ToolMage
Đăng nhập

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.

OpenLIT
Free

OpenLIT

OpenLIT là một nền tảng khả năng quan sát mã nguồn mở, gốc OpenTelemetry dành cho các ứng dụng AI Tạo sinh và LLM. Nó đơn giản hóa việc phát triển bằng các công cụ theo dõi yêu cầu, theo dõi chi phí, giám sát ngoại lệ và phân tích hiệu suất. Với kho lưu trữ lời nhắc tập trung, kho bảo mật an toàn cho các bí mật và sân chơi để so sánh các LLM, OpenLIT cung cấp một giải pháp toàn diện để giám sát và mở rộng quy mô ứng dụng AI một cách hiệu quả.

Quản lý Mô hình
Visits 14.8KFavorites 115Likes 114
EvalsOne
Paid

EvalsOne

EvalsOne là một nền tảng đánh giá tất cả trong một được thiết kế cho các ứng dụng AI tạo sinh. Nó cho phép các nhóm dễ dàng đánh giá, lặp lại và tối ưu hóa các câu lệnh LLM, quy trình RAG và các tác nhân AI thông qua một giao diện mạnh mẽ, trực quan, đảm bảo các sản phẩm AI mạnh mẽ và cạnh tranh.

Quản lý Mô hình
Visits 6.3KFavorites 113Likes 111
Nous Research
Freemium

Nous Research

Nous Research là một tổ chức nghiên cứu AI chuyên phát triển các mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở, lấy con người làm trung tâm. Họ tập trung vào việc dân chủ hóa AI thông qua cơ sở hạ tầng đào tạo phi tập trung, kiến trúc mô hình tiên tiến và các API suy luận mạnh mẽ, thách thức phương pháp tiếp cận mô hình đóng truyền thống.

Điện toán phi tập trung
Visits 5.6MFavorites 146Likes 137
Anyscale
Freemium

Anyscale

Anyscale là một nền tảng điện toán được quản lý hoàn toàn để mở rộng quy mô khối lượng công việc AI và Python. Được xây dựng trên framework mã nguồn mở Ray bởi những người tạo ra nó, Anyscale trao quyền cho các nhà phát triển xây dựng, chạy và mở rộng các ứng dụng phân tán, từ huấn luyện LLM đến xử lý dữ liệu, với hiệu suất được tối ưu hóa và hiệu quả chi phí trên mọi đám mây.

MLOps
Visits 78.3KFavorites 126Likes 135
Wavify
Freemium

Wavify

Wavify là một nền tảng AI giọng nói trên thiết bị dành cho nhà phát triển. Nó cung cấp các SDK hiệu suất cao, riêng tư và đa nền tảng để tích hợp các tính năng như chuyển giọng nói thành văn bản, phát hiện từ khóa đánh thức và nhận dạng ý định giọng nói vào bất kỳ ứng dụng nào. Nó đảm bảo độ chính xác ở cấp độ đám mây trong khi xử lý tất cả dữ liệu cục bộ trên thiết bị của người dùng, đảm bảo quyền riêng tư và chức năng ngoại tuyến.

Điện toán biên
Visits 5.6KFavorites 98Likes 117
David AI
Paid

David AI

David AI cung cấp các bộ dữ liệu âm thanh chất lượng cao, cấp độ nghiên cứu để huấn luyện các mô hình AI giọng nói và đàm thoại tiên tiến. Nền tảng này cung cấp các bộ dữ liệu đa dạng, quy mô lớn, bao gồm các cuộc hội thoại đa ngôn ngữ, âm thanh nhiều người nói và đối thoại chuyên gia, với các tùy chọn tạo bộ dữ liệu tùy chỉnh để mở khóa các khả năng AI mới.

