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.

VModel
Freemium

VModel

VModel là một nền tảng tập trung vào nhà phát triển, giúp đơn giản hóa việc triển khai và tích hợp các mô hình AI. Nó cung cấp một API REST thống nhất để truy cập vào thư viện khổng lồ các mô hình đã được huấn luyện trước cho các tác vụ như tạo hình ảnh, xử lý video và hoán đổi khuôn mặt. Với mô hình định giá trả theo lần sử dụng và cơ sở hạ tầng có thể mở rộng, VModel cho phép các nhà phát triển nhanh chóng xây dựng và cung cấp năng lượng cho các ứng dụng dựa trên AI mà không cần quản lý các hệ thống backend phức tạp, mang lại hiệu suất cấp doanh nghiệp cho các dự án ở mọi quy mô.

Triển khai mô hình
Visits 22.7KFavorites 121Likes 101
reachat
Free

reachat

reachat là một thư viện thành phần ReactJS mã nguồn mở được thiết kế để các nhà phát triển nhanh chóng xây dựng các giao diện trò chuyện AI tinh vi. Nó cung cấp các thành phần có khả năng tùy biến cao, không phụ thuộc vào backend, cho phép tích hợp bất kỳ LLM nào và hỗ trợ đa phương tiện phong phú để nâng cao trải nghiệm người dùng. Xây dựng giao diện người dùng trò chuyện sẵn sàng cho sản xuất trong vài giờ, không phải vài tuần.

Phát triển Chatbot
Visits 9.5KFavorites 128Likes 121
Eden AI
Freemium

Eden AI

Eden AI là một nền tảng API hợp nhất cho phép các nhà phát triển dễ dàng truy cập và tích hợp các mô hình AI tốt nhất từ nhiều nhà cung cấp khác nhau như OpenAI, Google và AWS. Nó đơn giản hóa việc tích hợp AI, cho phép đánh giá hiệu suất và giá cả, và cung cấp các giải pháp AI tùy chỉnh cho các nhu cầu kinh doanh cụ thể.

Nền tảng
Visits 130.2KFavorites 104Likes 116
ADS4GPTs
Paid

ADS4GPTs

ADS4GPTs là một nền tảng quảng cáo AI-native tiên phong được thiết kế để trở thành xương sống kiếm tiền cho internet đàm thoại mới. Nó cho phép các nhà phát triển ứng dụng AI tạo doanh thu thông qua các quảng cáo liền mạch, ưu tiên quyền riêng tư, đồng thời cung cấp cho các nhà quảng cáo quyền truy cập độc đáo vào các đối tượng có mức độ tương tác cao, dựa trên ý định trong trải nghiệm trò chuyện AI.

Nền tảng
Visits 6.3KFavorites 133Likes 129
llongterm
Freemium

llongterm

llongterm là một API tập trung vào nhà phát triển, cung cấp bộ nhớ dài hạn, bền vững cho các ứng dụng và tác nhân AI. Nó cho phép AI ghi nhớ các tương tác của người dùng trong nhiều năm, tạo ra các bản đồ kiến thức có cấu trúc, con người có thể đọc được để có những trải nghiệm thực sự được cá nhân hóa và nhận biết bối cảnh.

Quản lý bộ nhớ
Visits 5.6KFavorites 115Likes 116
Activeloop
Freemium

Activeloop

Activeloop cung cấp Deep Lake, một Cơ sở dữ liệu chuyên dụng cho AI, được thiết kế để quản lý, truy vấn và truyền phát các bộ dữ liệu đa phương thức quy mô lớn (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video) để xây dựng các ứng dụng AI tiên tiến. Nó đơn giản hóa cơ sở hạ tầng dữ liệu phức tạp, cho phép các nhà phát triển dễ dàng tạo ra các hệ thống Truy xuất-Tăng cường-Tạo sinh (RAG) mạnh mẽ, các công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa và các tác nhân AI thông minh.

