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.
Unitlab là một nền tảng chú thích dữ liệu được tối ưu hóa dành cho các dự án thị giác máy tính. Nó cung cấp một bộ công cụ toàn diện để chú thích dữ liệu, quản lý tập dữ liệu và quản lý mô hình. Nền tảng này hỗ trợ nhiều loại chú thích khác nhau và cung cấp tính năng gán nhãn được hỗ trợ bởi AI để tăng tốc quy trình làm việc, lý tưởng cho các ngành như y tế, nông nghiệp, robot và lái xe tự động.
Quản lý Tập dữ liệu
Klavis là một nền tảng dành cho nhà phát triển cung cấp các tích hợp Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) mã nguồn mở, cho phép các ứng dụng AI kết nối an toàn và có khả năng mở rộng với hàng nghìn công cụ và API bên ngoài như Salesforce, Gmail và Slack. Nó đơn giản hóa việc xác thực, tăng cường bảo mật và đẩy nhanh quá trình phát triển các tác nhân AI mạnh mẽ.
Nền tảng tích hợp
Wrapsody là một nền tảng tập trung hóa tài liệu cấp doanh nghiệp được thiết kế cho kỷ nguyên AI. Nó ảo hóa và tập trung hóa tất cả tài liệu của công ty, bất kể vị trí của chúng, ngăn chặn các silo dữ liệu và đảm bảo mọi người đều làm việc với phiên bản mới nhất. Với bảo mật cấp tệp, nhật ký kiểm toán toàn diện và các công cụ cộng tác tích hợp, Wrapsody biến các tài liệu phân tán và lịch sử giao tiếp thành tài sản doanh nghiệp có giá trị, an toàn, cần thiết để xây dựng các mô hình AI riêng đáng tin cậy và tăng năng suất tổng thể.
Quản lý Dữ liệu
APIPark là một cổng AI mã nguồn mở và cổng thông tin dành cho nhà phát triển được thiết kế để giúp các doanh nghiệp quản lý, tích hợp và triển khai các dịch vụ AI một cách hiệu quả. Nó tập trung hóa các lệnh gọi LLM, giảm chi phí và cung cấp các công cụ để chia sẻ, giám sát và bảo mật API.
Cổng LLM
Một framework mã nguồn mở mạnh mẽ dành cho các kỹ sư AI để đánh giá và kiểm thử các ứng dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). BenchLLM cung cấp một API linh hoạt và CLI mạnh mẽ để xây dựng các bộ kiểm thử, tạo báo cáo chất lượng và tích hợp việc đánh giá mô hình vào quy trình CI/CD, đảm bảo kết quả có thể dự đoán và chất lượng cao.
Quản lý Mô hình
Một boilerplate khởi nghiệp AI toàn diện được xây dựng trên Next.js. Cung cấp các thành phần dựng sẵn, tích hợp AI để tạo mã và NLP, khả năng huấn luyện mô hình và phân tích nâng cao. Được thiết kế để giúp các nhà phát triển và công ty khởi nghiệp nhanh chóng ra mắt các ứng dụng hỗ trợ AI bằng cách xử lý cơ sở hạ tầng nền tảng như xác thực, thanh toán và bảo mật.
Triển khai mô hình
Superlinked là một framework Python và cơ sở hạ tầng đám mây, được biết đến với tên gọi Máy tính Vector, được thiết kế cho các kỹ sư AI. Nó cho phép tạo ra các ứng dụng tìm kiếm và đề xuất hiệu suất cao bằng cách kết hợp hiệu quả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc thành các nhúng vector đa phương thức.
Tìm kiếm vector
CGFT cung cấp các mô hình AI tùy chỉnh cho các nhóm kỹ thuật, được tinh chỉnh trên cơ sở mã cụ thể của bạn. Nó cung cấp khả năng tạo mã, kiểm thử đơn vị và tự động hóa đánh giá an toàn, hiệu suất cao bằng cách đào tạo các mô hình trên dữ liệu nội bộ của bạn và triển khai chúng trong VPC của bạn.
Tinh chỉnh Mô hình
Spice AI là một công cụ tính toán dữ liệu và AI mã nguồn mở, di động dành cho nhà phát triển. Nó hợp nhất dữ liệu từ bất kỳ nguồn nào, tăng tốc truy vấn với Apache Arrow, và tích hợp phục vụ mô hình AI và tìm kiếm vector để đơn giản hóa việc xây dựng các ứng dụng hiệu suất cao, dựa trên dữ liệu.
