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.
SingleStore là một nền tảng dữ liệu thời gian thực, hiệu suất cao được thiết kế cho AI doanh nghiệp và các ứng dụng sử dụng nhiều dữ liệu. Nó hợp nhất khối lượng công việc giao dịch (OLTP) và phân tích (OLAP), bao gồm cả tìm kiếm vector, trong một cơ sở dữ liệu SQL phân tán duy nhất, mang lại độ trễ mili giây ở quy mô lớn.
Cơ sở dữ liệu vector
HeLa Labs là một nền tảng blockchain Lớp 1 tích hợp độc đáo AI cá nhân hóa với lợi suất gốc trên chuỗi. Nó cung cấp một cơ sở hạ tầng mô-đun, có thể mở rộng và tương thích EVM để các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng phi tập trung (dApp) sáng tạo trên DeFi, GameFi, SocialFi, v.v., thúc đẩy một kỷ nguyên mới về quyền sở hữu và tiện ích kỹ thuật số.
AI Phi tập trung
nonfinito là một nền tảng toàn diện để đánh giá và so sánh các mô hình AI đa phương thức. Nó cho phép các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp kiểm tra song song các LLM khác nhau trên các câu lệnh tùy chỉnh, đánh giá hiệu suất của chúng bằng xếp hạng đạt/không đạt và phân tích kết quả thô. Tạo các bài kiểm tra benchmark công khai hoặc riêng tư để tìm ra mô hình tốt nhất cho bất kỳ tác vụ nào.
Quản lý Mô hình
Một nền tảng ưu tiên nhà phát triển để quản lý các prompt của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) bằng cách sử dụng kiểm soát phiên bản dựa trên Git. Hợp lý hóa quy trình kỹ thuật prompt của bạn, cộng tác với nhóm và triển khai các thay đổi một cách liền mạch mà không cần thay đổi mã.
MLOps
Oso là một nền tảng Cấp phép dưới dạng Dịch vụ (Authorization as a Service) dành cho nhà phát triển. Nó đơn giản hóa việc triển khai các logic kiểm soát truy cập phức tạp như RBAC, ReBAC và ABAC. Sử dụng ngôn ngữ chính sách khai báo Polar, các nhóm kỹ thuật có thể nhanh chóng xây dựng và thực thi các quyền chi tiết cho bất kỳ ứng dụng nào, bao gồm cả các ứng dụng AI-native hiện đại với quy trình làm việc của agent và hệ thống RAG, giúp tăng tốc độ phát triển và tăng cường bảo mật.
An ninh
NetMind là một nền tảng tối ưu hóa AI được thiết kế để làm cho các mô hình AI quy mô lớn trở nên hiệu quả và dễ tiếp cận hơn. Nó cung cấp một bộ công cụ để nén mô hình, tăng tốc suy luận và huấn luyện phân tán, cho phép các nhà phát triển chạy các mô hình phức tạp trên phần cứng tiêu chuẩn. Bằng cách giảm đáng kể chi phí tính toán và độ trễ, NetMind giúp các doanh nghiệp triển khai các giải pháp AI mạnh mẽ một cách bền vững và tiết kiệm chi phí, từ đám mây đến các thiết bị biên.
MLOps
API2D là một dịch vụ tổng hợp và proxy API giúp đơn giản hóa việc truy cập vào các mô hình AI hàng đầu như GPT-4, Claude và Stable Diffusion. Nó cung cấp một khóa API thống nhất duy nhất, tương thích với các tiêu chuẩn của OpenAI, cho phép tích hợp dễ dàng vào hàng trăm ứng dụng hiện có. Với mô hình định giá trả theo mức sử dụng và các tính năng như bộ nhớ đệm và an toàn nội dung, API2D cung cấp một giải pháp tiện lợi và hiệu quả về chi phí cho các nhà phát triển và người dùng để tận dụng các khả năng AI mạnh mẽ mà không cần thiết lập phức tạp hoặc bị giới hạn địa lý.
Middleware
Latitude là một nền tảng phát triển mã nguồn mở được thiết kế để xây dựng, đánh giá và triển khai các ứng dụng dựa trên Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), với sự tập trung đặc biệt vào việc tạo ra các tác nhân AI tự trị. Nó cung cấp một bộ công cụ toàn diện cho các nhà phát triển để thử nghiệm, tinh chỉnh và mở rộng quy mô các giải pháp AI của họ.