Quản lý Dữ liệu
Visits 49.7KFavorites 169Likes 131
apptension
Paid

apptension

Apptension là một công ty phát triển phần mềm tùy chỉnh chuyên về các giải pháp kỹ thuật số toàn diện. Với đội ngũ chuyên gia cao cấp, họ xây dựng các sản phẩm có khả năng mở rộng, bao gồm ứng dụng AI tạo sinh, nền tảng SaaS và các ứng dụng web/di động phức tạp, để giúp doanh nghiệp đổi mới và phát triển.

Phát triển Mô hình Tùy chỉnh
Visits 17.7KFavorites 115Likes 117
Beam
Freemium

Beam

Beam là một nền tảng đám mây không máy chủ được thiết kế cho các nhà phát triển để chạy, mở rộng quy mô và triển khai các mô hình và ứng dụng AI/ML trên GPU một cách dễ dàng. Nền tảng này cung cấp khả năng tự động mở rộng quy mô tức thì, thanh toán theo giây và quy trình làm việc được tối ưu hóa, cho phép bạn chuyển từ mã nguồn thành một API có khả năng mở rộng trong vài phút mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng phức tạp.

Học máy
Visits 58.5KFavorites 119Likes 122
Chonkie
Freemium

Chonkie

Chonkie là một framework thu nạp dữ liệu mã nguồn mở được thiết kế cho các ứng dụng AI. Nó làm sạch, phân đoạn (chunking) và làm giàu hiệu quả các nguồn dữ liệu khác nhau như PDF, mã nguồn và văn bản, chuẩn bị dữ liệu được tối ưu hóa và sẵn sàng theo ngữ cảnh cho các Mô hình Ngôn ngữ Lớn để cải thiện độ chính xác, giảm ảo giác và tăng cường hệ thống sinh tăng cường truy xuất (RAG).

Giẻ
Visits 12.3KFavorites 132Likes 157
MongoDB
Freemium

MongoDB

MongoDB là một nền tảng dữ liệu dành cho nhà phát triển được xây dựng trên cơ sở dữ liệu tài liệu NoSQL hàng đầu. Dịch vụ đám mây của nó, MongoDB Atlas, cung cấp một bộ dịch vụ tích hợp, bao gồm Tìm kiếm Vector mạnh mẽ cho AI tạo sinh, tìm kiếm toàn văn và phân tích thời gian thực. Nó được thiết kế cho các ứng dụng hiện đại, mang lại sự linh hoạt, khả năng mở rộng và trải nghiệm thống nhất để các nhà phát triển xây dựng nhanh hơn và hiệu quả hơn trên nhiều đám mây.

Cơ sở dữ liệu vector
Visits 5.8MFavorites 146Likes 141
Lilac
Free

Lilac

Lilac là một công cụ mã nguồn mở dành cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML để khám phá, làm sạch và cải thiện bộ dữ liệu cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó cung cấp khả năng tìm kiếm ngữ nghĩa mạnh mẽ, phân cụm dữ liệu và phân tích chất lượng để xây dựng AI tốt hơn.

Huấn luyện mô hình
Visits 22.4KFavorites 130Likes 135
parseprompt.ai
Freemium

parseprompt.ai

ParsePrompt là một nền tảng kỹ thuật prompt tiên tiến, được thiết kế cho các nhà phát triển và đội ngũ AI. Nó cho phép bạn phân tích cú pháp, phân tích, quản lý và tối ưu hóa các prompt LLM của mình. Chuyển đổi các prompt văn bản phi cấu trúc thành các mẫu có cấu trúc, có thể tái sử dụng, theo dõi phiên bản và cộng tác hiệu quả để xây dựng các ứng dụng AI đáng tin cậy và tiết kiệm chi phí hơn.