Huấn luyện mô hình
Visits 29.6KFavorites 89Likes 97
Oosto
Paid

Oosto

Oosto (trước đây là AnyVision) là một nền tảng Vision AI hàng đầu chuyên về nhận dạng khuôn mặt thời gian thực và phân tích video cho an ninh doanh nghiệp. Nó tăng cường an ninh vật lý bằng cách xác định các đối tượng quan tâm, tự động hóa kiểm soát truy cập và cung cấp thông tin tình báo hoạt động có thể hành động từ các luồng video hiện có.

AI Thị Giác
Visits 9.5KFavorites 133Likes 135
Matrices
Paid

Matrices

Một nền tảng chuyên dụng cung cấp môi trường Học tăng cường (RL) thực tế để huấn luyện các tác nhân Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Nó cho phép các nhà phát triển và nhà nghiên cứu xây dựng, thử nghiệm và triển khai các tác nhân tự trị có khả năng thực hiện các tác vụ máy tính phức tạp, từ điều hướng web đến vận hành phần mềm.

Nền tảng đào tạo
Visits 9.6KFavorites 127Likes 128
SurrealDB
Freemium

SurrealDB

SurrealDB là một cơ sở dữ liệu đám mây đa mô hình thế hệ mới, được thiết kế cho các ứng dụng hiện đại. Nó đơn giản hóa việc phát triển backend bằng cách hợp nhất các mô hình tài liệu, quan hệ, đồ thị và chuỗi thời gian với các tính năng tìm kiếm toàn văn, tìm kiếm vector và học máy trong cơ sở dữ liệu được tích hợp sẵn. Được xây dựng cho khả năng mở rộng và dữ liệu thời gian thực, nó trao quyền cho các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng phức tạp, do AI cung cấp với sự dễ dàng và tốc độ chưa từng có.

Cơ sở dữ liệu vector
Visits 103.1KFavorites 139Likes 138
Hailo
Paid

Hailo

Hailo là nhà sản xuất chip hàng đầu về bộ xử lý AI hiệu suất cao cho các thiết bị biên. Các giải pháp của họ, bao gồm bộ tăng tốc Hailo-8 và Hailo-10H, cho phép hiệu suất AI cấp trung tâm dữ liệu và khả năng AI tạo sinh trực tiếp trên các thiết-bị-biên. Họ tập trung vào hiệu quả năng lượng vượt trội, độ trễ thấp và hiệu quả chi phí cho các lĩnh vực như ô tô, thành phố thông minh, bán lẻ và tự động hóa công nghiệp.

Điện toán biên
Visits 147.9KFavorites 153Likes 176
Gooey.AI
Freemium

Gooey.AI

Gooey.AI là một nền tảng quy trình làm việc AI mạnh mẽ cho phép các nhà phát triển và tổ chức xây dựng, triển khai và quản lý các giải pháp AI phức tạp. Nó cung cấp quyền truy cập hợp nhất vào các mô hình AI riêng tư và mã nguồn mở tốt nhất, tạo điều kiện cho việc tạo nhanh các chatbot đa ngôn ngữ, copilots dựa trên RAG và các ứng dụng AI tạo sinh khác với tích hợp cho WhatsApp, Slack và API.

Triển khai mô hình
Visits 108.5KFavorites 149Likes 122
Atla AI
Freemium

Atla AI

Atla AI là một nền tảng quan sát và đánh giá được thiết kế cho các tác nhân AI (AI agent). Nó giúp các nhà phát triển tìm, hiểu và khắc phục các lỗi của tác nhân bằng cách cung cấp thông tin chi tiết sâu sắc về hành vi của chúng. Nền tảng tự động phát hiện lỗi, xác định các mẫu lặp lại và đưa ra các đề xuất có thể hành động để liên tục cải thiện hiệu suất và tỷ lệ hoàn thành của tác nhân.

