
Best 185 Hạ tầng AI AI tools
Popular Hạ tầng AI AI tools include codegate, OpenRouter, MongoDB, Nous Research, Databricks, LangChain, LM Studio, Firecrawl, Composio và Vast.ai, helping you work more efficiently.



Everest
Everest là một đơn vị tính toán AI hiệu suất cao được tối ưu hóa cho điện toán biên, được thiết kế để tự động hóa khối lượng công việc doanh nghiệp và cho phép triển khai mô hình AI tại chỗ hiệu quả. Dựa trên thông tin được cung cấp, nó dường như là một giải pháp phần cứng vật lý (Đơn vị C1) tập trung vào việc tiết kiệm chi phí đáng kể so với dịch vụ đám mây, tiêu thụ điện năng chờ thấp và tự động hóa có thể mở rộng cho các hoạt động quy mô lớn. Hiện đang có sẵn để đặt trước.
Điện toán biên
Cogniz
Cogniz là một cơ sở hạ tầng bộ nhớ AI cấp doanh nghiệp với công nghệ AISL + DKCI đang chờ cấp bằng sáng chế. Nó cho phép các hệ thống AI học hỏi và ghi nhớ vô thời hạn qua mọi tương tác, đảm bảo bảo toàn 100% ngữ cảnh và giảm đáng kể chi phí token trung bình 80%.
Quản lý bộ nhớ
Pylar
Pylar là một nền tảng quản trị dữ liệu giúp kết nối các tác nhân AI với ngăn xếp dữ liệu của bạn một cách an toàn. Nó cho phép bạn xác định quyền truy cập dữ liệu an toàn thông qua các khung nhìn SQL, xây dựng các công cụ tùy chỉnh cho tác nhân và giám sát mọi tương tác, ngăn chặn truy cập trực tiếp vào cơ sở dữ liệu và đảm bảo an ninh và kiểm soát.
Quản trị dữ liệu
Blackman AI
Blackman AI là một nền tảng thông minh được thiết kế để tối ưu hóa các hoạt động AI bằng cách giảm sử dụng token, cải thiện phản hồi của LLM và định tuyến yêu cầu đến các mô hình hiệu quả nhất về chi phí. Nó cung cấp phân tích thời gian thực và các tính năng bảo mật mạnh mẽ mà không cần thay đổi ngăn xếp công nghệ hiện có của bạn.
Định tuyến Mô hình
Vaultic
Vaultic là một nền tảng quản lý prompt tập trung dành cho các nhóm phát triển AI. Nó cho phép người dùng quản lý phiên bản, kiểm thử, cộng tác và triển khai các prompt AI ở quy mô lớn, loại bỏ các prompt được mã hóa cứng và hợp lý hóa toàn bộ quy trình làm việc logic AI từ một giao diện duy nhất, có tổ chức.
Quản lý Prompt
Apistack
Apistack là một thị trường API doanh nghiệp và trung tâm tích hợp AI, cung cấp hơn 100 API REST sẵn sàng cho sản xuất. Nền tảng này ưu tiên nhà phát triển với các công cụ để kiểm thử thời gian thực, phân tích sử dụng và tích hợp liền mạch với các tác nhân AI như ChatGPT và Claude thông qua máy chủ Giao thức Bối cảnh Mô hình (MCP).
Tích hợp
Golf
Golf là một tường lửa cấp doanh nghiệp, nhận biết giao thức, được thiết kế cho Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP). Nó cung cấp một lớp bảo mật tập trung để bảo vệ các máy chủ MCP khỏi các mối đe dọa cụ thể như tấn công chèn prompt và chiếm đoạt token, cho phép doanh nghiệp triển khai cơ sở hạ tầng tác nhân AI vào sản xuất một cách an toàn.
Bảo mật tác nhân
Mcpwhiz
Mcpwhiz là một công cụ dành cho nhà phát triển miễn phí và mã nguồn mở, giúp chuyển đổi ngay lập tức các đặc tả API như Swagger/OpenAPI, Postman Collections và GraphQL thành các máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) sẵn sàng cho sản xuất. Nó tự động hóa việc tạo mã bằng nhiều ngôn ngữ, bao gồm TypeScript và Python, cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng nhận biết ngữ cảnh một cách dễ dàng.
