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.
Trainloop AI là một nền tảng toàn diện giúp đơn giản hóa việc tinh chỉnh các mô hình lý luận AI bằng kỹ thuật Học tăng cường (RL) tiên tiến. Nó cung cấp một giải pháp hoàn chỉnh từ thu thập dữ liệu đến triển khai mô hình, cho phép các nhà phát triển xây dựng các mô hình AI chuyên gia tên miền đáng tin cậy với ít dữ liệu hơn và không cần kỹ thuật prompt phức tạp.
Học máy
Một tiện ích mở rộng VSCode dành cho nhà phát triển để tối ưu hóa kỹ thuật prompt. Nó cho phép so sánh song song các phản hồi từ hơn 40 LLM (như OpenAI, Anthropic, Mistral) trực tiếp trong codebase, giúp bạn tìm ra mô hình tốt nhất cho mọi tác vụ một cách hiệu quả.
Quản lý Mô hình
PromptGround là một nền tảng tập trung dành cho các nhà phát triển và nhóm để quản lý, phiên bản hóa, kiểm tra và phân tích các câu lệnh AI. Nó tách rời các câu lệnh khỏi mã ứng dụng, cho phép lặp lại nhanh hơn, cộng tác liền mạch và tối ưu hóa dựa trên dữ liệu thông qua một không gian làm việc thống nhất với tích hợp SDK.
Quản lý Mô hình
Ragas là một framework Python mã nguồn mở để đánh giá và kiểm thử các pipeline Sinh Tăng cường Truy xuất (RAG). Nó cung cấp một bộ số liệu để đo lường hiệu suất của các ứng dụng LLM của bạn, từ truy xuất ngữ cảnh đến tạo câu trả lời. Được tin cậy bởi các nhà lãnh đạo ngành như LangChain và LlamaIndex, Ragas giúp các nhà phát triển xây dựng các hệ thống AI mạnh mẽ, đáng tin cậy và chính xác hơn bằng cách xác định và giảm thiểu các vấn đề như ảo giác và phản hồi không liên quan.
MLOps
HIVE Digital Technologies là công ty hàng đầu thế giới trong việc xây dựng và vận hành các trung tâm dữ liệu tiên tiến, sử dụng năng lượng xanh. Công ty cung cấp cơ sở hạ tầng điện toán hiệu năng cao (HPC) và đám mây GPU cho các giải pháp AI, bên cạnh hoạt động khai thác Bitcoin quy mô lớn, tập trung vào tính bền vững và chủ quyền dữ liệu.
HPC
Roboto là một công cụ phân tích tiên tiến được thiết kế cho AI vật lý và robot. Nó trao quyền cho các nhóm robot tổ chức, tìm kiếm, phân tích và tự động hóa quy trình làm việc trên khối lượng lớn dữ liệu đa phương thức, bao gồm nhật ký, video và dữ liệu cảm biến. Nền tảng này giúp tăng tốc độ phát triển, nâng cao độ tin cậy của hệ thống và giúp phát hiện các trường hợp đặc biệt quan trọng trước khi triển khai.
Robot học
Defang là một nền tảng được hỗ trợ bởi AI giúp đơn giản hóa việc triển khai trên đám mây. Nó cho phép các nhà phát triển lấy bất kỳ dự án Docker Compose nào và triển khai nó lên các nhà cung cấp đám mây lớn như AWS và GCP chỉ bằng một lệnh duy nhất, tự động hóa việc thiết lập cơ sở hạ tầng phức tạp, bảo mật và mở rộng quy mô.
Nền tảng dưới dạng dịch vụ (PaaS)
Surge AI là một nền tảng gán nhãn dữ liệu hàng đầu cung cấp trí tuệ con người ưu tú để thúc đẩy sự phát triển của AI tiên tiến và AGI. Chuyên về dữ liệu chất lượng cao cho RLHF, đánh giá mô hình và tạo bộ dữ liệu tùy chỉnh, Surge AI hợp tác với các phòng thí nghiệm AI hàng đầu như OpenAI và Anthropic để huấn luyện, điều chỉnh và kiểm tra các mô hình thế hệ tiếp theo. Họ tập trung vào sự tinh tế và phức tạp cần thiết để xây dựng các hệ thống thực sự thông minh.
