Hạ tầng AI Tốt nhất trong lĩnh vực 2 cái Nền tảng Công cụ AI

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.