Quản lý máy chủ
Asimov
Asimov cung cấp API tìm kiếm AI nền tảng cho các nhà phát triển để xây dựng các tác nhân và ứng dụng thông minh. Nó có tính năng tìm kiếm ngữ nghĩa và xếp hạng lại tích hợp để có độ chính xác cao, nhập nội dung đơn giản và quản lý nguồn mạnh mẽ. Nền tảng được thiết kế với bảo mật cấp doanh nghiệp và cung cấp theo dõi sử dụng chi tiết, biến nó thành một giải pháp toàn diện để tạo ra trải nghiệm tìm kiếm tùy chỉnh.
Quản lý Dữ liệu
Agentary
Agentary là một SDK JavaScript mã nguồn mở dành cho nhà phát triển để xây dựng và chạy các tác nhân AI tự trị trực tiếp trong trình duyệt. Nó tận dụng WebGPU và WebAssembly để thực thi trên thiết bị, đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu hoàn toàn, độ trễ bằng không và chức năng ngoại tuyến. Framework không máy chủ này cho phép tạo ra các ứng dụng web nhanh, riêng tư và thông minh mà không cần phụ thuộc vào đám mây hay chi phí API.
Điện toán biên
Bilberrydb
Bilberrydb là một cơ sở dữ liệu vector đa phương thức cấp doanh nghiệp được thiết kế để xây dựng các ứng dụng AI tiên tiến. Nó cho phép tìm kiếm nhúng nhanh như chớp trên các loại dữ liệu đa dạng bao gồm mô hình 3D, hình ảnh, video, âm thanh, văn bản và dữ liệu dạng bảng trên một nền tảng thống nhất.
Cơ sở dữ liệu vector
Crawleo
Một API hai trong một mạnh mẽ cho các hệ thống AI, cung cấp tìm kiếm web thời gian thực và thu thập dữ liệu sâu. Nó cung cấp dữ liệu có cấu trúc, sẵn sàng cho AI (JSON, Markdown) từ bất kỳ trang web nào, vượt qua các biện pháp chống bot và đảm bảo quyền riêng tư với chính sách không lưu giữ dữ liệu nghiêm ngặt. Được thiết kế cho các quy trình RAG, LLM và tự động hóa.
Truy xuất dữ liệu
Gtwy
Gtwy là một nền tảng cổng AI hợp nhất cung cấp một API duy nhất để truy cập các mô hình hàng đầu như GPT-4, Claude và Gemini. Nó cho phép người dùng xây dựng, tự động hóa và mở rộng các tác nhân và quy trình làm việc AI với các tính năng nâng cao như chuyển đổi mô hình, RAG và hơn 5000 tích hợp.
Điều phối mô hình
Gmi Cloud
Gmi Cloud là một nền tảng đám mây GPU hiệu suất cao được thiết kế để đào tạo và suy luận AI có khả năng mở rộng. Nó cung cấp quyền truy cập theo yêu cầu vào các GPU NVIDIA hàng đầu, một công cụ suy luận được tối ưu hóa cho độ trễ thấp và một công cụ cụm để hợp lý hóa MLOps, cho phép các nhà phát triển và doanh nghiệp xây dựng, triển khai và mở rộng các ứng dụng AI một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí.
MLOps
D2
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 triển
Rivestack
Dịch vụ cơ sở dữ liệu PostgreSQL được quản lý và lưu trữ tại EU, tối ưu hóa cho các ứng dụng AI. Cung cấp triển khai hoàn toàn tự động với pgvector cho tìm kiếm vector, tự động co giãn, sao lưu và giá cả minh bạch, cho phép nhà phát triển khởi chạy cơ sở dữ liệu sẵn sàng cho sản xuất trong vài phút.
Cơ sở dữ liệu vector
Mcpfy
Một nền tảng được hỗ trợ bởi AI tạo ra các máy chủ MCP (Giao thức Ngữ cảnh Mô hình) sẵn sàng cho sản xuất từ thông số kỹ thuật API hoặc lệnh curl trong vòng chưa đầy một phút. Nó cho phép các doanh nghiệp kết nối an toàn API và nguồn dữ liệu của họ với các trợ lý AI như ChatGPT và Claude, cung cấp triển khai tức thì, phân tích khách hàng và bảo mật cấp doanh nghiệp mà không cần mã hóa.