Triển khai mô hình
Một nền tảng phát triển toàn diện để xây dựng, triển khai và mở rộng các tác tử AI tự trị. Nền tảng này tận dụng cơ sở hạ tầng không máy chủ của Cloudflare để thực thi bền vững, suy luận LLM hiệu quả và mô hình định giá trả theo mức sử dụng tiết kiệm chi phí, được thiết kế cho các khối lượng công việc không thể đoán trước.
Không máy chủ
Magnet là một không gian làm việc do AI cung cấp dành cho 'lập trình bằng agent', cho phép các nhà phát triển xây dựng phần mềm bằng cách điều phối nhiều agent AI. Nó cho phép bạn chạy các agent Claude Code trong các môi trường sandbox song song, hoạt động như một công cụ ngữ cảnh để giúp việc phát triển nhanh hơn, rẻ hơn và đáng tin cậy hơn. Đây là một ứng dụng gốc cho macOS được thiết kế để tăng cường quy trình làm việc kỹ thuật hiện tại của bạn.
Điều phối tác nhân
Một nền tảng dành cho nhà phát triển để tối ưu hóa và triển khai các mô hình AI trên thiết bị. Qualcomm AI Hub cung cấp một thư viện gồm hơn 100 mô hình được tối ưu hóa sẵn và các công cụ để biên dịch, phân tích và chạy các mô hình của riêng bạn trên phần cứng Snapdragon thực, giúp đơn giản hóa con đường đưa vào sản xuất cho các ứng dụng AI biên.
Triển khai mô hình
ShipFlutter là một bộ công cụ khởi động được hỗ trợ bởi AI dành cho các nhà phát triển để nhanh chóng xây dựng và ra mắt các ứng dụng đa nền tảng. Sử dụng Flutter, Firebase và Vertex AI của Google, nó cung cấp một boilerplate hoàn toàn có thể tùy chỉnh với các mô-đun được xây dựng sẵn cho xác thực, thanh toán, thông báo, và nhiều hơn nữa. Trình xây dựng AI giúp tạo và cấu hình mã dự án, giảm đáng kể thời gian phát triển từ vài tháng xuống còn vài ngày. Nó được thiết kế để tạo ra các ứng dụng đáp ứng cho Android, iOS và web với các tính năng sẵn sàng cho sản xuất.
Tích hợp Mô hình
Cleanlab là một nền tảng độ tin cậy của AI giúp phát hiện và sửa chữa các lỗi, ảo giác và các vấn đề khác trong bất kỳ tác nhân AI hoặc mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nào. Nó đảm bảo các kết quả đầu ra của AI an toàn, tuân thủ và đáng tin cậy, đặc biệt cho các ứng dụng có rủi ro cao như hỗ trợ khách hàng.
Giám sát mô hình
LocalAI là một ứng dụng máy tính để bàn miễn phí, mã nguồn mở cho phép bạn chạy các mô hình AI một cách riêng tư và ngoại tuyến trên máy tính của mình. Nó đơn giản hóa việc thử nghiệm AI mà không cần GPU, cung cấp các tính năng như quản lý mô hình, xác minh tính toàn vẹn và máy chủ suy luận cục bộ.
Triển khai mô hình
InternAI (Shusheng) là một bộ mô hình nền tảng mã nguồn mở, hiệu suất cao toàn diện được phát triển bởi Phòng thí nghiệm AI Thượng Hải. Nó bao gồm ngôn ngữ, đa phương thức, dự báo thời tiết, thiết kế hàng không vũ trụ, mô hình hóa 3D, tài chính và nghiên cứu khoa học, nhằm mục đích trao quyền cho sự đổi mới toàn cầu.
Mô hình nền tảng
Coder là một nền tảng mã nguồn mở, tự lưu trữ để tạo ra Môi trường Phát triển trên Đám mây (CDE) an toàn và có khả năng mở rộng. Nó cho phép các doanh nghiệp quản lý không gian làm việc của nhà phát triển và các tác nhân AI trên cơ sở hạ tầng của riêng họ, đảm bảo tính nhất quán, tăng tốc quá trình giới thiệu và duy trì toàn quyền kiểm soát về bảo mật và tuân thủ.
Công cụ dành cho nhà phát triểnHạ 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.
