Popular Nền tảng AI tools in Hạ tầng AI include Eden AI và VisionLabs, helping you work more efficiently.
VisionLabs là nhà phát triển hàng đầu thế giới về các giải pháp thị giác máy tính và học máy cấp doanh nghiệp. Chuyên về nhận dạng khuôn mặt, vật thể và phương tiện, nền tảng của họ cung cấp các thuật toán hàng đầu cho các ngành như tài chính, an ninh, giao thông và bán lẻ. Các sản phẩm chính bao gồm LUNA PLATFORM để nhận dạng toàn diện và LUNA ID để xác minh sinh trắc học di động.
Nền tảng
Eden AI là một nền tảng API hợp nhất cho phép các nhà phát triển dễ dàng truy cập và tích hợp các mô hình AI tốt nhất từ nhiều nhà cung cấp khác nhau như OpenAI, Google và AWS. Nó đơn giản hóa việc tích hợp AI, cho phép đánh giá hiệu suất và giá cả, và cung cấp các giải pháp AI tùy chỉnh cho các nhu cầu kinh doanh cụ thể.
Nền tảngNền tảng AI là các môi trường tích hợp cung cấp một bộ công cụ toàn diện cho toàn bộ vòng đời học máy. Chúng tập trung hóa các tài nguyên để chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mô hình, triển khai và giám sát, trừu tượng hóa cơ sở hạ tầng phức tạp bên dưới. Điều này cho phép các nhóm xây dựng, quản lý và mở rộng quy mô các ứng dụng AI một cách hiệu quả và hợp tác hơn. Là một thành phần cốt lõi của Cơ sở hạ tầng AI, các nền tảng này hợp lý hóa con đường từ ý tưởng đến các hệ thống AI sẵn sàng cho sản xuất.
Nền tảng AI được các doanh nghiệp sử dụng rộng rãi để phát triển các giải pháp AI tùy chỉnh, chẳng hạn như hệ thống phát hiện gian lận hoặc công cụ đề xuất. Các công ty khởi nghiệp tận dụng chúng để nhanh chóng tạo mẫu và triển khai các tính năng do AI cung cấp. Các tổ chức nghiên cứu cũng dựa vào các nền tảng này để quản lý các thí nghiệm quy mô lớn và các quy trình tính toán phức tạp.
Khi chọn một Nền tảng AI, hãy xem xét phạm vi dịch vụ của nó — nó có bao quát toàn bộ quy trình làm việc của bạn không? Đánh giá khả năng tích hợp của nó với ngăn xếp dữ liệu và các dịch vụ đám mây hiện có của bạn. Đánh giá khả năng mở rộng, các tính năng bảo mật và liệu mô hình định giá của nó (ví dụ: trả theo mức sử dụng so với đăng ký) có phù hợp với ngân sách và mô hình sử dụng của bạn hay không. Cuối cùng, hãy xem xét sự cân bằng giữa tính dễ sử dụng (giao diện ít mã) và tính linh hoạt (môi trường ưu tiên mã).
Đội ngũ khoa học dữ liệu của một công ty dịch vụ tài chính sử dụng nền tảng AI để xây dựng một mô hình phát hiện gian lận tùy chỉnh. Họ tận dụng các công cụ chuẩn bị dữ liệu tích hợp của nền tảng để làm sạch và xử lý hàng triệu bản ghi giao dịch. Các tài nguyên GPU có thể mở rộng được sử dụng để huấn luyện một mô hình học sâu phức tạp trong vài giờ thay vì vài ngày. Sau khi huấn luyện, mô hình được đăng ký, quản lý phiên bản và triển khai dưới dạng API có độ trễ thấp thông qua tính năng triển khai một cú nhấp chuột của nền tảng, tích hợp liền mạch vào hệ thống xử lý giao dịch thời gian thực của họ.
Một công ty khởi nghiệp công nghệ đặt mục tiêu thêm tính năng đề xuất nội dung được cá nhân hóa vào ứng dụng di động của mình. Bằng cách sử dụng nền tảng AI, đội ngũ kỹ sư nhỏ của họ có thể bỏ qua việc thiết lập cơ sở hạ tầng phức tạp. Họ sử dụng môi trường notebook được quản lý để thử nghiệm nhanh chóng và tận dụng các mô hình được huấn luyện trước có sẵn trên nền tảng làm điểm khởi đầu. Khả năng theo dõi thử nghiệm của nền tảng cho phép họ so sánh các thuật toán và siêu tham số khác nhau một cách hiệu quả. Trong vòng vài tuần, họ đã triển khai một API nguyên mẫu để thu thập phản hồi của người dùng, rút ngắn đáng kể thời gian đưa sản phẩm ra thị trường.