MLOps
Vast.ai là một nền tảng đám mây GPU hàng đầu cung cấp quyền truy cập theo yêu cầu vào một mạng lưới GPU rộng lớn cho các khối lượng công việc AI và học máy. Nó cung cấp cho các nhà phát triển và doanh nghiệp khả năng tính toán hiệu năng cao với chi phí thấp hơn đáng kể — lên đến 80% so với các nhà cung cấp đám mây truyền thống — thông qua một thị trường minh bạch, trả tiền theo mức sử dụng.
Thuê GPU
Summon là một nền tảng dành cho nhà phát triển được thiết kế để giúp API của sản phẩm bạn sẵn sàng cho AI. Nó cho phép bạn dễ dàng tạo, kiểm tra và triển khai các máy chủ MCP an toàn từ thông số kỹ thuật OpenAPI, giúp các dịch vụ của bạn có thể truy cập ngay lập-tức bởi các khách hàng AI hàng đầu như ChatGPT, Copilot và Gemini. Bằng cách kết nối API của bạn với hệ sinh thái AI, Summon giúp bạn mở khóa các kênh phân phối mới, tăng cường sự tham gia của người dùng và cung cấp các quy trình làm việc liền mạch do AI cung cấp cho khách hàng của bạn.
Phát triển Tác nhân
Coxwave Align là một công cụ phân tích mạnh mẽ được thiết kế cho các sản phẩm AI tạo sinh. Nó cho phép các doanh nghiệp giám sát, phân tích và đánh giá các ứng dụng hội thoại dựa trên LLM như chatbot. Nền tảng này cung cấp thông tin chi tiết hữu ích để cải thiện hiệu suất, giảm ảo giác và nâng cao trải nghiệm người dùng tổng thể cũng như chất lượng sản phẩm.
Khả năng quan sát LLM
InfluxData cung cấp InfluxDB, nền tảng cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian hàng đầu được xây dựng cho dữ liệu thời gian thực và các ứng dụng AI. Nó cho phép các nhà phát triển nhập, lưu trữ và phân tích khối lượng lớn dữ liệu tốc độ cao từ IoT, ứng dụng và cơ sở hạ tầng. Với khả năng truy vấn hiệu suất cao, nén dữ liệu vượt trội và tích hợp liền mạch với các hồ dữ liệu và quy trình AI/ML, InfluxData là động cơ cho việc phát hiện bất thường, bảo trì dự đoán và các hệ thống tự trị.
Quản lý Dữ liệu
Một công cụ trực quan được thiết kế để giúp các nhà phát triển và nhà nghiên cứu tìm thấy Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) mã nguồn mở hoàn hảo cho nhu cầu cụ thể của họ. Lọc theo trường hợp sử dụng, so sánh các mô hình và đơn giản hóa quy trình lựa chọn của bạn.
Quản lý Mô hình
Graphlit là một nền tảng API Tri thức tập trung vào nhà phát triển để xây dựng các ứng dụng và tác tử AI. Nó hợp lý hóa việc nhập, lưu trữ và truy xuất dữ liệu phi cấu trúc từ bất kỳ nguồn nào, cung cấp một giải pháp RAG-as-a-Service mạnh mẽ. Với SDK cho các ngôn ngữ chính và công cụ tích hợp tác tử AI, nó đơn giản hóa việc tạo ra các hệ thống AI phức tạp.
Giẻ
Orq.ai là một Nền tảng Hợp tác AI Tạo sinh đầu cuối được thiết kế cho các nhóm phần mềm để mở rộng quy mô ứng dụng LLM từ nguyên mẫu đến sản xuất. Nó cung cấp các công cụ để thử nghiệm, triển khai và quan sát, cho phép các nhóm xây dựng, giám sát và tối ưu hóa các hệ thống AI có tính tự quản với sự tự tin và kiểm soát.
Triển khai mô hình
Ducky là một cơ sở hạ tầng tìm kiếm AI được quản lý hoàn toàn, được thiết kế cho các nhà phát triển. Nó đơn giản hóa việc triển khai Tạo sinh Tăng cường bằng Truy xuất (RAG) bằng cách xử lý các tác vụ phức tạp như phân mảnh dữ liệu, nhúng và xếp hạng lại. Với một SDK Python đơn giản, Ducky cho phép các nhà phát triển nhanh chóng xây dựng các khả năng tìm kiếm ngữ nghĩa nhanh, chính xác và có thể mở rộng vào ứng dụng của họ, cung cấp các phản hồi nhận biết ngữ cảnh và không bị ảo giác từ các LLM.
