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.
Grably là một mạng lưới sở hữu dữ liệu phi tập trung (DeDON) cung cấp dữ liệu huấn luyện AI chất lượng cao, có nguồn gốc đạo đức. Nền tảng này cung cấp một bộ sưu tập lớn các bộ dữ liệu có sẵn, dịch vụ thu thập, quản lý và gán nhãn dữ liệu tùy chỉnh để đẩy nhanh quá trình phát triển AI, đồng thời cho phép người dùng kiếm tiền từ dữ liệu của họ một cách an toàn và minh bạch.
Gán nhãn dữ liệu
Zyphra là một công ty nghiên cứu AI mã nguồn mở phát triển các mô hình nền tảng hiệu suất cao và hiệu quả. Họ cung cấp các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) tiên tiến, hệ thống chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) và các mô hình suy luận chuyên biệt cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu, tập trung vào việc dân chủ hóa AI tiên tiến cho các ứng dụng trên thiết bị và doanh nghiệp.
Phát triển Mô hình
MindsDB là một lớp AI mã nguồn mở cho cơ sở dữ liệu, cho phép các nhà phát triển xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình và tác nhân AI bằng SQL tiêu chuẩn. Nó kết nối với hàng trăm nguồn dữ liệu, hợp nhất dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc vào các cơ sở tri thức, và cho phép bạn nhận được câu trả lời do AI cung cấp trực tiếp từ dữ liệu của mình mà không cần các đường ống ETL phức tạp.
Học máy
UP Board là một dòng máy tính bảng đơn (SBC) hiệu suất cao được thiết kế cho các nhà phát triển chuyên nghiệp xây dựng các ứng dụng AI biên, IoT và robot. Được trang bị bộ xử lý Intel® mạnh mẽ và tương thích với hệ sinh thái Raspberry Pi, nó cung cấp một nền tảng phần cứng lý tưởng để chuyển đổi từ nguyên mẫu sang sản xuất hàng loạt.
Điện toán biên
Story là một cơ sở hạ tầng dựa trên blockchain được thiết kế để token hóa và quản lý sở hữu trí tuệ (IP). Nó trao quyền cho người sáng tạo, nhà phát triển và doanh nghiệp đăng ký, cấp phép và kiếm tiền từ IP của họ trên chuỗi, cung cấp giấy phép có thể lập trình, phân phối tiền bản quyền tự động và một khuôn khổ mới cho việc truy cập dữ liệu AI.
Quản lý Dữ liệu
Huntr là nền tảng săn lỗi nhận thưởng đầu tiên trên thế giới chuyên bảo mật hệ sinh thái AI/ML. Nền tảng này kết nối các nhà nghiên cứu bảo mật với các dự án AI mã nguồn mở, cho phép họ khám phá và báo cáo các lỗ hổng trong ứng dụng, thư viện và định dạng tệp mô hình AI. Các nhà nghiên cứu nhận được phần thưởng tài chính cho những phát hiện đã được xác thực, giúp đảm bảo an toàn và ổn định cho các công nghệ AI quan trọng như PyTorch, TensorFlow và Hugging Face Transformers.
MLOps
Orq.ai là một Nền tảng Hợp tác AI Tạo sinh đầu cuối dành cho các nhóm kỹ thuật và sản phẩm. Nó cho phép người dùng thử nghiệm các trường hợp sử dụng GenAI, triển khai chúng vào sản xuất và giám sát hiệu suất, tất cả trong một môi trường thống nhất duy nhất hỗ trợ toàn bộ vòng đời ứng dụng LLM.
Triển khai mô hình
AI SDK của Vercel là một bộ công cụ TypeScript mã nguồn mở miễn phí được thiết kế để giúp các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng dựa trên AI. Nó cung cấp một API thống nhất để tích hợp liền mạch với các mô hình ngôn ngữ lớn khác nhau như OpenAI, Anthropic và Google Gemini. SDK này không phụ thuộc vào framework, hỗ trợ React, Next.js, Vue, Svelte, v.v., cho phép tạo ra các tính năng như phản hồi trực tuyến và giao diện người dùng tạo sinh với nỗ lực tối thiểu.
Tích hợp Mô hình
Một dịch vụ và nền tảng chú thích dữ liệu chuyên nghiệp cung cấp các bộ dữ liệu được gán nhãn chính xác, chất lượng cao cho học máy. Nó hỗ trợ các loại dữ liệu đa dạng như hình ảnh, video, văn bản và âm thanh, cung cấp giá cả linh hoạt, nền tảng tự phục vụ và các dịch vụ được quản lý hoàn toàn để mở rộng các dự án AI ở mọi quy mô.