Một phòng thí nghiệm nghiên cứu của trường đại học đang nghiên cứu biến đổi khí hậu bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu hình ảnh vệ tinh khổng lồ. Một nền tảng AI cung cấp một môi trường hợp tác nơi nhiều nhà nghiên cứu có thể truy cập các bộ dữ liệu và tài nguyên tính toán được chia sẻ. Họ sử dụng nền tảng để điều phối các đường ống xử lý dữ liệu phức tạp và phân phối các công việc huấn luyện mô hình trên một cụm GPU. Tính năng theo dõi thử nghiệm của nền tảng tự động ghi lại tất cả các tham số, phiên bản mã và kết quả, đảm bảo nghiên cứu hoàn toàn có thể tái tạo và minh bạch để bình duyệt và xuất bản.
Đội ngũ ML của một công ty thương mại điện tử sử dụng nền tảng AI để tự động hóa vòng đời của mô hình đề xuất sản phẩm của họ. Họ xây dựng một đường ống CI/CD trong nền tảng, tự động kích hoạt việc huấn luyện lại mô hình mỗi khi có dữ liệu tương tác người dùng mới. Đường ống chạy các bài kiểm tra tự động về hiệu suất và độ lệch trước khi đăng ký mô hình mới. Nếu các bài kiểm tra đạt, nền tảng sẽ tự động triển khai mô hình đã cập nhật lên sản xuất mà không có thời gian chết, đảm bảo khách hàng luôn nhận được những đề xuất phù hợp nhất.
Một tổ chức chăm sóc sức khỏe phát triển AI cho hình ảnh y tế cần duy trì sự tuân thủ quy định nghiêm ngặt. Họ sử dụng một nền tảng AI làm sổ đăng ký mô hình trung tâm. Mọi phiên bản mô hình, dữ liệu huấn luyện và các chỉ số hiệu suất của nó đều được ghi lại và có thể kiểm toán. Các tính năng kiểm soát truy cập của nền tảng đảm bảo rằng chỉ những nhân viên được ủy quyền mới có thể sửa đổi hoặc triển khai mô hình. Việc quản trị tập trung này đơn giản hóa quy trình tạo báo cáo tuân thủ cho các cơ quan quản lý như FDA, thể hiện một lịch sử phát triển rõ ràng và có thể truy xuất cho mỗi mô hình AI.
Một công ty phần mềm muốn xây dựng một chatbot được cung cấp bởi Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) được huấn luyện trên tài liệu nội bộ của mình. Sử dụng nền tảng AI, các nhà phát triển có thể dễ dàng tinh chỉnh một mô hình nền tảng như Llama 2 trên bộ dữ liệu riêng của họ trong một môi trường an toàn. Nền tảng quản lý việc phân bổ GPU phức tạp và quá trình huấn luyện. Sau khi được tinh chỉnh, mô hình được triển khai dưới dạng một điểm cuối API có thể mở rộng thông qua nền tảng, sau đó công ty tích hợp vào cổng thông tin kiến thức nội bộ cho nhân viên.
Nền tảng AI là một môi trường phần mềm tích hợp cung cấp tất cả các công cụ cần thiết để xây dựng, huấn luyện, triển khai và quản lý các mô hình AI và học máy. Nó hoạt động như một trung tâm cho toàn bộ vòng đời ML, kết hợp các chức năng như quản lý dữ liệu, theo dõi thử nghiệm, quản lý phiên bản mô hình và cơ sở hạ tầng triển khai vào một hệ thống duy nhất, gắn kết. Điều này giúp hợp lý hóa quá trình phát triển và vận hành (MLOps) cho các nhóm khoa học dữ liệu.
Việc chọn Nền tảng AI phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn. Hãy xem xét các yếu tố sau:
Nền tảng AI là một môi trường tích hợp, toàn diện, trong khi một thư viện như TensorFlow hay PyTorch là một công cụ chuyên dụng. Một thư viện cung cấp các khối xây dựng cốt lõi để tạo và huấn luyện mô hình. Mặt khác, một Nền tảng AI cung cấp toàn bộ cơ sở hạ tầng và quy trình làm việc xung quanh thư viện đó. Nó quản lý dữ liệu, tài nguyên tính toán, theo dõi thử nghiệm, triển khai mô hình và giám sát, điều phối toàn bộ quá trình từ phát triển đến sản xuất.
Nền tảng AI phục vụ nhiều đối tượng người dùng tham gia vào vòng đời phát triển AI. Người dùng chính bao gồm:
Sử dụng Nền tảng AI mang lại những lợi thế đáng kể so với cách tiếp cận rời rạc, từng công cụ một. Các lợi ích chính bao gồm tăng tốc chu kỳ phát triển bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, cải thiện sự hợp tác giữa các thành viên trong nhóm thông qua không gian làm việc chung và đơn giản hóa việc quản lý cơ sở hạ tầng. Chúng cũng tăng cường khả năng tái tạo và quản trị bằng cách tập trung hóa việc quản lý phiên bản mô hình và dữ liệu, và cuối cùng cho phép các tổ chức mở rộng các sáng kiến AI của họ một cách hiệu quả và đáng tin cậy hơn.