Tích hợp
AI Phantom
AI Phantom là một nền tảng AI đa phương thức hợp nhất cung cấp quyền truy cập vào hơn 100 mô hình AI từ các nhà cung cấp như OpenAI, Google và Anthropic thông qua một API duy nhất. Nền tảng chuyên về định tuyến thông minh, tối ưu hóa hiệu suất và phân tích thời gian thực để tạo văn bản, hình ảnh, video và âm thanh.
Định tuyến Mô hình
UltiHash
UltiHash là một nền tảng lưu trữ đối tượng hiệu suất cao, gốc Kubernetes được xây dựng đặc biệt cho các khối lượng công việc AI và dữ liệu lớn. Nó cung cấp quyền truy cập dữ liệu nhanh như chớp, tiết kiệm chi phí đáng kể thông qua công nghệ chống trùng lặp cấp byte tiên tiến và triển khai linh hoạt trên các môi trường đám mây, tại chỗ hoặc hybrid. API tương thích S3 của nó đảm bảo tích hợp liền mạch với các ngăn xếp dữ liệu và quy trình làm việc AI hiện có.
Vận hành Học máy
LangSearch
LangSearch cung cấp các API Tìm kiếm Web và Xếp hạng lại ngữ nghĩa miễn phí được thiết kế để kết nối các ứng dụng LLM với bối cảnh thế giới thực sạch sẽ, chính xác. Nó hỗ trợ các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên, tìm kiếm kết hợp và cung cấp một công cụ xếp hạng lại hiệu quả cao để cải thiện độ chính xác của kết quả cho các tác nhân AI, chatbot và hệ thống RAG.
LLM
Prompteams
Prompteams là một hệ thống quản lý prompt AI toàn diện được thiết kế cho các nhóm. Nó cung cấp một quy trình làm việc giống như Git với việc quản lý phiên bản, phân nhánh và commit để quản lý và lặp lại các prompt LLM. Nền tảng này có một bộ kiểm thử mạnh mẽ để đảm bảo chất lượng, API thời gian thực để triển khai tức thì và các công cụ cộng tác giúp thu hẹp khoảng cách giữa kỹ sư và chuyên gia ngành. Đây là giải pháp toàn diện để xây dựng một đường ống CI/CD cho các prompt AI, đảm bảo chất lượng, tính nhất quán và phát triển nhanh chóng.
Quản lý Mô hình
Vespa.ai
Vespa.ai là một nền tảng tìm kiếm AI hiệu suất cao để xây dựng các ứng dụng quy mô lớn. Nó hợp nhất tìm kiếm vector, tìm kiếm văn bản và xếp hạng học máy để cung cấp năng lượng cho các trường hợp sử dụng nâng cao như Sinh Tăng cường Truy xuất (RAG), công cụ đề xuất và tìm kiếm thông minh. Được thiết kế cho suy luận thời gian thực và khả năng mở rộng, nó được các công ty hàng đầu như Spotify và Perplexity tin tưởng để xử lý các bộ dữ liệu khổng lồ với độ trễ thấp.
Tìm kiếmAbout Hạ tầng AI
Hạ tầng AI cung cấp nền tảng phần cứng, phần mềm và các nền tảng cần thiết để xây dựng, huấn luyện, triển khai và quản lý các mô hình trí tuệ nhân tạo ở quy mô lớn. Nó bao gồm các tài nguyên tính toán chuyên dụng như GPU, lưu trữ dữ liệu có khả năng mở rộng và các framework MLOps giúp hợp lý hóa toàn bộ vòng đời học máy. Hạ tầng này rất quan trọng để xử lý các yêu cầu tính toán và dữ liệu khổng lồ của AI hiện đại, cho phép các nhà phát triển và tổ chức chuyển đổi hiệu quả từ các mô hình thử nghiệm sang các ứng dụng cấp sản xuất. Nó hoạt động như mạng lưới điện và hệ thống đường ống thiết yếu cho bất kỳ nỗ lực phát triển AI nghiêm túc nào.
Tính năng Cốt lõi
- Cung cấp tài nguyên tính toán GPU/TPU: Cung cấp quyền truy cập theo yêu cầu vào các bộ xử lý chuyên dụng được tối ưu hóa cho các phép tính song song trong học sâu.
