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.
Nexa AI cung cấp một nền tảng mạnh mẽ để chạy các mô hình AI tiên tiến trực tiếp trên mọi thiết bị. Các giải pháp của nó, bao gồm Nexa SDK cho nhà phát triển và ứng dụng Hyperlink cho người tiêu dùng, ưu tiên quyền riêng tư, độ tin cậy ngoại tuyến và hiệu quả chi phí bằng cách cho phép suy luận AI cục bộ trên CPU, GPU và NPU, loại bỏ nhu cầu xử lý trên đám mây.
Điện toán biên
OpenRouter là một cổng API hợp nhất dành cho nhà phát triển, cung cấp quyền truy cập vào hơn 400 mô hình AI từ hơn 60 nhà cung cấp như OpenAI, Google và Anthropic. Nó đơn giản hóa việc phát triển với một API duy nhất, cung cấp giá cả cạnh tranh theo hình thức trả tiền theo mức sử dụng, tự động chuyển đổi dự phòng để đảm bảo tính sẵn sàng cao và định tuyến mô hình thông minh để tối ưu hóa chi phí và hiệu suất.
Triển khai mô hình
PostgresML là một tiện ích mở rộng mã nguồn mở mạnh mẽ tích hợp học máy và AI trực tiếp vào cơ sở dữ liệu PostgreSQL của bạn. Nó cho phép suy luận được tăng tốc bằng GPU, tìm kiếm vector và các quy trình RAG hoàn chỉnh bằng các lệnh SQL đơn giản, loại bỏ việc di chuyển dữ liệu và đơn giản hóa ngăn xếp MLOps cho các ứng dụng AI hiệu suất cao, có khả năng mở rộng.
MLOps
Knit là một nền tảng API hợp nhất dành cho các nhà phát triển, được thiết kế để xây dựng, ra mắt và quản lý các tích hợp sản phẩm gốc cho các ứng dụng SaaS B2B và các tác nhân AI. Nó đơn giản hóa việc kết nối với hơn 12 danh mục SaaS, cho phép phát triển nhanh chóng, giảm chi phí kỹ thuật và các giải pháp tích hợp có thể mở rộng. Knit cung cấp các công cụ để đồng bộ hóa dữ liệu hai chiều, trao quyền cho các tác nhân AI với khả năng thực hiện hành động và tự động hóa các quy trình công việc phức tạp.
Công cụ Đại diện
Datacurve cung cấp dữ liệu lập trình phức tạp, chất lượng cao để huấn luyện và đánh giá các mô hình nền tảng AI tiên tiến. Chuyên về các định dạng như SFT, RLHF và dấu vết quy trình làm việc của agent, họ tận dụng một nền tảng được game hóa với hơn 14.000 kỹ sư để tạo ra dữ liệu tiên phong. Dịch vụ của họ được thiết kế cho các phòng thí nghiệm AI và doanh nghiệp hàng đầu nhằm mở khóa các khả năng mô hình mới và cải thiện hiệu suất thông qua chất lượng, quy mô và tốc độ dữ liệu vượt trội.
Tạo dữ liệu
Unbody là một ngăn xếp phát triển AI-native, được mô tả là "Supabase của Kỷ nguyên AI". Nó cung cấp cho các nhà phát triển một backend mô-đun, mã nguồn mở với các tác tử tích hợp, lưu trữ vector và một API thống nhất. Điều này cho phép tạo ra các ứng dụng thông minh, thích ứng một cách nhanh chóng và hiệu quả về chi phí bằng cách biến đổi bất kỳ dữ liệu nào thành một cơ sở kiến thức có thể truy vấn, loại bỏ nhu cầu về các hệ thống phân mảnh và các đường ống AI phức tạp.
Cơ sở dữ liệu vector
People For AI cung cấp dịch vụ gán nhãn dữ liệu do chuyên gia thực hiện cho các dự án học máy. Họ chuyên về chú thích an toàn, chất lượng cao cho các bộ dữ liệu hình ảnh và văn bản phức tạp. Bằng cách sử dụng người gán nhãn nội bộ, dài hạn thay vì crowdsourcing, họ đảm bảo độ chính xác, linh hoạt và bảo mật dữ liệu vượt trội. Dịch vụ của họ phục vụ nhiều ngành công nghiệp, bao gồm xe tự hành, kính hiển vi, bán lẻ và cơ sở hạ tầng, giúp các công ty tăng tốc phát triển AI bằng dữ liệu đào tạo đáng tin cậy.
