Popular Phát triển AI tools in Hạ tầng AI include D2, helping you work more efficiently.
D2 là một SDK Python được thiết kế để đơn giản hóa việc cấp quyền cho các tác nhân AI và công cụ LLM. Nó cung cấp bảo mật mạnh mẽ ở cấp độ mã bằng cách thêm một decorator duy nhất vào các hàm của bạn, thay thế logic ủy quyền phức tạp bằng một hệ thống dựa trên chính sách dễ quản lý.
Phát triểnCông cụ Phát triển AI là một bộ phần mềm chuyên dụng để xây dựng, huấn luyện và gỡ lỗi các mô hình học máy. Các nền tảng này cung cấp môi trường, framework và thư viện tích hợp giúp hợp lý hóa toàn bộ vòng đời tạo mô hình. Chúng trao quyền cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu thử nghiệm các thuật toán, quản lý các tập dữ liệu phức tạp và đẩy nhanh hành trình từ một ý tưởng khái niệm đến một ứng dụng AI có chức năng. Việc tập trung vào quy trình sáng tạo cốt lõi này đã phân biệt chúng trong bối cảnh cơ sở hạ tầng AI rộng lớn hơn.
Những công cụ này rất cần thiết cho các công ty công nghệ, viện nghiên cứu và bất kỳ tổ chức nào xây dựng các giải pháp AI tùy chỉnh. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng chúng để tạo mẫu nhanh các mô hình dự đoán, trong khi các kỹ sư học máy dựa vào chúng để huấn luyện các mạng nơ-ron quy mô lớn cho thị giác máy tính hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Chúng cũng là nền tảng cho các nhà nghiên cứu học thuật khám phá các kiến trúc AI mới.
Khi chọn một công cụ Phát triển AI, hãy xem xét các framework cụ thể bạn sử dụng (ví dụ: PyTorch so với TensorFlow). Đánh giá khả năng tích hợp của nó với kho lưu trữ dữ liệu hiện có và quy trình MLOps của bạn. Đánh giá khả năng mở rộng để xử lý các tập dữ liệu lớn và các mô hình phức tạp. Cuối cùng, hãy xem xét giao diện người dùng và các tính năng cộng tác để phù hợp với quy trình làm việc và chuyên môn kỹ thuật của nhóm bạn, từ môi trường ưu tiên mã lệnh đến các nền tảng ít mã lệnh.
Một nhà khoa học dữ liệu tại một công ty khởi nghiệp fintech cần nhanh chóng xây dựng và thử nghiệm một mô hình rủi ro tín dụng mới. Bằng cách sử dụng nền tảng phát triển AI, họ có thể tận dụng môi trường Jupyter Notebook được cấu hình sẵn với scikit-learn và XGBoost đã được cài đặt. Họ có thể nhanh chóng tải dữ liệu, thử nghiệm các kỹ thuật kỹ thuật đặc trưng khác nhau và huấn luyện nhiều phiên bản mô hình song song. Tính năng theo dõi thử nghiệm của nền tảng tự động ghi lại các chỉ số hiệu suất của mỗi lần chạy, cho phép họ dễ dàng so sánh kết quả và xác định kiến trúc mô hình hứa hẹn nhất trong vài giờ thay vì vài ngày.
Một nhóm nghiên cứu đang phát triển một mô hình thị giác máy tính phức tạp để phân tích hình ảnh y tế. Mô hình này đòi hỏi phải huấn luyện trên một tập dữ liệu khổng lồ bằng các GPU mạnh mẽ. Một công cụ phát triển AI đơn giản hóa quy trình này bằng cách quản lý việc huấn luyện phân tán trên nhiều phiên bản GPU. Kỹ sư học máy có thể xác định công việc huấn luyện, chỉ định các tài nguyên tính toán cần thiết và theo dõi tiến trình thông qua một bảng điều khiển tập trung. Nền tảng xử lý sự phức tạp của tính song song dữ liệu và phân bổ tài nguyên, cho phép nhóm tập trung vào việc cải thiện kiến trúc và độ chính xác của mô hình thay vì quản lý cơ sở hạ tầng.
Một phòng thí nghiệm nghiên cứu của trường đại học với các thành viên ở các địa điểm khác nhau đang hợp tác trên một mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) mới. Họ sử dụng một nền tảng phát triển AI dựa trên đám mây cung cấp không gian làm việc chung. Mỗi nhà nghiên cứu có thể truy cập cùng một bộ dữ liệu, kho mã và môi trường tính toán. Sự tích hợp của nền tảng với Git cho phép kiểm soát phiên bản và hợp nhất mã một cách liền mạch. Họ có thể chia sẻ các sổ ghi chép tương tác để xem xét công việc của nhau và tái tạo các thử nghiệm, thúc đẩy sự hợp tác hiệu quả và đẩy nhanh tốc độ nghiên cứu của họ mặc dù bị phân tán về mặt địa lý.