MLOps
Ratio1 là một hệ điều hành AI phi tập trung được cung cấp bởi blockchain. Nó tạo ra một siêu máy tính toàn cầu bằng cách kết nối các thiết bị nhàn rỗi, cho phép người dùng kiếm tiền từ phần cứng của họ hoặc truy cập sức mạnh tính toán GPU giá cả phải chăng và có thể mở rộng cho các ứng dụng và phát triển AI.
GPU
HelixML là một nền tảng AI Tạo sinh riêng tư được thiết kế cho doanh nghiệp. Nó cho phép các doanh nghiệp xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng AI an toàn, tùy chỉnh bằng dữ liệu của riêng họ. Với các tùy chọn triển khai linh hoạt (tại chỗ, VPC, đám mây) và các tính năng nâng cao như RAG và tinh chỉnh, HelixML trao quyền cho các ngành như tài chính, y tế và năng lượng để tự động hóa các tác vụ, tăng cường ra quyết định và thúc đẩy doanh thu trong khi đảm bảo quyền riêng tư và tuân thủ dữ liệu đầy đủ.
Triển khai mô hình
Qubinets là một nền tảng tự phục vụ được hỗ trợ bởi AI dành cho các nhà phát triển, nhà phân tích dữ liệu và kỹ sư AI. Nó đơn giản hóa và tăng tốc việc triển khai và quản lý cơ sở hạ tầng AI và dữ liệu nguồn mở trên mọi đám mây (AWS, Azure, GCP, DigitalOcean) bằng giao diện người dùng không cần mã dựa trên Kubernetes. Tập trung vào việc xây dựng ứng dụng, không phải vào các cấu hình phức tạp.
MLOps
Grafbase là một nền tảng API cấp doanh nghiệp để mở rộng quy mô GraphQL Federation. Nó cung cấp một cổng tự lưu trữ hiệu suất cao được xây dựng bằng Rust, mang lại tốc độ và bảo mật vô song. Một tính năng chính là hỗ trợ gốc cho Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP), cho phép các tác nhân AI truy vấn API của bạn bằng ngôn ngữ tự nhiên, biến nó thành một giải pháp bền vững cho tương lai để xây dựng các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI.
Tích hợp Mô hình
SvectorDB là một cơ sở dữ liệu vector không máy chủ được thiết kế cho các nhà phát triển. Nó đơn giản hóa việc xây dựng các ứng dụng AI như công cụ đề xuất, tìm kiếm ngữ nghĩa và hệ thống RAG với giá cả trả theo yêu cầu, cập nhật tức thì và các bộ vector hóa tích hợp. Chuyển từ nguyên mẫu sang sản xuất chỉ với vài dòng mã.
Tìm kiếm vector
Higress.AI là một Cổng AI (AI Gateway) mã nguồn mở tiên tiến được thiết kế cho các nhà phát triển và doanh nghiệp. Nó đơn giản hóa việc tích hợp và quản lý các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và Tác tử AI bằng cách cung cấp một proxy API thống nhất cho hơn 100 mô hình. Các tính năng chính bao gồm chuyển đổi REST sang MCP, bộ nhớ đệm ngữ nghĩa, giới hạn tốc độ dựa trên token và một hệ thống plugin mạnh mẽ, cho phép xây dựng cơ sở hạ tầng ứng dụng AI an toàn, có khả năng mở rộng và quan sát được.
Triển khai mô hình
Visage Technologies cung cấp các giải pháp thị giác máy tính tiên tiến, hiệu suất cao, chuyên về các SDK theo dõi, phân tích và nhận dạng khuôn mặt. Với hơn 20 năm kinh nghiệm, họ cung cấp dịch vụ phát triển AI tùy chỉnh và tối ưu hóa AI biên cho các ngành như ô tô, an ninh, bán lẻ và chăm sóc sức khỏe.
SDK & API
Voxel51 cung cấp FiftyOne, một nền tảng AI đa phương thức và thị giác máy tính cấp doanh nghiệp. Nó trao quyền cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu để quản lý, trực quan hóa và đánh giá các bộ dữ liệu phức tạp, dẫn đến các mô hình có hiệu suất cao hơn. Bằng cách tập trung vào AI lấy dữ liệu làm trung tâm, FiftyOne hợp lý hóa quy trình làm việc để chú thích dữ liệu, cải thiện chất lượng và phân tích mô hình, đẩy nhanh toàn bộ vòng đời phát triển.
