Best 1 Middleware AI tools for Hạ tầng AI

Một công ty fintech cần triển khai một mô hình học máy để phát hiện các giao dịch gian lận trong thời gian thực. Một kỹ sư MLOps sử dụng công cụ Middleware AI để đóng gói mô hình đã được huấn luyện thành một điểm cuối API an toàn, có độ trễ thấp. Middleware xử lý dữ liệu giao dịch đến, quản lý xác thực, định tuyến các yêu cầu đến các phiên bản mô hình được mở rộng theo chiều ngang để chấm điểm và trả về điểm xác suất gian lận trong vòng vài mili giây. Thiết lập này đảm bảo tính sẵn sàng cao và có thể xử lý hàng nghìn giao dịch mỗi giây mà không cần can thiệp thủ công.

Một công ty phân tích truyền thông muốn xây dựng một quy trình làm việc để phân tích nội dung video. Một nhà phát triển sử dụng middleware AI để điều phối một quy trình gồm nhiều bước. Đầu tiên, middleware gửi tệp video đến một mô hình chuyển giọng nói thành văn bản. Sau đó, nó định tuyến bản ghi kết quả đến một mô hình phân tích tình cảm và một mô hình trích xuất chủ đề đồng thời. Song song, nó gửi các khung hình video đến một mô hình nhận dạng đối tượng. Cuối cùng, middleware tổng hợp tất cả các kết quả đầu ra vào một báo cáo JSON có cấu trúc duy nhất. Điều này tự động hóa một quy trình phức tạp trước đây đòi hỏi sự phối hợp thủ công đáng kể.

Một doanh nghiệp muốn sử dụng nhiều Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) từ các nhà cung cấp khác nhau (ví dụ: OpenAI, Anthropic, Google) mà không bị ràng buộc vào một nhà cung cấp duy nhất. Một kiến trúc sư CNTT triển khai một giải pháp middleware AI như một cổng API thống nhất. Các nhà phát triển ứng dụng giờ đây có thể gửi yêu cầu đến một điểm cuối nội bộ duy nhất. Middleware sau đó sẽ định tuyến yêu cầu một cách thông minh đến LLM hiệu quả nhất về chi phí hoặc hiệu suất tốt nhất dựa trên các quy tắc được xác định trước. Nó cũng chuẩn hóa định dạng API, đơn giản hóa việc phát triển và cho phép công ty chuyển đổi nhà cung cấp LLM một cách liền mạch.

Công cụ đề xuất của một nhà bán lẻ trực tuyến trải qua các đợt tăng đột biến lưu lượng truy cập lớn trong các đợt giảm giá ngày lễ. Để đảm bảo sự ổn định, nhóm vận hành sử dụng middleware AI để quản lý việc triển khai mô hình. Middleware tự động tăng hoặc giảm số lượng phiên bản mô hình dựa trên lưu lượng truy cập thời gian thực, đảm bảo độ trễ thấp cho người dùng. Nó cũng cung cấp cân bằng tải để phân phối các yêu cầu một cách đồng đều và thực hiện bộ nhớ đệm cho các đề xuất được yêu cầu thường xuyên, giảm tải cho mô hình cốt lõi và cắt giảm đáng kể chi phí cơ sở hạ tầng trong khi cải thiện trải nghiệm người dùng.

Một nhóm AIOps chịu trách nhiệm duy trì hàng chục mô hình học máy trong môi trường sản xuất. Họ sử dụng một nền tảng middleware AI để có được cái nhìn thống nhất về tất cả các mô hình. Bảng điều khiển của middleware hiển thị các chỉ số thời gian thực cho mỗi mô hình, bao gồm độ trễ yêu cầu, tỷ lệ lỗi và việc sử dụng CPU/GPU. Nhóm thiết lập các cảnh báo tự động sẽ kích hoạt nếu độ trễ của một mô hình vượt quá một ngưỡng nhất định hoặc nếu độ chính xác dự đoán của nó bắt đầu suy giảm. Điều này cho phép họ chủ động xác định và giải quyết các vấn đề trước khi chúng ảnh hưởng đến người dùng cuối, đảm bảo độ tin cậy dịch vụ cao.

Một nhóm khoa học dữ liệu đã phát triển một phiên bản mới của mô hình dự đoán sự rời bỏ của khách hàng và muốn so sánh hiệu suất của nó với phiên bản hiện tại. Sử dụng middleware AI, họ cấu hình một quy tắc phân chia lưu lượng truy cập. Middleware định tuyến 90% yêu cầu đến mô hình ổn định, hiện có (A) và 10% còn lại đến mô hình thách thức mới (B). Nó ghi lại các dự đoán và kết quả cho cả hai phiên bản một cách riêng biệt. Sau một tuần, nhóm có thể phân tích các bản ghi để xác định chắc chắn liệu mô hình mới có mang lại sự cải thiện có thể đo lường được hay không, cho phép đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu về việc cập nhật mô hình.