Hewlett Packard Enterprise (HPE)
Hewlett Packard Enterprise (HPE) là một công ty toàn cầu từ biên đến đám mây, cung cấp các …
Hewlett Packard Enterprise (HPE) là một công ty toàn cầu từ biên đến đám mây, cung cấp các giải pháp AI, đám mây lai, mạng và dữ liệu toàn diện cho doanh nghiệp. Thông qua nền tảng HPE GreenLake, quan hệ đối tác chiến lược với các nhà lãnh đạo như NVIDIA và danh mục phần cứng và dịch vụ mạnh mẽ, HPE trao quyền cho các tổ chức để tăng tốc đổi mới, tối ưu hóa hoạt động và biến dữ liệu thành thông tin chi tiết có thể hành động.
Về Nền tảng AI
Nền tảng AI là môi trường toàn diện cung cấp các công cụ và cơ sở hạ tầng để xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Chúng tích hợp quản lý dữ liệu, huấn luyện mô hình và triển khai vận hành vào một quy trình làm việc thống nhất, giúp đơn giản hóa việc quản lý cơ sở hạ tầng phức tạp. Các nền tảng này cho phép các tổ chức tăng tốc phát triển các giải pháp AI tùy chỉnh, từ phân tích dự đoán đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và mở rộng chúng một cách đáng tin cậy. Nhiều nền tảng cũng cung cấp các mô hình dựng sẵn và giao diện ít mã để giảm bớt rào cản trong việc áp dụng AI.
Tính Năng Cốt Lõi
- MLOps Toàn Diện: Quản lý toàn bộ vòng đời học máy, từ chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mô hình đến triển khai và giám sát.
- Tài Nguyên Tính Toán Có Thể Mở Rộng: Truy cập GPU và TPU theo yêu cầu để huấn luyện các mô hình quy mô lớn mà không cần quản lý phần cứng.
- Dịch Vụ & API AI Dựng Sẵn: Tích hợp các khả năng sẵn sàng sử dụng như thị giác máy tính, chuyển giọng nói thành văn bản và hiểu ngôn ngữ vào ứng dụng.
- Khả Năng AutoML: Tự động xây dựng và tối ưu hóa các mô hình học máy, cho phép người dùng có ít chuyên môn kỹ thuật hơn tạo ra các mô hình chất lượng cao.
- Không Gian Làm Việc Cộng Tác: Cung cấp một môi trường tập trung cho các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và nhà phân tích kinh doanh làm việc cùng nhau trong các dự án AI.
Trường Hợp Sử Dụng
Nền tảng AI được các doanh nghiệp sử dụng để phát triển các giải pháp tùy chỉnh như hệ thống phát hiện gian lận và mô hình tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Các công ty khởi nghiệp tận dụng chúng để nhanh chóng tạo mẫu và nhúng các tính năng AI vào sản phẩm của họ. Các tổ chức nghiên cứu cũng sử dụng các nền tảng này cho các thí nghiệm quy mô lớn và huấn luyện các mạng nơ-ron phức tạp.
Cách Lựa Chọn
Khi chọn một Nền tảng AI, hãy đánh giá phạm vi dịch vụ của nó — liệu nó có bao quát toàn bộ vòng đời MLOps không? Xem xét trải nghiệm người dùng: nó được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp (ưu tiên mã lệnh) hay cho người dùng doanh nghiệp (ít mã)? Ngoài ra, hãy đánh giá khả năng tích hợp của nó với ngăn xếp dữ liệu hiện có của bạn, các framework được hỗ trợ (ví dụ: TensorFlow, PyTorch) và khả năng mở rộng của mô hình định giá.
Nền tảng AITrường hợp sử dụng
Phát triển Hệ thống Phát hiện Gian lận Tùy chỉnh
Đội ngũ khoa học dữ liệu của một công ty dịch vụ tài chính sử dụng nền tảng AI để xây dựng mô hình phát hiện gian lận thời gian thực. Họ sử dụng các công cụ quản lý dữ liệu của nền tảng để xử lý lịch sử giao dịch và tài nguyên tính toán có thể mở rộng của nó để huấn luyện một mô hình học sâu phức tạp. Sau khi huấn luyện, mô hình được triển khai dưới dạng một API an toàn thông qua các tính năng MLOps của nền tảng, cho phép nó phân tích hàng nghìn giao dịch mỗi giây và giảm đáng kể hoạt động gian lận.
