Popular Nền tảng AI tools in Công cụ AI include AgentsValley, helping you work more efficiently.
Một nền tảng toàn diện cho các nhà phát triển AI để xây dựng, chia sẻ, khám phá và triển khai các tác nhân AI thông minh. Nền tảng này nuôi dưỡng một cộng đồng toàn cầu, cung cấp cơ sở hạ tầng và công cụ cần thiết để mở rộng từ nguyên mẫu đến sản xuất.
Nền tảngNền tảng AI là các môi trường tích hợp cung cấp một bộ công cụ toàn diện để xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Chúng thường gộp chung cơ sở hạ tầng, khả năng quản lý dữ liệu, các mô hình được đào tạo trước và API vào một hệ thống duy nhất, gắn kết. Điều này cho phép các nhà phát triển và đội ngũ khoa học dữ liệu tinh giản toàn bộ vòng đời AI, từ thử nghiệm đến sản xuất. Không giống như các công cụ AI độc lập thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, các nền tảng AI cung cấp một nền tảng tập trung và có thể mở rộng để tạo ra các giải pháp phức tạp cấp doanh nghiệp.
Nền tảng AI được các doanh nghiệp sử dụng rộng rãi để phát triển các giải pháp AI tùy chỉnh, chẳng hạn như hệ thống phát hiện gian lận hoặc công cụ đề xuất được cá nhân hóa. Các công ty khởi nghiệp và công ty phần mềm tận dụng chúng để nhúng các tính năng AI vào sản phẩm của họ, trong khi các nhóm nghiên cứu sử dụng chúng để tăng tốc thử nghiệm và phát triển mô hình. Chúng rất cần thiết cho bất kỳ tổ chức nào muốn vận hành học máy ở quy mô lớn.
Khi chọn một Nền tảng AI, hãy xem xét phạm vi dịch vụ của nó—liệu nó có bao quát toàn bộ vòng đời từ đầu đến cuối không? Đánh giá khả năng tích hợp của nó với hệ thống công nghệ hiện tại của bạn và chất lượng của các API. Đánh giá sự cân bằng giữa tính dễ sử dụng (các tùy chọn ít mã) và tính linh hoạt cho việc tùy chỉnh nâng cao. Cuối cùng, phân tích mô hình định giá dựa trên việc sử dụng dự kiến của bạn về tài nguyên tính toán, lưu trữ dữ liệu và các lệnh gọi API.
Một đội ngũ khoa học dữ liệu của doanh nghiệp được giao nhiệm vụ xây dựng một hệ thống phát hiện gian lận tùy chỉnh cho các dịch vụ tài chính của họ. Thay vì lắp ráp các công cụ riêng lẻ, họ sử dụng một Nền tảng AI. Họ tận dụng các tính năng quản lý dữ liệu của nền tảng để nhập và xử lý hàng triệu bản ghi giao dịch. Sử dụng môi trường phát triển tích hợp, họ huấn luyện và so sánh một số mô hình học máy, chọn ra mô hình hoạt động tốt nhất. Cuối cùng, họ triển khai mô hình dưới dạng một điểm cuối API an toàn thông qua các khả năng MLOps của nền tảng, cho phép nó được tích hợp trực tiếp vào ứng dụng ngân hàng cốt lõi của họ, giảm 70% việc xem xét thủ công.
Một công ty khởi nghiệp đang tạo ra một sản phẩm SaaS mới để tự động hóa tiếp thị, bao gồm một tính năng được hỗ trợ bởi AI để tạo nội dung cho mạng xã hội. Đội ngũ phát triển sử dụng API NLP của một Nền tảng AI. Điều này giúp họ không phải tự xây dựng và huấn luyện các mô hình ngôn ngữ của riêng mình từ đầu, một quá trình có thể mất hàng tháng và đòi hỏi chuyên môn đặc biệt. Họ tích hợp API vào ứng dụng của mình, cho phép người dùng nhập mô tả sản phẩm và nhận được nhiều biến thể nội dung quảng cáo do AI tạo ra. Việc sử dụng nền tảng này giúp đẩy nhanh thời gian ra mắt thị trường và cho phép họ tập trung vào các tính năng cốt lõi của sản phẩm thay vì cơ sở hạ tầng AI nền tảng.
Một giám đốc vận hành trong một công ty logistics cần tự động hóa quy trình trích xuất dữ liệu từ hàng nghìn hóa đơn vận chuyển mỗi ngày. Do thiếu đội ngũ phát triển chuyên dụng, họ chuyển sang một Nền tảng AI ít mã (low-code). Sử dụng giao diện kéo-thả trực quan, người quản lý xây dựng một quy trình làm việc tự động nhập các tệp PDF hóa đơn từ hộp thư email, sử dụng một mô hình xử lý tài liệu được đào tạo trước để trích xuất các trường như số hóa đơn, ngày tháng và tổng số tiền, sau đó điền dữ liệu này vào một bảng tính. Điều này cho phép người dùng không chuyên về kỹ thuật xây dựng và triển khai một hệ thống tự động hóa AI mạnh mẽ, tiết kiệm hàng trăm giờ nhập liệu thủ công mỗi tháng.