Dữ liệu huấn luyện
FinetuneDB là một nền tảng tinh chỉnh AI tất cả trong một dành cho nhà phát triển. Nó đơn giản hóa toàn bộ quy trình tạo Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) tùy chỉnh, từ việc xây dựng bộ dữ liệu chất lượng cao và tinh chỉnh các mô hình như Llama 3 và GPT-4o mini, đến việc triển khai và đánh giá liên tục trên một nền tảng duy nhất, an toàn.
Llmops
Trigger.dev là một nền tảng mã nguồn mở dành cho các nhà phát triển để xây dựng, chạy và quản lý các công việc nền chạy dài và quy trình làm việc AI. Nó cung cấp một cơ sở hạ tầng mạnh mẽ xử lý thời gian chờ, thử lại và mở rộng, cho phép bạn viết các tác vụ có khả năng phục hồi trực tiếp trong codebase TypeScript hoặc Python của mình. Lý tưởng để điều phối các tác nhân AI phức tạp, các đường ống xử lý dữ liệu và các ứng dụng thời gian thực mà không cần quản lý máy chủ.
Điều phối mô hình
The Foundry AI là một nền tảng chuyên biệt dành cho các nhà phát triển xây dựng tác nhân web AI. Nó cung cấp một trình giả lập web tất định và một khung chú thích tiên tiến để kiểm tra, đánh giá và gỡ lỗi các tác nhân trong một môi trường có thể tái tạo, không bị ảnh hưởng bởi sự khó đoán của web trực tiếp.
Đánh giá mô hình
Anduril là một công ty công nghệ quốc phòng xây dựng phần cứng và phần mềm tiên tiến để giải quyết các thách thức an ninh quốc gia phức tạp nhất. Sản phẩm cốt lõi của họ, Lattice, là một hệ điều hành được hỗ trợ bởi AI, tự động hợp nhất dữ liệu cảm biến thành một bức tranh môi trường duy nhất, thời gian thực, cho phép người điều hành kiểm soát một loạt các hệ thống tự hành trên không, trên bộ và trên biển.
Hệ điều hành
Một nền tảng tập trung vào nhà phát triển được thiết kế để đơn giản hóa việc tích hợp gọi hàm và kết nối API cho các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Nó trừu tượng hóa sự phức tạp của việc xây dựng các tác nhân AI và ứng dụng có thể tương tác với các công cụ và nguồn dữ liệu bên ngoài, cho phép phát triển nhanh hơn và hiệu suất mạnh mẽ hơn. Hỗ trợ các LLM chính như GPT, Gemini và Claude.
Tích hợp Mô hình
Milvus là một cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở, hiệu suất cao được xây dựng cho các ứng dụng AI. Nó cho phép các nhà phát triển quản lý và tìm kiếm hàng tỷ vector đa chiều với độ trễ tối thiểu. Lý tưởng để xây dựng các hệ thống có khả năng mở rộng như sinh tăng cường truy xuất (RAG), công cụ đề xuất và tìm kiếm ngữ nghĩa, Milvus cung cấp các tùy chọn triển khai linh hoạt từ tạo mẫu cục bộ đến các cụm phân tán quy mô lớn.
Học máy
supermemory là một API bộ nhớ và cơ sở hạ tầng cho kỷ nguyên AI, được thiết kế cho các nhà phát triển để xây dựng các LLM với bộ nhớ dài hạn, bền vững. Nó khắc phục giới hạn cửa sổ ngữ cảnh hữu hạn, cho phép tạo ra các tác nhân AI, chatbot và ứng dụng thông minh, nhận biết ngữ cảnh, có thể ghi nhớ các tương tác và thông tin trong quá khứ trên nhiều nền tảng khác nhau.
LLM
Codegate là một cổng bảo mật mã nguồn mở và khung ghép kênh cho các hệ thống tác tử AI. Được phát triển bởi Stacklok, nó cung cấp không gian làm việc an toàn và kiểm soát truy cập dựa trên chính sách, cho phép các nhà phát triển xây dựng và quản lý các ứng dụng đa tác tử phức tạp một cách an toàn và hiệu quả.
Khung tác nhân
Blaxel là một nền tảng điện toán không máy chủ được thiết kế cho các nhà phát triển AI, cung cấp cơ sở hạ tầng và công cụ để xây dựng, triển khai và mở rộng các ứng dụng AI có tính tác tử một cách hiệu quả. Nền tảng này cung cấp máy ảo sandbox, cổng LLM hợp nhất và khả năng quan sát sâu.