Đánh giá mô hình
Visits 8.7KFavorites 122Likes 118
PromptPoint
Freemium

PromptPoint

Một nền tảng cộng tác, không cần mã dành cho các nhóm để thiết kế, kiểm tra, triển khai và giám sát các câu lệnh LLM. Nền tảng này cung cấp tính năng kiểm tra tự động, quản lý phiên bản và hỗ trợ đa LLM để đảm bảo kết quả AI chất lượng cao, có thể dự đoán được.

Vận hành LLM
Visits 5.7KFavorites 164Likes 160
Juice
Freemium

Juice

Juice là một nền tảng chỉ phần mềm cho phép GPU-qua-IP, cho phép bạn truy cập, chia sẻ và gộp chung tài nguyên GPU trên bất kỳ mạng tiêu chuẩn nào. Nó tách rời GPU khỏi máy vật lý, biến bất kỳ nút CPU nào thành một hệ thống tăng tốc GPU theo yêu cầu, tối ưu hóa việc sử dụng và giảm đáng kể chi phí cho các khối lượng công việc AI và đồ họa mà không cần thay đổi mã.

Ảo hóa GPU
Visits 6.8KFavorites 127Likes 127
Innovatiana
Paid

Innovatiana

Innovatiana là một dịch vụ chuyên biệt cung cấp dữ liệu đào tạo chất lượng cao, có nguồn gốc đạo đức cho các mô hình AI. Họ cung cấp dịch vụ tạo bộ dữ liệu tùy chỉnh và gán nhãn dữ liệu cho thị giác máy tính, NLP, AI tạo sinh và xử lý tài liệu. Bằng cách sử dụng các đội ngũ chuyên nghiệp, được đào tạo thay vì thuê ngoài cộng đồng, Innovatiana đảm bảo độ chính xác dữ liệu vượt trội, bảo mật và phát triển AI có trách nhiệm, giúp các công ty xây dựng các mô hình mạnh mẽ và không thiên vị hơn.

Tạo tập dữ liệu
Visits 66.7KFavorites 139Likes 139
QuarkIQL

QuarkIQL

Một nền tảng kiểm thử tạo sinh trước đây dành cho các API thị giác máy tính, cho phép nhà phát triển tạo hình ảnh tổng hợp tùy chỉnh và các yêu cầu API để hợp lý hóa quy trình kiểm thử. Xin lưu ý: Công cụ này không còn khả dụng.

MLOps
Visits 5.7KFavorites 162Likes 152
Labellerr
Freemium

Labellerr

Labellerr là một nền tảng gán nhãn và chú thích dữ liệu được hỗ trợ bởi AI, được thiết kế để tăng tốc độ phát triển các mô hình Thị giác, NLP và LLM. Nền tảng này cung cấp tính năng chú thích tự động, đảm bảo chất lượng thông minh và tích hợp MLOps liền mạch để cung cấp nhãn chính xác 99% nhanh hơn tới 99 lần, giảm đáng kể thời gian chuẩn bị dữ liệu và chi phí phát triển cho các nhóm AI.

Vận hành Học máy
Visits 115.5KFavorites 162Likes 161
Rerun
Freemium

Rerun

Rerun là một ngăn xếp dữ liệu mã nguồn mở cho AI Vật lý, cung cấp các công cụ ghi nhật ký và trực quan hóa mạnh mẽ cho dữ liệu đa phương thức, chuỗi thời gian. Được thiết kế cho robot, thị giác máy tính và điện toán không gian, nó giúp các nhà phát triển hiểu và gỡ lỗi các hệ thống phức tạp với SDK cho Python, Rust và C++.

Học máy
Visits 93.5KFavorites 128Likes 143
Firecrawl
Freemium

Firecrawl

Firecrawl là một API mã nguồn mở, ưu tiên nhà phát triển, giúp biến bất kỳ trang web nào thành dữ liệu sạch, sẵn sàng cho LLM. Nó xử lý mọi sự phức tạp của việc cào dữ liệu web, bao gồm kết xuất JavaScript, xoay vòng proxy và giới hạn tốc độ, cho phép bạn cung cấp năng lượng cho các ứng dụng AI, tác tử và hệ thống RAG bằng nội dung web đáng tin cậy. Nó cung cấp các chức năng cào, thu thập thông tin và tìm kiếm thông qua một API đơn giản.

