PPIO
PPIO là một nền tảng điện toán đám mây phân tán hàng đầu cung cấp sức mạnh tính …
PPIO là một nền tảng điện toán đám mây phân tán hàng đầu cung cấp sức mạnh tính toán AI, API mô hình và dịch vụ điện toán biên hiệu quả về chi phí và hiệu suất cao. Nền tảng này cung cấp cho các nhà phát triển và doanh nghiệp các giải pháp toàn diện cho các ứng dụng AI, video và metaverse, nổi bật với GPU không máy chủ, các phiên bản được đóng gói và quyền truy cập vào các mô hình ngôn ngữ lớn và đa phương thức phổ biến.
Về Lưu trữ mô hình
Nền tảng Lưu trữ mô hình là các dịch vụ triển khai, quản lý và phục vụ các mô hình AI đã được huấn luyện thông qua các API có khả năng mở rộng. Các nền tảng này trừu tượng hóa sự phức tạp của cơ sở hạ tầng, xử lý việc cấp phát máy chủ, tự động co giãn và bảo mật. Điều này cho phép các nhà phát triển biến một tệp mô hình đã huấn luyện thành một dịch vụ sẵn sàng cho sản xuất, có thể truy cập để dự đoán theo thời gian thực. Bằng cách cung cấp một môi trường được quản lý, chúng giúp tăng tốc đáng kể thời gian đưa các ứng dụng dựa trên AI ra thị trường và đảm bảo tính sẵn sàng cao.
Tính năng cốt lõi
- Tạo điểm cuối API: Tự động tạo các điểm cuối API REST an toàn cho các mô hình để nhận yêu cầu dự đoán.
- Tự động co giãn: Tự động điều chỉnh tài nguyên tính toán để xử lý hiệu quả các tải lưu lượng biến động.
- Giám sát hiệu suất: Cung cấp bảng điều khiển để theo dõi độ trễ, thông lượng, tỷ lệ lỗi và việc sử dụng tài nguyên của mô hình.
- Quản lý phiên bản mô hình: Cho phép triển khai và quản lý nhiều phiên bản của một mô hình, tạo điều kiện cho thử nghiệm A/B và khôi phục phiên bản cũ.
- Tương thích với Framework: Hỗ trợ các framework học máy phổ biến như TensorFlow, PyTorch, scikit-learn và ONNX.
Trường hợp sử dụng
Các nền tảng này rất cần thiết cho các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và doanh nghiệp tích hợp AI vào các ứng dụng trực tiếp. Các kịch bản phổ biến bao gồm triển khai một mô hình NLP tùy chỉnh cho chatbot dịch vụ khách hàng, phục vụ một công cụ đề xuất cho trang web thương mại điện tử, hoặc cung cấp một API thị giác máy tính nội bộ để tự động hóa quy trình.
Cách chọn lựa
Khi chọn một dịch vụ Lưu trữ mô hình, hãy đánh giá sự hỗ trợ của nó đối với các framework mô hình cụ thể và nhu cầu phần cứng (CPU/GPU) của bạn. Hãy xem xét mô hình định giá (trả theo mức sử dụng so với phiên bản chuyên dụng), tính dễ triển khai và các tùy chọn về khả năng mở rộng. Ngoài ra, hãy đánh giá chất lượng của các công cụ giám sát, tính năng bảo mật và khả năng tích hợp với các công cụ MLOps khác.
Lưu trữ mô hìnhTrường hợp sử dụng
Triển khai Chatbot Dịch vụ Khách hàng
Đội ngũ phát triển của một công ty khởi nghiệp đã xây dựng một mô hình NLP tùy chỉnh để xử lý các truy vấn của khách hàng. Bằng cách sử dụng nền tảng Lưu trữ mô hình, họ tải lên tệp mô hình đã được huấn luyện và ngay lập tức nhận được một điểm cuối API an toàn. Họ tích hợp API này vào widget trò chuyện trên trang web của mình. Nền tảng tự động mở rộng tài nguyên để xử lý hàng nghìn cuộc trò chuyện của người dùng đồng thời trong giờ cao điểm, đảm bảo trải nghiệm người dùng phản hồi nhanh mà không cần quản lý máy chủ thủ công.