Một phòng thí nghiệm nghiên cứu của trường đại học đang khám phá các kiến trúc mới cho các mô hình thị giác máy tính. Một Nền tảng AI cung cấp cho họ quyền truy cập theo yêu cầu vào các tài nguyên máy tính GPU mạnh mẽ, thứ mà họ không đủ khả năng mua trực tiếp. Các công cụ theo dõi thử nghiệm của nền tảng cho phép họ ghi lại mọi lần chạy huấn luyện, so sánh các chỉ số hiệu suất của mô hình một cách có hệ thống và cộng tác bằng cách chia sẻ kết quả. Môi trường có cấu trúc này giúp tăng tốc chu kỳ nghiên cứu của họ, cho phép họ kiểm tra nhiều giả thuyết hơn và lặp lại các thiết kế mô hình nhanh hơn nhiều so với việc họ tự quản lý cơ sở hạ tầng và các chồng phần mềm của mình.
Một công ty công nghệ trưởng thành có hàng chục mô hình học máy đang hoạt động trong sản xuất cho các tính năng khác nhau. Việc quản lý chúng đã trở nên phức tạp. Họ áp dụng một Nền tảng AI đặc biệt vì các khả năng MLOps của nó. Nền tảng này cung cấp một sổ đăng ký mô hình trung tâm để theo dõi tất cả các phiên bản mô hình. Nó tự động hóa quy trình triển khai, đảm bảo rằng các mô hình mới được kiểm tra và tung ra một cách an toàn. Quan trọng nhất, nó cung cấp khả năng giám sát liên tục để phát hiện sự trôi dạt của mô hình hoặc suy giảm hiệu suất, tự động kích hoạt cảnh báo hoặc các công việc đào tạo lại khi cần thiết. Cách tiếp cận có hệ thống này đảm bảo độ tin cậy và hiệu suất của các tính năng được hỗ trợ bởi AI của họ ở quy mô lớn.
Một tập đoàn bán lẻ muốn dự báo nhu cầu sản phẩm trên hàng nghìn cửa hàng. Điều này đòi hỏi phải phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ về doanh số bán hàng trong quá khứ, các chương trình khuyến mãi và xu hướng theo mùa. Họ sử dụng một Nền tảng AI cung cấp khả năng xử lý dữ liệu có thể mở rộng và các tính năng học máy tự động (AutoML). Các nhà phân tích kinh doanh, những người không phải là chuyên gia về học máy, có thể tải dữ liệu của họ lên nền tảng. Công cụ AutoML tự động xây dựng, huấn luyện và đánh giá hàng trăm mô hình dự báo, trình bày mô hình chính xác nhất. Điều này cho phép công ty tối ưu hóa hàng tồn kho, giảm lãng phí và cải thiện doanh số bán hàng mà không cần một đội ngũ khoa học dữ liệu lớn và chuyên biệt.
Nền tảng AI là một môi trường phần mềm tích hợp được thiết kế để giúp các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng AI. Không giống như một công cụ đơn mục đích, nó cung cấp một bộ tài nguyên toàn diện, bao gồm lưu trữ dữ liệu, sức mạnh xử lý, các mô hình được xây dựng sẵn, API và các công cụ quản lý mô hình (MLOps). Mục tiêu chính của một nền tảng AI là tinh giản toàn bộ vòng đời học máy, từ chuẩn bị dữ liệu và huấn luyện mô hình đến triển khai và giám sát liên tục, tất cả trong một hệ thống duy nhất, gắn kết.
Sự khác biệt chính nằm ở phạm vi và sự tích hợp. Một công cụ AI độc lập được thiết kế cho một nhiệm vụ cụ thể, như một công cụ tạo ảnh AI hoặc một công cụ kiểm tra ngữ pháp. Tuy nhiên, một Nền tảng AI là một môi trường rộng lớn, tích hợp. Nó cung cấp cơ sở hạ tầng nền tảng và một bộ công cụ được kết nối để quản lý toàn bộ vòng đời phát triển AI. Bạn sẽ sử dụng một công cụ độc lập để có kết quả trực tiếp, trong khi bạn sẽ sử dụng một nền tảng để xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng AI tùy chỉnh hoặc các quy trình làm việc phức tạp của riêng bạn.
Việc chọn Nền tảng AI phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn. Hãy xem xét các yếu tố sau:
Nền tảng AI phục vụ một loạt người dùng. Các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư học máy sử dụng chúng để phát triển, huấn luyện và thử nghiệm các mô hình nâng cao. Các nhà phát triển phần mềm tận dụng các API và SDK của chúng để tích hợp các khả năng AI vào ứng dụng mà không cần chuyên môn sâu về ML. Các nhà phân tích kinh doanh và quản lý vận hành có thể sử dụng các nền tảng ít mã/không mã để xây dựng các quy trình tự động hóa và phân tích dữ liệu được hỗ trợ bởi AI. Cuối cùng, các đội ngũ IT và MLOps sử dụng chúng để quản lý, giám sát và mở rộng quy mô cơ sở hạ tầng AI và các mô hình đã triển khai trong toàn tổ chức.
Điều đó phụ thuộc vào nền tảng và mục tiêu của bạn. Nhiều nền tảng AI hiện đại cung cấp các cấp độ truy cập khác nhau. Đối với các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu xây dựng các mô hình tùy chỉnh, kỹ năng lập trình bằng các ngôn ngữ như Python là cần thiết. Tuy nhiên, ngày càng có nhiều nền tảng cung cấp giao diện ít mã hoặc không mã. Những giao diện này cho phép người dùng có ít chuyên môn kỹ thuật hơn tận dụng AI bằng cách sử dụng các quy trình làm việc trực quan, các thành phần kéo-thả và các mô hình được đào tạo trước để xây dựng các hệ thống tự động hóa và phân tích dữ liệu. Luôn kiểm tra các tính năng của một nền tảng để xem nó có phù hợp với năng lực kỹ thuật của đội ngũ bạn hay không.