Thu thập dữ liệu
Visits 1.5MFavorites 139Likes 136
LanceDB
Freemium

LanceDB

LanceDB là một lakehouse đa phương thức, mã nguồn mở, gốc AI được thiết kế để xây dựng và mở rộng các ứng dụng AI. Nó cung cấp một nền tảng thống nhất để lưu trữ, tìm kiếm và quản lý dữ liệu phức tạp như văn bản, hình ảnh, giọng nói và vector. Lý tưởng cho RAG, tìm kiếm ngữ nghĩa và huấn luyện mô hình, LanceDB cung cấp tìm kiếm lai cực nhanh, khả năng mở rộng lớn đến petabyte và tiết kiệm chi phí đáng kể, trở thành nền tảng mạnh mẽ cho AI cấp doanh nghiệp.

Cơ sở dữ liệu vector
Visits 76.1KFavorites 137Likes 127
TUGADOT
Paid

TUGADOT

TUGADOT là một công ty phát triển phần mềm tùy chỉnh và tích hợp AI. Họ hợp tác với các doanh nghiệp để biến ý tưởng thành các giải pháp công nghệ mạnh mẽ, được thiết kế riêng, bao gồm ứng dụng web/di động, phát triển MVP và các hệ thống AI tiên tiến.

Tích hợp Mô hình
Visits 5.8KFavorites 109Likes 115
LambdaTest
Freemium

LambdaTest

LambdaTest là một nền tảng kiểm thử dựa trên đám mây được hỗ trợ bởi AI, cho phép các nhà phát triển và đội ngũ QA thực hiện kiểm thử chéo trình duyệt, trên thiết bị thật và kiểm thử tự động ở quy mô lớn. Nó cung cấp một môi trường thống nhất để kiểm thử ứng dụng web và di động nhằm tăng tốc chu kỳ phát hành và đảm bảo cung cấp phần mềm chất lượng cao.

Nền tảng đám mây
Visits 342.2KFavorites 153Likes 158
LakeSail
Freemium

LakeSail

LakeSail cung cấp một framework mã nguồn mở hiệu suất cao tên là Sail, được thiết kế để thay thế trực tiếp cho Apache Spark. Được xây dựng bằng Rust, nó hợp nhất các khối lượng công việc xử lý theo lô, luồng và AI, mang lại tốc độ thực thi nhanh hơn tới 8 lần và chi phí đám mây thấp hơn 94% mà không cần thay đổi mã. Nó loại bỏ gánh nặng của JVM để đạt hiệu quả và khả năng mở rộng vượt trội trong các cơ sở hạ tầng dữ liệu và AI hiện đại.

Dữ liệu lớn
Visits 11.5KFavorites 123Likes 140
Agents-Flex
Free

Agents-Flex

Agents-Flex là một framework Java mã nguồn mở để xây dựng các ứng dụng dựa trên LLM. Là một giải pháp thay thế nhẹ và thanh lịch cho LangChain, nó đơn giản hóa việc phát triển với một kiến trúc có khả năng mở rộng cao. Nó hỗ trợ một loạt các LLM, cơ sở dữ liệu vector, và các tính năng nâng cao như gọi hàm, RAG, và điều phối agent. Tính chất không phụ thuộc vào framework và yêu cầu JDK thấp (8+) làm cho nó trở thành một lựa chọn linh hoạt cho bất kỳ nhà phát triển Java nào.

Vận hành LLM
Visits 7.8KFavorites 107Likes 115

About 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

Hạ tầng AI use cases

1

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.

2

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.

3

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.

4

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.

5

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.

6

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.

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.