- Nền tảng MLOps: Cung cấp chuỗi công cụ tích hợp để tự động hóa việc huấn luyện, quản lý phiên bản, triển khai và giám sát mô hình (CI/CD cho AI).
- Lưu trữ dữ liệu có khả năng mở rộng: Cung cấp các giải pháp lưu trữ thông lượng cao được thiết kế để xử lý các bộ dữ liệu quy mô petabyte cho việc huấn luyện mô hình.
- Framework phục vụ mô hình: Cho phép triển khai hiệu quả các mô hình đã được huấn luyện dưới dạng các API có độ trễ thấp và khả năng mở rộng để suy luận thời gian thực.
- Công cụ xử lý và gán nhãn dữ liệu: Bao gồm các dịch vụ và framework để chuẩn bị, làm sạch và chú thích các bộ dữ liệu lớn nhằm đảm bảo chất lượng mô hình.
Trường hợp sử dụng
Hạ tầng AI chủ yếu được sử dụng bởi các Kỹ sư Học máy, Nhà khoa học Dữ liệu và Nhà nghiên cứu AI trong các công ty công nghệ, viện nghiên cứu và các doanh nghiệp lớn. Nó là nền tảng cho các dự án như huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), phát triển hệ thống thị giác máy tính cho xe tự hành, hoặc triển khai các thuật toán phát hiện gian lận thời gian thực trong lĩnh vực tài chính. Bất kỳ tổ chức nào xây dựng các giải pháp AI tùy chỉnh, thay vì chỉ sử dụng các công cụ AI có sẵn, đều phụ thuộc vào hạ tầng này.
Cách lựa chọn
Khi lựa chọn Hạ tầng AI, hãy xem xét bốn yếu tố chính. Đầu tiên, đánh giá sức mạnh tính toán có sẵn, cụ thể là các loại GPU hoặc TPU được cung cấp và hiệu suất của chúng. Thứ hai, đánh giá khả năng MLOps để tự động hóa và quản lý vòng đời. Thứ ba, phân tích cấu trúc chi phí, so sánh các mô hình trả theo mức sử dụng với các phiên bản dành riêng cho các dự án dài hạn. Cuối cùng, kiểm tra khả năng tương thích với các framework học máy ưa thích của bạn như PyTorch hoặc TensorFlow và sự tích hợp với hệ sinh thái đám mây hiện có của bạn.
Featured tool rankings
Most popular
Most favorited
Most liked
Popular free tools
Hạ tầng AI use cases
Huấn luyện Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)
Một phòng thí nghiệm nghiên cứu AI cần huấn luyện một mô hình nền tảng mới từ đầu. Họ sử dụng một nhà cung cấp hạ tầng AI để cấp một cụm gồm hàng trăm GPU hiệu suất cao. Nền tảng này cho phép họ quản lý một bộ dữ liệu văn bản nhiều terabyte, sử dụng các framework huấn luyện phân tán để tăng tốc quá trình và tận dụng bảng điều khiển MLOps để theo dõi các chỉ số thử nghiệm, quản lý các điểm kiểm tra và so sánh hiệu suất mô hình. Thiết lập này giúp giảm thời gian huấn luyện từ vài tháng xuống còn vài tuần và cung cấp khả năng mở rộng cần thiết để xử lý các tham số mô hình khổng lồ.
Triển khai Công cụ Đề xuất Thời gian thực
Một công ty thương mại điện tử muốn cung cấp các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa cho hàng triệu người dùng. Các kỹ sư ML của họ sử dụng một nền tảng phục vụ mô hình trong hạ tầng AI của mình để triển khai một mô hình đề xuất đã được huấn luyện dưới dạng một API có khả năng mở rộng. Nền tảng này xử lý việc tự động co giãn để quản lý các đợt tăng đột biến lưu lượng truy cập trong các sự kiện giảm giá, cung cấp khả năng suy luận có độ trễ thấp để đảm bảo trải nghiệm người dùng mượt mà, và cung cấp các công cụ giám sát để phát hiện sự trôi dạt của mô hình hoặc suy giảm hiệu suất. Điều này cho phép họ duy trì một dịch vụ đề xuất chất lượng cao, phản hồi nhanh mà không cần quản lý sự phức tạp của máy chủ cơ bản.