Tạo sinh tăng cường truy xuất
BasicAI cung cấp một nền tảng chú thích dữ liệu toàn diện và các dịch vụ được quản lý để tạo dữ liệu huấn luyện chất lượng cao cho các mô hình AI. Nền tảng này chuyên về dữ liệu 3D LiDAR, hình ảnh, video và NLP, cung cấp các công cụ hỗ trợ bởi AI, quy trình làm việc có thể mở rộng và bảo mật cấp doanh nghiệp để tăng tốc phát triển AI.
Gán nhãn dữ liệu
thinkaiagency là một công ty phát triển chuyên biệt giúp biến ý tưởng thành Sản phẩm Khả thi Tối thiểu (MVP) sẵn sàng ra thị trường chỉ trong 2-4 tuần. Họ tập trung vào việc xây dựng các ứng dụng web và di động có khả năng mở rộng với tích hợp AI tiên tiến, phục vụ các công ty khởi nghiệp và doanh nghiệp bằng một phương pháp nhanh chóng, tiết kiệm chi phí và do chuyên gia dẫn dắt. Dịch vụ của họ bao gồm từ LLM tùy chỉnh và thị giác máy tính đến phân tích dự đoán.
Phát triển Mô hình
infiniflow là một cơ sở dữ liệu mã nguồn mở, hiệu suất cao, được thiết kế riêng cho các ứng dụng AI và LLM. Nó cung cấp khả năng tìm kiếm vector cực nhanh, tìm kiếm kết hợp mạnh mẽ (vector, toàn văn, tensor) và triển khai đơn giản. Với API Python trực quan, nó được xây dựng để cung cấp năng lượng cho các tác vụ AI đòi hỏi khắt khe như Tạo sinh Tăng cường truy xuất (RAG) và tìm kiếm ngữ nghĩa với độ trễ mili giây.
Tìm kiếm vector
Tropir là kỹ sư LLM-Ops tự trị đầu tiên, được thiết kế để giúp các nhà phát triển xây dựng, gỡ lỗi và tối ưu hóa các ứng dụng AI và LLM phức tạp. Nó cung cấp khả năng truy vết toàn bộ quy trình, phân tích pháp y lỗi và một tác nhân tự cải tiến để nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của AI.
Giám sát
Databricks là một Nền tảng Trí tuệ Dữ liệu thống nhất kết hợp kho dữ liệu và hồ dữ liệu thành một kiến trúc lakehouse. Nó cho phép các doanh nghiệp quản lý toàn bộ vòng đời dữ liệu, từ kỹ thuật dữ liệu và ETL đến kinh doanh thông minh, khoa học dữ liệu và các ứng dụng AI tạo sinh quy mô lớn, tất cả trên một nền tảng hợp tác duy nhất.
Nền tảng Học máy
LM Studio là một ứng dụng máy tính để bàn cho Windows, macOS và Linux cho phép bạn khám phá, tải xuống và chạy các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) mã nguồn mở hoàn toàn trên máy tính cục bộ của bạn. Nó cung cấp giao diện thân thiện với người dùng, máy chủ cục bộ tương thích với OpenAI và các tính năng bảo mật mạnh mẽ, lý tưởng cho các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và bất kỳ ai tìm kiếm trải nghiệm AI riêng tư.
Triển khai mô hình
Coval là một nền tảng tiên tiến để mô phỏng và đánh giá các tác nhân đối thoại AI. Được xây dựng bởi các chuyên gia từ Waymo, nó giúp các nhà phát triển kiểm thử các tác nhân giọng nói và trò chuyện ở quy mô lớn, đảm bảo độ tin cậy và hiệu suất. Nền tảng tự động hóa việc kiểm thử bằng cách mô phỏng hàng nghìn kịch bản, cung cấp các chỉ số hiệu suất sâu sắc và giám sát sản xuất để phát hiện các lỗi hồi quy và tối ưu hóa hành vi của tác nhân.
Đánh giá mô hình
Apex.AI cung cấp một bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK) toàn diện và chuỗi công cụ để xây dựng các hệ thống tự hành an toàn, có thể chứng nhận và đáng tin cậy. Được thiết kế cho các ứng dụng ô tô, robot và công nghiệp, nó tăng tốc quá trình phát triển từ nguyên mẫu đến sản xuất với hệ điều hành thời gian thực, phần mềm trung gian và các công cụ kiểm thử tự động dựa trên các tiêu chuẩn mở như ROS 2.
Hệ thống tự trịHạ 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.
