua sắm phần cứng, thiết lập, cài đặt phần mềm, quản lý phụ thuộc và mở rộng quy mô. Một Nền tảng đám mây AI trừu tượng hóa sự phức tạp này. Nó cung cấp một môi trường được quản lý nơi cơ sở hạ tầng được cung cấp theo yêu cầu, phần mềm được cấu hình sẵn và việc mở rộng quy mô thường được tự động hóa. Các nền tảng đám mây cũng cung cấp các công cụ MLOps tích hợp và các dịch vụ được quản lý (như cơ sở dữ liệu và API) rất khó để sao chép trong một thiết lập tự quản lý, giúp tăng tốc đáng kể quá trình phát triển và triển khai.
Nền tảng đám mây AI thường cung cấp một loạt các dịch vụ bao gồm toàn bộ vòng đời học máy. Các dịch vụ chính bao gồm:
Nền tảng đám mây AI phù hợp với nhiều đối tượng người dùng, từ cá nhân đến các doanh nghiệp lớn. Các công ty khởi nghiệp và nhà phát triển cá nhân có thể tận dụng các API được đào tạo trước và các dịch vụ được quản lý để nhanh chóng xây dựng và ra mắt các sản phẩm dựa trên AI mà không cần đầu tư cơ sở hạ tầng ban đầu lớn. Các nhóm khoa học dữ liệu trong các công ty vừa và lớn sử dụng các nền tảng này vì môi trường phát triển hợp tác mạnh mẽ và tài nguyên huấn luyện có thể mở rộng để xây dựng các mô hình tùy chỉnh. Các doanh nghiệp dựa vào chúng vì khả năng MLOps mạnh mẽ để quản lý toàn bộ vòng đời của các ứng dụng AI quan trọng, đảm bảo độ tin cậy, khả năng mở rộng và quản trị. Về cơ bản, bất kỳ ai muốn xây dựng, triển khai hoặc mở rộng quy mô các ứng dụng AI mà không phải chịu gánh nặng quản lý cơ sở hạ tầng vật lý đều có thể hưởng lợi từ một nền tảng đám mây.