Quản lý Dữ liệu
Vectorize là một nền tảng RAG-as-a-Service giúp đơn giản hóa việc xây dựng các ứng dụng AI trên dữ liệu phi cấu trúc. Nền tảng này cung cấp các pipeline RAG được quản lý, các trình kết nối nguồn dữ liệu phong phú và sự linh hoạt để sử dụng cơ sở dữ liệu vector được quản lý của nó hoặc kết nối cơ sở dữ liệu của riêng bạn, cho phép các nhà phát triển triển khai nhanh chóng các giải pháp AI sẵn sàng cho sản xuất.
Giẻ
Zetic.ai là một nền tảng cho phép các nhà phát triển triển khai các mô hình AI trực tiếp trên các thiết bị biên, loại bỏ nhu cầu về các máy chủ GPU đắt đỏ. Quy trình tự động của nó, ZETIC.MLange, tối ưu hóa và chuyển đổi các mô hình để thực thi trên thiết bị, đạt được hiệu suất nhanh hơn tới 60 lần với khả năng tăng tốc NPU, đồng thời đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và giảm độ trễ.
Điện toán biên
Backengine là một nền tảng cho phép các nhà phát triển xây dựng và triển khai các API backend có khả năng mở rộng, được hỗ trợ bởi LLM chỉ trong vài phút. Xác định logic API của bạn bằng cách sử dụng các câu lệnh ngôn ngữ tự nhiên và để Backengine xử lý toàn bộ cơ sở hạ tầng không máy chủ, từ triển khai đến tự động mở rộng.
API
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
Weaviate là một cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở, gốc AI được thiết kế cho các nhà phát triển. Nó cho phép tìm kiếm vector, từ khóa và tìm kiếm kết hợp có khả năng mở rộng và độ trễ thấp. Lý tưởng để xây dựng các ứng dụng AI như tìm kiếm ngữ nghĩa, công cụ đề xuất và hệ thống Sinh Tăng cường Truy xuất (RAG), nó tích hợp liền mạch với các mô hình học máy phổ biến để lưu trữ và truy vấn dữ liệu dựa trên ý nghĩa ngữ nghĩa.
Cơ sở dữ liệu vector
Nebius là một nền tảng đám mây hiệu suất cao được thiết kế đặc biệt cho các khối lượng công việc AI và Học máy đòi hỏi khắt khe. Nó cung cấp quyền truy cập có thể mở rộng vào các GPU NVIDIA mới nhất, từ các phiên bản đơn lẻ đến các cụm lớn, được bổ sung bởi một bộ dịch vụ được quản lý và một AI Studio tích hợp để hợp lý hóa toàn bộ vòng đời ML từ đào tạo đến suy luận.
Điện toán đám mây GPU
Paragon là một nền tảng tích hợp nhúng dành cho nhà phát triển, được thiết kế để giúp các công ty SaaS và AI nhanh chóng xây dựng và mở rộng quy mô tích hợp sản phẩm. Nền tảng cung cấp một cơ sở hạ tầng thống nhất với các trình kết nối dựng sẵn, xác thực được quản lý và các công cụ chuyên dụng cho nhiều trường hợp sử dụng như nhập dữ liệu khối lượng lớn cho RAG, hành động thời gian thực cho tác tử AI và quy trình làm việc theo sự kiện. Điều này cho phép các nhà phát triển cung cấp bất kỳ tích hợp nào mà khách hàng của họ cần, nhanh hơn 10 lần.
Nền tảng tích hợp
Rido Protocol là một khuôn khổ Web3 phi tập trung cho phép người dùng sở hữu, kiểm soát và kiếm tiền từ dữ liệu cá nhân của họ. Nó cho phép tạo dữ liệu và kiểm soát truy cập có thể lập trình, kết nối dữ liệu Web2 vào hệ sinh thái Web3. Bằng cách cung cấp một thị trường dữ liệu và hỗ trợ các ứng dụng AI như hệ thống đề xuất phi tập trung và trợ lý kỹ thuật số, Rido nhằm mục đích tạo ra một nền kinh tế dữ liệu công bằng và lấy người dùng làm trung tâm.