Một nhóm tiếp thị muốn sử dụng một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tạo mô tả sản phẩm nhưng cần nó phải áp dụng giọng văn thương hiệu cụ thể của công ty. Một nhà phát triển sử dụng nền tảng phát triển AI để tinh chỉnh một mô hình nền tảng đã được huấn luyện trước như GPT hoặc Llama. Nền tảng cung cấp các công cụ để dễ dàng tải lên một tập dữ liệu tùy chỉnh gồm các bản sao tiếp thị hiện có. Sau đó, nhà phát triển chạy một công việc tinh chỉnh trên một phiên bản GPU được quản lý, điều chỉnh các siêu tham số thông qua một giao diện người dùng đơn giản. Kết quả là một mô hình chuyên biệt tạo ra nội dung phù hợp với thương hiệu, một nhiệm vụ sẽ rất tốn kém về mặt tính toán nếu không có môi trường phát triển như vậy.
Một nhà phát triển phần mềm được giao nhiệm vụ thêm tính năng đề xuất vào một ứng dụng di động thương mại điện tử. Họ sử dụng một nền tảng phát triển AI để xây dựng và huấn luyện một mô hình lọc cộng tác. Sau khi đạt được hiệu suất thỏa đáng, họ sử dụng các tính năng của nền tảng để đóng gói mô hình và hiển thị nó dưới dạng một điểm cuối API REST. Điểm cuối được quản lý này sau đó có thể được gọi dễ dàng từ backend của ứng dụng di động. Nền tảng phát triển xử lý việc lưu trữ, mở rộng và giám sát mô hình, cho phép nhà phát triển tập trung vào logic ứng dụng thay vì sự phức tạp của việc triển khai và duy trì một mô hình học máy trong sản xuất.
Một nhà phân tích kinh doanh có kinh nghiệm lập trình hạn chế cần tạo một mô hình dự báo doanh số. Họ sử dụng một nền tảng phát triển AI bao gồm tính năng AutoML (Học máy tự động). Nhà phân tích chỉ cần tải lên một tệp CSV với dữ liệu bán hàng lịch sử và chỉ định biến mục tiêu ('doanh số'). Công cụ AutoML tự động thực hiện tiền xử lý dữ liệu, kỹ thuật đặc trưng, lựa chọn mô hình và tinh chỉnh siêu tham số. Nó trình bày một bảng xếp hạng các mô hình hoạt động tốt nhất, cho phép nhà phân tích chọn và triển khai mô hình chính xác nhất mà không cần viết một dòng mã nào, dân chủ hóa quyền truy cập vào các khả năng học máy.
Công cụ Phát triển AI là các nền tảng phần mềm tích hợp được thiết kế để hợp lý hóa quy trình xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình học máy. Chúng cung cấp một môi trường toàn diện bao gồm trình soạn thảo mã, quyền truy cập vào các framework phổ biến như TensorFlow và PyTorch, theo dõi thử nghiệm và quản lý tài nguyên tính toán. Về cơ bản, chúng đóng vai trò là bàn làm việc chính cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư học máy để tạo ra các giải pháp AI tùy chỉnh từ đầu hoặc bằng cách tinh chỉnh các mô hình hiện có.
Việc chọn công cụ phù hợp phụ thuộc vào một số yếu tố. Hãy xem xét những điều sau:
Có sự chồng chéo đáng kể, nhưng một sự khác biệt chính nằm ở trọng tâm chính của chúng. Nền tảng Phát triển AI tập trung vào giai đoạn sáng tạo và thử nghiệm. Chúng cung cấp các công cụ cốt lõi để các nhà khoa học dữ liệu khám phá dữ liệu, xây dựng và huấn luyện mô hình. Mặt khác, Nền tảng MLOps tập trung vào việc vận hành và quản lý các mô hình trong sản xuất. Chúng xử lý các nhiệm vụ như triển khai tự động, giám sát hiệu suất mô hình, phát hiện sự trôi dạt và quản lý toàn bộ vòng đời của mô hình sau khi phát triển. Nhiều nền tảng hiện đại kết hợp cả hai bộ tính năng, nhưng sự phân biệt này giúp làm rõ mục đích cốt lõi của chúng.
Không nhất thiết. Mức độ kỹ năng yêu cầu rất khác nhau giữa các công cụ. Các nền tảng truyền thống như sổ ghi chép Jupyter trên máy ảo đám mây đòi hỏi kỹ năng lập trình tốt bằng các ngôn ngữ như Python. Tuy nhiên, nhiều nền tảng hiện đại cung cấp giao diện ít mã lệnh hoặc không cần mã lệnh. Những công cụ này, thường có khả năng AutoML, cho phép người dùng có nền tảng kỹ thuật ít hơn (như các nhà phân tích kinh doanh) xây dựng các mô hình học máy hiệu quả bằng giao diện người dùng đồ họa và quy trình làm việc tự động. Sự lựa chọn phụ thuộc vào vai trò của bạn và mức độ tùy chỉnh bạn yêu cầu.
Có, hoàn toàn có thể. Nhiều nền tảng Phát triển AI hiện đại được thiết kế đặc biệt để tinh chỉnh các mô hình nền tảng lớn, bao gồm cả LLM. Chúng cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết, chẳng hạn như quyền truy cập vào các GPU hiệu suất cao (ví dụ: A100 hoặc H100), và các quy trình làm việc được hợp lý hóa cho nhiệm vụ này. Người dùng thường có thể tải lên các tập dữ liệu tùy chỉnh của họ, chọn một mô hình cơ sở đã được huấn luyện trước và cấu hình quy trình tinh chỉnh thông qua giao diện người dùng hoặc tệp cấu hình, làm cho quy trình phức tạp này trở nên dễ tiếp cận hơn nhiều.