Quản lý Mô hình
Visits 5.7KFavorites 107Likes 121
Airbyte
Freemium

Airbyte

Airbyte là một nền tảng tích hợp dữ liệu mã nguồn mở giúp đơn giản hóa việc xây dựng và quản lý các đường ống dữ liệu. Nó cho phép bạn di chuyển dữ liệu từ hàng trăm nguồn đến các đích như kho dữ liệu, hồ dữ liệu và cơ sở dữ liệu vector trong vài phút, sử dụng một danh mục lớn các trình kết nối được xây dựng sẵn hoặc bằng cách tạo trình kết nối của riêng bạn với trình tạo mã thấp. Nó hỗ trợ cả triển khai trên đám mây và tự lưu trữ, tập trung vào bảo mật dữ liệu, quản trị và khả năng mở rộng cho các ứng dụng dữ liệu và AI hiện đại.

Đường ống dữ liệu
Visits 228.1KFavorites 109Likes 121
Superagent
Freemium

Superagent

Superagent là một cơ sở hạ tầng mã nguồn mở để xây dựng, quản lý và triển khai các tác nhân lập trình AI tự trị. Được thiết kế cho các nhà phát triển, nó cung cấp các thành phần cơ bản thiết yếu như điều phối tác nhân, tích hợp sandbox an toàn (VibeKit) và giao diện thân thiện với nhà phát triển. Framework này trao quyền cho các nhóm tự động hóa các tác vụ phát triển phần mềm phức tạp, từ tạo tính năng, sửa lỗi đến quản lý CI/CD, đưa việc tạo phần mềm vào một kỷ nguyên mới do AI điều khiển với sự nhấn mạnh mạnh mẽ vào tính an toàn và khả năng kiểm soát.

Điều phối
Visits 46.4KFavorites 136Likes 146
LangChain
Freemium

LangChain

LangChain là một framework và nền tảng phát triển toàn diện để xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng LLM cấp sản xuất. Nó cung cấp một bộ công cụ đầy đủ, bao gồm framework LangChain, LangGraph để điều phối agent và LangSmith để quan sát, cho phép các nhà phát triển tạo ra các agent AI tinh vi, đáng tin cậy và có thể mở rộng.

Vận hành LLM
Visits 3.1MFavorites 127Likes 118
pinokio
Free

pinokio

Pinokio là một trình duyệt máy tính để bàn cho phép bạn cài đặt, chạy và điều khiển các ứng dụng AI và ứng dụng dựa trên terminal trên máy tính của bạn chỉ bằng một cú nhấp chuột. Nó đơn giản hóa việc thiết lập phức tạp của các mô hình AI mã nguồn mở bằng cách tự động hóa việc tạo môi trường, quản lý phụ thuộc và thực thi. Điều này trao quyền cho người dùng ở mọi cấp độ kỹ năng để thử nghiệm các công cụ AI mạnh mẽ tại chỗ, đảm bảo quyền riêng tư và toàn quyền kiểm soát dữ liệu của họ.

Triển khai mô hình
Visits 862KFavorites 114Likes 111
Tensorlake
Paid

Tensorlake

Tensorlake là một nền tảng Đám mây Dữ liệu AI giúp chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc từ bất kỳ nguồn nào thành các định dạng có cấu trúc, sẵn sàng cho LLM. Nền tảng này cung cấp API Nhập liệu Tài liệu và Quy trình làm việc không máy chủ để xây dựng các đường ống dữ liệu có khả năng mở rộng, độ chính xác cao cho hệ thống RAG và tự động hóa quy trình kinh doanh.

Quản lý Dữ liệu
Visits 37.2KFavorites 115Likes 136
Modal
Freemium

Modal

Modal là một nền tảng cơ sở hạ tầng không máy chủ hiệu suất cao dành cho các nhà phát triển AI và ML. Nó cho phép bạn chạy các hàm Python trên đám mây chỉ với một dòng mã, cung cấp quyền truy cập tức thì vào GPU, tự động mở rộng quy mô từ không đến hàng nghìn container và tính giá theo giây. Loại bỏ gánh nặng về cơ sở hạ tầng và tập trung vào việc xây dựng và triển khai các ứng dụng tính toán chuyên sâu như AI tạo sinh, xử lý hàng loạt và phân tích dữ liệu.