Xây dựng Đường ống Dữ liệu Thị giác Máy tính
Một công ty xe tự hành thu thập hàng petabyte dữ liệu cảm biến mỗi ngày. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng hạ tầng AI để xây dựng một đường ống dữ liệu tự động. Điều này bao gồm việc sử dụng lưu trữ đối tượng có khả năng mở rộng để chứa dữ liệu thô, các framework tính toán phân tán để tiền xử lý và chuyển đổi nó, và các dịch vụ gán nhãn dữ liệu tích hợp để chú thích hình ảnh cho việc huấn luyện. Khả năng của hạ tầng trong việc xử lý các bộ dữ liệu khổng lồ song song là rất quan trọng để lặp lại nhanh chóng các mô hình nhận thức và cải thiện sự an toàn và độ tin cậy của phương tiện.
Tinh chỉnh Mô hình cho Mục đích Doanh nghiệp
Một công ty dịch vụ tài chính muốn sử dụng một mô hình AI tạo sinh để quản lý kiến thức nội bộ, nhưng nó cần được huấn luyện trên dữ liệu độc quyền của họ. Họ sử dụng một nền tảng AI được quản lý cung cấp một môi trường an toàn để tinh chỉnh. Hạ tầng này đảm bảo quyền riêng tư và tuân thủ dữ liệu. Các công cụ MLOps cho phép họ kiểm soát phiên bản các mô hình đã được tinh chỉnh, chạy các đánh giá để ngăn chặn các kết quả có hại, và triển khai mô hình chuyên dụng dưới dạng một API nội bộ an toàn cho nhân viên sử dụng, tất cả đều trong một môi trường được kiểm soát và có thể kiểm toán.
Quản lý Vòng đời của Nhiều Mô hình ML
Một công ty công nghệ tiếp thị vận hành hàng chục mô hình để đấu giá quảng cáo và phân khúc khách hàng. Đội ngũ DevOps của họ sử dụng một nền tảng MLOps để quản lý toàn bộ vòng đời. Nền tảng này tự động hóa việc huấn luyện lại các mô hình trên dữ liệu mới, chạy các thử nghiệm A/B để so sánh các phiên bản mới với mô hình sản xuất hiện tại, và cung cấp một sổ đăng ký trung tâm để theo dõi tất cả các mô hình đã được triển khai. Cách tiếp cận có hệ thống này đảm bảo các mô hình luôn chính xác và cho phép đội ngũ quản lý hiệu quả một danh mục dịch vụ AI phức tạp.
Cung cấp AI dưới dạng Dịch vụ qua API
Một công ty khởi nghiệp AI phát triển một thuật toán độc quyền để chuyển mã âm thanh. Để kiếm tiền từ nó, họ sử dụng hạ tầng AI để đóng gói mô hình thành một API an toàn, đáng tin cậy và có khả năng mở rộng. Nhà cung cấp hạ tầng xử lý việc xác thực người dùng, giới hạn tốc độ, tích hợp thanh toán và cung cấp một cổng thông tin dành cho nhà phát triển với tài liệu. Điều này cho phép công ty khởi nghiệp tập trung vào việc cải thiện mô hình AI cốt lõi của mình trong khi hạ tầng xử lý sự phức tạp của việc cung cấp nó như một dịch vụ thương mại cho hàng ngàn nhà phát triển và doanh nghiệp.
Related categories
Hạ tầng AI FAQ
Hạ tầng AI là gì?
Hạ tầng AI là bộ công nghệ nền tảng hoàn chỉnh được sử dụng để xây dựng, huấn luyện và chạy các mô hình AI. Nó không phải là bản thân ứng dụng AI, mà là 'nhà máy' cơ bản để tạo ra nó. Điều này bao gồm phần cứng chuyên dụng như GPU và TPU để tính toán, lưu trữ có khả năng mở rộng cho các bộ dữ liệu khổng lồ, mạng tốc độ cao và các nền tảng phần mềm như MLOps để quản lý toàn bộ vòng đời AI từ phát triển đến sản xuất.
Làm cách nào để chọn nhà cung cấp Hạ tầng AI phù hợp?