Nền tảng dữ liệu
Kardome cung cấp công nghệ tăng cường giọng nói được hỗ trợ bởi AI cho các thiết bị thông minh. Phần mềm cốt lõi Spatial Hearing của nó giúp tách biệt giọng nói mục tiêu trong môi trường ồn ào, có nhiều người nói, mang lại âm thanh trong trẻo cho bất kỳ hệ thống nhận dạng giọng nói nào. Nó được thiết kế cho các ngành công nghiệp ô tô, điện tử tiêu dùng và chăm sóc sức khỏe, cung cấp các giải pháp như từ đánh thức tùy chỉnh và sinh trắc học giọng nói hoạt động tại biên (edge) để tăng cường quyền riêng tư và hiệu suất.
Công nghệ giọng nói
Composio là một nền tảng dành cho nhà phát triển, hoạt động như một "lớp kỹ năng" cho các tác nhân AI. Nó cho phép các nhà phát triển kết nối liền mạch các tác nhân AI của họ với hơn 10.000 công cụ và API, xử lý các tác vụ phức tạp như xác thực, thực thi và mở rộng quy mô. Điều này cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng AI mạnh mẽ, hướng đến hành động nhanh hơn nhiều bằng cách tập trung vào logic của tác nhân thay vì các vấn đề tích hợp.
Công cụ Đại diện
TiDB Cloud là một dịch vụ cơ sở dữ liệu SQL phân tán được quản lý hoàn toàn (DBaaS). Nó cung cấp khả năng mở rộng theo chiều ngang, tương thích với MySQL và khả năng Xử lý Giao dịch/Phân tích Hỗn hợp (HTAP). Lý tưởng để xây dựng các ứng dụng hiện đại, sử dụng nhiều dữ liệu và các dịch vụ do AI cung cấp, nó đơn giản hóa các hoạt động cơ sở dữ liệu và cung cấp một backend mạnh mẽ cho các ứng dụng đòi hỏi cả giao dịch thời gian thực và phân tích phức tạp, bao gồm cả tìm kiếm vector cho AI.
Cơ sở dữ liệu vector
Một cơ sở hạ tầng tích hợp mạnh mẽ cho kỷ nguyên AI. Alloy Automation cung cấp bộ công cụ đại lý, iPaaS nhúng và API kết nối, cho phép các đại lý AI thực hiện các hành động trong thế giới thực và các công ty SaaS nhanh chóng xây dựng và mở rộng quy mô tích hợp sản phẩm.
Công cụ Đại diện
Seeed Studio là một nền tảng phần cứng IoT hàng đầu dành cho các nhà phát triển và doanh nghiệp. Nền tảng này cung cấp một loạt các phần cứng mã nguồn mở, bộ công cụ phát triển, cảm biến và mô-đun tăng tốc AI, chuyên về điện toán biên. Từ việc tạo mẫu với Raspberry Pi và NVIDIA Jetson đến các dịch vụ sản xuất có thể mở rộng (OEM/ODM), Seeed Studio trao quyền cho các nhà đổi mới để xây dựng và triển khai các giải pháp IoT và AI Biên trong thế giới thực cho nông nghiệp thông minh, công nghiệp và thành phố.
Điện toán biên
OpenMemory MCP là một ứng dụng ưu tiên cục bộ được thiết kế để cung cấp cho các công cụ AI của bạn một bộ nhớ bền bỉ và riêng tư. Nó cho phép bạn lưu trữ, tổ chức và quản lý ngữ cảnh như chi tiết dự án, đoạn mã và sở thích cá nhân, chia sẻ chúng một cách an toàn trên các ứng dụng AI khác nhau như Claude và Cursor để tăng cường cá nhân hóa và tính liên tục của quy trình làm việc.
Cá nhân hóa
Thordata là nhà cung cấp dịch vụ proxy hiệu suất cao được thiết kế cho việc cào dữ liệu web quy mô lớn và các ứng dụng AI. Nền tảng này cung cấp một mạng lưới toàn cầu với hơn 60 triệu proxy dân cư, di động, ISP và trung tâm dữ liệu với thời gian hoạt động cao và độ trễ thấp. Thordata cũng cung cấp các API Scraper mạnh mẽ và một Chợ dữ liệu để đơn giản hóa việc thu thập dữ liệu cho các nhiệm vụ như huấn luyện mô hình AI, giám sát thương mại điện tử, phân tích SEO và bảo vệ thương hiệu, đảm bảo quyền truy cập đáng tin cậy và có thể mở rộng vào dữ liệu web công cộng.
Thu thập dữ liệuHạ 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Việc chọn nhà cung cấp phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn. Hãy xem xét các yếu tố sau:
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.
Hạ tầng AI thường bao gồm một số lớp chính:
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:
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.