MLOps
Imandra là một nền tảng "Lý luận như một Dịch vụ®" mang logic toán học và lý luận tự động vào AI và các hệ thống phần mềm phức tạp. Nó cho phép xác minh hình thức, đảm bảo tính đúng đắn, an toàn và độ tin cậy của các thuật toán quan trọng trong các lĩnh vực như tài chính, quốc phòng và hệ thống tự hành.
Phát triển Mô hình
Teammately là một nền tảng agent AI tiên tiến dành cho các kỹ sư AI. Nó tự động hóa và tăng tốc toàn bộ vòng đời phát triển AI, từ tạo prompt và xây dựng RAG đến đánh giá đa chiều và khả năng quan sát trong sản xuất. Xây dựng các ứng dụng AI đáng tin cậy, có thể mở rộng và an toàn, khó gặp lỗi, chỉ trong một khoảng thời gian ngắn.
MLOps
Narrow AI là một nền tảng tối ưu hóa LLM dành cho nhà phát triển, tự động hóa kỹ thuật prompt và lựa chọn mô hình để giảm đáng kể chi phí vận hành AI lên đến 95%. Nền tảng này hợp lý hóa quy trình làm việc, cải thiện độ chính xác và tăng tốc việc triển khai các tính năng AI chất lượng cao, độ trễ thấp.
Tối ưu hóa Mô hình
Chroma là cơ sở dữ liệu truy xuất mã nguồn mở, dành riêng cho AI, được thiết kế để xây dựng các ứng dụng AI mạnh mẽ với thế hệ tăng cường truy xuất (RAG). Nó đơn giản hóa việc lưu trữ và tìm kiếm các embedding, tài liệu và siêu dữ liệu, cung cấp tìm kiếm vector, tìm kiếm toàn văn và một nền tảng đám mây có thể mở rộng, không máy chủ. Nó được xây dựng để dễ sử dụng, tiết kiệm chi phí và mạnh mẽ, từ phát triển cục bộ đến sản xuất quy mô lớn.
Cơ sở dữ liệu vector
Wisent là một nền tảng AI tiên phong sử dụng kỹ thuật biểu diễn để cung cấp khả năng kiểm soát chưa từng có đối với các mô hình AI. Nó cho phép các nhà phát triển sửa đổi và nâng cao chính xác các khả năng của các LLM hiện có như GPT-4 và Claude, chẳng hạn như sự sáng tạo hoặc an toàn, thông qua một API đơn giản. Điều này cung cấp một giải pháp thay thế nhanh hơn, hiệu quả hơn so với tinh chỉnh truyền thống.
Triển khai mô hình
LiveKit là một nền tảng mã nguồn mở tất cả trong một để xây dựng, triển khai và mở rộng các tác nhân AI giọng nói và video thời gian thực. Nó cung cấp cơ sở hạ tầng có độ trễ cực thấp, API mạnh mẽ và các công cụ AI tiên tiến để cho phép các nhà phát triển tạo ra AI đàm thoại, robot và các ứng dụng phát trực tiếp với độ tin cậy và khả năng mở rộng cấp doanh nghiệp.
Giao tiếp thời gian thực
AE Studio là một công ty phát triển, khoa học dữ liệu và thiết kế hàng đầu chuyên tạo ra các giải pháp phần mềm tùy chỉnh, học máy và Giao diện Não-Máy tính (BCI). Họ hợp tác với các nhà sáng lập và giám đốc điều hành, hoạt động như một đội ngũ chuyên gia cấp cao tận tâm để xây dựng các sản phẩm sáng tạo với trọng tâm là tăng cường sự chủ động của con người.
Giải pháp Tùy chỉnh
Flowise là một nền tảng mã nguồn mở, ít mã (low-code) để xây dựng các tác nhân và ứng dụng AI tùy chỉnh một cách trực quan. Sử dụng giao diện kéo-thả, các nhà phát triển và đội nhóm có thể nhanh chóng tạo mẫu và triển khai các hệ thống phức tạp, từ chatbot được hỗ trợ bởi RAG đến các quy trình làm việc đa tác nhân. Nó hỗ trợ hơn 100 LLM, nhiều nguồn dữ liệu khác nhau và cung cấp các tính năng cấp doanh nghiệp để triển khai có thể mở rộng.
Triển khai mô hìnhHạ 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.