Điện toán đám mây
Casco là một nền tảng kiểm thử bảo mật tự động cho các hệ thống AI. Nó hoạt động như một đội đỏ AI (AI red team) liên tục, luôn hoạt động, chủ động xác định và giúp khắc phục các lỗ hổng trong các tác nhân, ứng dụng và cơ sở hạ tầng AI trước khi những kẻ tấn công độc hại có thể khai thác, thay thế việc kiểm thử xâm nhập định kỳ bằng giám sát tự động quanh năm.
Bảo mật mô hình
dmodel.ai là một công ty nghiên cứu và triển khai AI cung cấp các công cụ về khả năng diễn giải, giám sát và kiểm soát mô hình. Nó giúp các doanh nghiệp hiểu, điều khiển và đào tạo lại các mô hình AI của họ, đảm bảo độ tin cậy, an toàn và sự phù hợp cho các déploi cấp doanh nghiệp.
Giám sát
MyScale là một cơ sở dữ liệu vector hiệu suất cao, kết hợp độc đáo giữa tìm kiếm vector và sức mạnh của SQL. Nó được thiết kế để xây dựng các ứng dụng AI tiên tiến như RAG, tìm kiếm ngữ nghĩa và hệ thống đề xuất, đơn giản hóa ngăn xếp công nghệ bằng cách cho phép các nhà phát triển chạy các truy vấn lai trên vector và dữ liệu có cấu trúc bằng một giao diện duy nhất, quen thuộc.
Cơ sở dữ liệu vector
Xata là một nền tảng "Postgres ở quy mô lớn" được thiết kế để nâng cao tốc độ của nhà phát triển và tối ưu hóa hiệu suất cơ sở dữ liệu. Nó cung cấp các tính năng độc đáo như các nhánh Sao chép khi ghi (Copy-on-Write) tức thì với tính năng ẩn danh hóa PII, di chuyển lược đồ không thời gian chết, và một tác nhân được hỗ trợ bởi AI để tự động tinh chỉnh hiệu suất. Triển khai trên cơ sở hạ tầng của Xata hoặc trong đám mây của riêng bạn để có sự linh hoạt và tuân thủ tối đa.
Tối ưu hóa Cơ sở dữ liệu
Takomo là một nền tảng không cần mã của DataCrunch để xây dựng và chạy các quy trình mô hình AI. Nó cho phép người dùng kết nối trực quan các mô hình AI khác nhau, chẳng hạn như ASR và GPT, để tạo ra các luồng công việc tự động phức tạp. Dịch vụ này đã chính thức ngừng hoạt động và không còn khả dụng, công ty hiện đang tập trung vào dịch vụ Serverless Containers.
Triển khai mô hình
Crawlbase là một nền tảng cào và thu thập dữ liệu web được hỗ trợ bởi AI, được thiết kế cho các nhà phát triển và doanh nghiệp. Nó đơn giản hóa việc trích xuất dữ liệu bằng cách xử lý proxy, CAPTCHA và các hệ thống chống bot, cho phép bạn thu thập dữ liệu ẩn danh từ bất kỳ trang web nào và lấy dữ liệu sạch, có cấu trúc ở quy mô lớn. Nền tảng này cung cấp một bộ công cụ bao gồm API Crawling, Smart Proxy và Cloud Storage.
Thu thập dữ liệu
Qdrant là một cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở và công cụ tìm kiếm tương tự hiệu suất cao được xây dựng bằng Rust. Nó được thiết kế để cung cấp năng lượng cho thế hệ ứng dụng AI tiếp theo bằng cách quản lý và tìm kiếm hiệu quả hàng tỷ vector đa chiều. Với các tính năng nâng cao như lọc phong phú, lưu trữ payload và các phương pháp lượng tử hóa khác nhau, Qdrant cho phép các nhà phát triển xây dựng các giải pháp có thể mở rộng và tiết kiệm chi phí cho tìm kiếm ngữ nghĩa, hệ thống đề xuất và Sinh tăng cường truy xuất (RAG).
Tìm kiếm vector
Ragie là một nền tảng RAG-as-a-Service được quản lý hoàn toàn, thiết kế cho các nhà phát triển. Nó đơn giản hóa quy trình xây dựng và triển khai các ứng dụng AI bằng cách xử lý toàn bộ quy trình Sinh Tăng cường Truy xuất (Retrieval-Augmented Generation). Kết nối các nguồn dữ liệu của bạn và sử dụng một API đơn giản để cung cấp năng lượng cho các chatbot chính xác, nhận biết ngữ cảnh, tìm kiếm ngữ nghĩa và hệ thống quản lý kiến thức mà không cần phải quản lý cơ sở hạ tầng phức tạp.
Học máyHạ 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.