Phục vụ Công cụ Đề xuất Sản phẩm
Một công ty thương mại điện tử muốn cung cấp các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa. Đội ngũ khoa học dữ liệu của họ huấn luyện một mô hình dựa trên lịch sử mua hàng của người dùng. Họ triển khai mô hình này bằng dịch vụ lưu trữ, cung cấp một API có độ trễ thấp. API này được gọi từ backend của trang web mỗi khi người dùng truy cập một trang sản phẩm, trả về danh sách các mặt hàng liên quan trong vài mili giây. Các công cụ giám sát của nền tảng lưu trữ giúp họ theo dõi độ trễ dự đoán và đảm bảo dịch vụ luôn nhanh chóng.
Tạo API Phân tích Hình ảnh Nội bộ
Một công ty sản xuất phát triển một mô hình thị giác máy tính để phát hiện lỗi sản phẩm trên dây chuyền lắp ráp. Để các ứng dụng tại nhà máy có thể truy cập, họ sử dụng nền tảng Lưu trữ mô hình để triển khai nó dưới dạng một API riêng tư. Điều này cho phép các hệ thống nội bộ khác nhau gửi hình ảnh và nhận kết quả phân tích lỗi ngay lập tức. Tính năng quản lý phiên bản của nền tảng cho phép họ triển khai an toàn các phiên bản cải tiến của mô hình mà không làm gián đoạn sản xuất.
Cung cấp năng lượng cho Công cụ Phân tích Tình cảm Thời gian thực
Một công ty phân tích tiếp thị cung cấp dịch vụ theo dõi tình cảm thương hiệu trên mạng xã hội. Họ lưu trữ một mô hình phân tích tình cảm đã được tinh chỉnh trên một nền tảng hỗ trợ tăng tốc GPU để suy luận nhanh hơn. Ứng dụng của họ liên tục cung cấp các đề cập trên mạng xã hội cho API của mô hình và nhận lại điểm số tình cảm (tích cực, tiêu cực, trung tính). Độ tin cậy của nền tảng lưu trữ đảm bảo dịch vụ của họ có thời gian hoạt động cao, cung cấp thông tin chi tiết không bị gián đoạn cho khách hàng.
Ra mắt Ứng dụng AI Tạo sinh
Một nhà phát triển tạo ra một ứng dụng web sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã được tinh chỉnh để tạo bản sao tiếp thị. Do kích thước lớn của mô hình, họ chọn một nền tảng lưu trữ chuyên về các mô hình lớn, có khả năng quản lý bộ nhớ và cung cấp các phiên bản GPU được tối ưu hóa. Mô hình định giá trả theo mức sử dụng của nền tảng rất lý tưởng cho việc ra mắt ban đầu, cho phép họ quản lý chi phí trong khi mở rộng quy mô khi cơ sở người dùng tăng lên. Quy trình triển khai đơn giản cho phép họ chuyển từ một mô hình cục bộ sang một API công khai trong vài giờ.
Thử nghiệm A/B các phiên bản mô hình khác nhau
Một đội ngũ khoa học dữ liệu đã phát triển hai phiên bản của một mô hình phát hiện gian lận: một phiên bản được tối ưu hóa về tốc độ, phiên bản còn lại về độ chính xác. Sử dụng các tính năng quản lý phiên bản và phân chia lưu lượng của nền tảng Lưu trữ mô hình, họ triển khai cả hai mô hình đến cùng một điểm cuối. Họ định tuyến 90% lưu lượng truy cập đến mô hình ổn định hiện tại và 10% đến mô hình mới. Điều này cho phép họ so sánh hiệu suất của mô hình mới trên dữ liệu trực tiếp một cách có kiểm soát trước khi quyết định có triển khai nó cho tất cả người dùng hay không.