Tăng tốc Tạo mẫu Tính năng AI cho Startup
Một công ty khởi nghiệp ứng dụng di động muốn thêm tính năng nhận dạng hình ảnh để xác định các đối tượng trong ảnh của người dùng. Thay vì xây dựng mô hình từ đầu, đội ngũ phát triển nhỏ của họ sử dụng API Vision dựng sẵn của một nền tảng AI. Điều này cho phép họ tích hợp các khả năng phân tích hình ảnh mạnh mẽ vào ứng dụng của mình trong vài ngày thay vì vài tháng, giúp họ nhanh chóng kiểm tra phản ứng của thị trường và lặp lại sản phẩm với vốn đầu tư ban đầu tối thiểu vào cơ sở hạ tầng AI.
Tự động hóa Dự đoán Tỷ lệ Khách hàng Rời bỏ
Một đội ngũ marketing tại một công ty thương mại điện tử đặt mục tiêu chủ động xác định những khách hàng có nguy cơ rời bỏ. Sử dụng tính năng AutoML của một nền tảng AI, một nhà phân tích marketing với kỹ năng lập trình hạn chế tải lên dữ liệu khách hàng. Nền tảng tự động kiểm tra các thuật toán và siêu tham số khác nhau để tạo ra một mô hình dự đoán chính xác. Những thông tin chi tiết thu được được sử dụng để nhắm mục tiêu đến các khách hàng có nguy cơ bằng các chiến dịch giữ chân được cá nhân hóa, cải thiện lòng trung thành của khách hàng.
Quản lý Vòng đời của một Công cụ Gợi ý
Một dịch vụ phát trực tuyến đa phương tiện dựa vào nền tảng AI để quản lý công cụ gợi ý nội dung của mình. Nền tảng cung cấp một môi trường thống nhất để huấn luyện lại mô hình với dữ liệu người dùng mới, quản lý phiên bản các lần lặp lại mô hình khác nhau và thực hiện kiểm tra A/B trên các phiên bản đã triển khai. Các công cụ giám sát của nền tảng theo dõi hiệu suất mô hình và sự trôi dạt dữ liệu, đảm bảo các đề xuất luôn phù hợp và hấp dẫn đối với hàng triệu người dùng.
Tập trung hóa Hợp tác Nghiên cứu Học thuật
Một phòng thí nghiệm nghiên cứu của trường đại học nghiên cứu biến đổi khí hậu bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu hình ảnh vệ tinh khổng lồ. Một nền tảng AI đóng vai trò là trung tâm của họ, cung cấp lưu trữ dữ liệu dùng chung, sổ tay cộng tác để phát triển mã và quyền truy cập vào các GPU mạnh mẽ để huấn luyện mô hình. Thiết lập này cho phép nhiều nhà nghiên cứu làm việc đồng thời trên cùng một dự án, chia sẻ các thí nghiệm và tái tạo kết quả một cách hiệu quả, đẩy nhanh tốc độ khám phá khoa học.
Mở rộng quy mô Dịch vụ Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP)
Một công ty SaaS B2B cung cấp dịch vụ NLP để phân tích tình cảm. Khi cơ sở khách hàng của họ phát triển, họ sử dụng một nền tảng AI để triển khai mô hình NLP tùy chỉnh của mình. Nền tảng xử lý việc tự động mở rộng quy mô, đảm bảo dịch vụ có thể quản lý khối lượng yêu cầu biến động mà không cần can thiệp thủ công. Nó cũng cung cấp khả năng giám sát và ghi nhật ký mạnh mẽ, cho phép đội ngũ kỹ thuật duy trì tính sẵn sàng và hiệu suất cao cho các khách hàng doanh nghiệp của họ.