Việc chọn nhà cung cấp phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn. Hãy xem xét các yếu tố sau:
- Yêu cầu tính toán: Bạn có cần truy cập vào các GPU mới nhất, mạnh nhất (như NVIDIA H100) để huấn luyện các mô hình lớn, hay các tùy chọn tiết kiệm chi phí hơn là đủ cho việc suy luận?
- Khả năng mở rộng: Nền tảng có thể dễ dàng tăng hoặc giảm tài nguyên của bạn dựa trên nhu cầu không?
- Công cụ MLOps: Nhà cung cấp có cung cấp một bộ công cụ toàn diện để theo dõi thử nghiệm, quản lý phiên bản mô hình và triển khai tự động không?
- Chi phí: So sánh các mô hình định giá. Trả theo mức sử dụng linh hoạt cho việc thử nghiệm, trong khi các phiên bản dành riêng có thể rẻ hơn cho các khối lượng công việc dài hạn, có thể dự đoán được.
- Hệ sinh thái: Nó tích hợp tốt như thế nào với các nguồn dữ liệu hiện có, dịch vụ đám mây và các framework ML ưa thích của bạn (ví dụ: PyTorch, TensorFlow)?
Sự khác biệt giữa Hạ tầng AI và mô hình AI được huấn luyện trước là gì?
Sự khác biệt giống như giữa một nhà máy ô tô và một chiếc ô tô. Hạ tầng AI là 'nhà máy'—đó là toàn bộ tập hợp phần cứng (GPU), phần mềm (MLOps) và dịch vụ cần thiết để xây dựng, huấn luyện và vận hành AI. Một mô hình AI được huấn luyện trước (như GPT-4) là 'chiếc ô tô'—một sản phẩm hoàn chỉnh được tạo ra bằng hạ tầng đó. Bạn sử dụng hạ tầng để tạo ra các mô hình mới, tinh chỉnh các mô hình hiện có, hoặc chạy chúng cho các ứng dụng của bạn. Bạn sử dụng một mô hình được huấn luyện trước để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, như tạo văn bản hoặc phân tích hình ảnh.
Các thành phần chính của Hạ tầng AI là gì?
Hạ tầng AI thường bao gồm một số lớp chính:
- Tính toán: Đây là động cơ, chủ yếu bao gồm các Đơn vị xử lý đồ họa (GPU) hoặc Đơn vị xử lý Tensor (TPU) rất hiệu quả trong các tác vụ xử lý song song phổ biến trong AI.
- Lưu trữ: Cần có các hệ thống lưu trữ hiệu suất cao, có khả năng mở rộng (như lưu trữ đối tượng) để chứa và truy cập nhanh chóng các bộ dữ liệu khổng lồ cần thiết cho việc huấn luyện.
- Mạng: Mạng tốc độ cao, độ trễ thấp rất quan trọng để kết nối các nút tính toán và lưu trữ, đặc biệt là cho việc huấn luyện phân tán trên nhiều máy.
- Nền tảng phần mềm/MLOps: Lớp này bao gồm các công cụ để quản lý dữ liệu, theo dõi thử nghiệm, quản lý phiên bản mô hình, triển khai tự động (CI/CD) và giám sát hiệu suất.
Ai cần sử dụng các công cụ Hạ tầng AI?
Hạ tầng AI rất cần thiết cho các chuyên gia đang tích cực xây dựng, huấn luyện hoặc quản lý các mô hình AI, thay vì chỉ sử dụng các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI. Người dùng chính bao gồm:
- Kỹ sư Học máy: Họ xây dựng và duy trì các hệ thống sản xuất chạy các mô hình AI.
- Nhà khoa học Dữ liệu: Họ sử dụng hạ tầng để thử nghiệm với dữ liệu, xây dựng và huấn luyện các mô hình.
- Nhà nghiên cứu AI: Họ yêu cầu sức mạnh tính toán khổng lồ để huấn luyện và kiểm tra các kiến trúc mới, tiên tiến.
- Kỹ sư DevOps/MLOps: Họ tập trung vào việc tự động hóa việc triển khai, mở rộng và giám sát các mô hình trong môi trường sản xuất.
Nó thường không dành cho người dùng cuối trong doanh nghiệp, nhà tiếp thị hoặc người tạo nội dung tiêu thụ dịch vụ AI thông qua một ứng dụng hoàn chỉnh.