Triển khai mô hình
Visits 994.3KFavorites 156Likes 137
Confident AI
Freemium

Confident AI

Confident AI là một nền tảng đánh giá và quan sát LLM dành cho các nhóm kỹ thuật. Được xây dựng bởi những người tạo ra thư viện mã nguồn mở DeepEval, nó giúp đánh giá, bảo vệ và cải thiện các ứng dụng LLM thông qua các chỉ số toàn diện, kiểm thử hồi quy và theo dõi chi tiết để đảm bảo hiệu suất AI nhất quán.

Quản lý Mô hình
Visits 107.2KFavorites 125Likes 128
Forking Path
Freemium

Forking Path

Một nền tảng tập trung vào nhà phát triển để trực quan hóa, quản lý và gỡ lỗi các cuộc hội thoại AI phức tạp. Chuyển đổi nhật ký văn bản thành các dòng thời gian tương tác, phân nhánh để hợp lý hóa quá trình phát triển và nâng cao sự rõ ràng cho bất kỳ Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) nào.

Quản lý Mô hình
Visits 5.7KFavorites 124Likes 124
TAHO
Freemium

TAHO

TAHO là một framework tính toán hiệu năng cao được thiết kế để thay thế các trình điều phối phức tạp như Kubernetes. Nó tăng gấp đôi hiệu quả tính toán của bạn mà không làm tăng chi phí phần cứng bằng cách loại bỏ chi phí chung và cho phép khởi động nguội trong micro giây. Lý tưởng cho AI/ML, điện toán biên và các khối lượng công việc có thông lượng cao, TAHO tích hợp liền mạch với cơ sở hạ tầng hiện có của bạn, cung cấp một giải pháp nhanh hơn, rẻ hơn và đơn giản hơn để mở rộng các ứng dụng đòi hỏi khắt khe trên đám mây, tại chỗ hoặc môi trường lai.

Triển khai mô hình
Visits 7KFavorites 127Likes 104
PromptLayer
Freemium

PromptLayer

PromptLayer là bàn làm việc toàn diện của bạn cho kỹ thuật AI, cung cấp một nền tảng thống nhất để quản lý prompt, đánh giá và khả năng quan sát LLM. Nó cho phép các nhóm phiên bản hóa, kiểm tra và giám sát mọi prompt và agent, thúc đẩy sự hợp tác giữa các bên liên quan kỹ thuật và phi kỹ thuật để xây dựng và mở rộng các ứng dụng AI sẵn sàng cho sản xuất một cách hiệu quả.

Quản lý Mô hình
Visits 217.8KFavorites 138Likes 123
Pangea
Freemium

Pangea

Pangea là một nền tảng ưu tiên nhà phát triển, cung cấp một bộ dịch vụ bảo mật dựa trên API. Nó cung cấp các rào cản bảo mật thiết yếu cho các ứng dụng web và AI, cho phép nhà phát triển dễ dàng nhúng các tính năng như ghi nhật ký kiểm toán an toàn, biên tập dữ liệu, tình báo mối đe dọa và xác thực. Pangea được thiết kế để tăng tốc độ phát triển đồng thời đảm bảo các ứng dụng an toàn và tuân thủ ngay từ đầu.

An ninh
Visits 17.2KFavorites 162Likes 155
Hamming AI
Paid

Hamming AI

Hamming AI là một nền tảng tiên tiến để kiểm thử tự động, giám sát sản xuất và phân tích cho các tác nhân giọng nói AI. Nó cho phép các nhà phát triển mô phỏng hàng nghìn cuộc gọi, kiểm tra các cuộc hội thoại trực tiếp và phát hiện ngay lập tức các lỗi hồi quy để đảm bảo độ tin cậy và hiệu suất của AI giọng nói trên nhiều ngôn ngữ.

Giám sát
Visits 33.8KFavorites 140Likes 141

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.