Popular Nền tảng AI tools in Điện toán đám mây include Microsoft Open Source, helping you work more efficiently.
Trung tâm chính thức của Microsoft để khám phá, sử dụng và đóng góp vào một danh mục lớn các dự án mã nguồn mở. Nền tảng này cung cấp cho các nhà phát triển quyền truy cập vào các công cụ, framework và thư viện AI/ML mạnh mẽ, thúc đẩy sự hợp tác và đổi mới trong một cộng đồng toàn cầu.
Nền tảngNền tảng AI là các môi trường tích hợp dựa trên đám mây được thiết kế để quản lý toàn bộ vòng đời của các mô hình trí tuệ nhân tạo. Các nền tảng này cung cấp một chuỗi công cụ thống nhất, từ chuẩn bị dữ liệu và huấn luyện mô hình đến triển khai và giám sát. Chúng tinh giản quy trình phát triển bằng cách trừu tượng hóa cơ sở hạ tầng phức tạp, cho phép các nhóm tập trung vào việc xây dựng và mở rộng các ứng dụng AI. Cách tiếp cận này giúp tăng tốc đổi mới và giảm chi phí kỹ thuật liên quan đến MLOps.
Nền tảng AI chủ yếu được sử dụng bởi các nhóm khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy và các doanh nghiệp muốn xây dựng các giải pháp AI tùy chỉnh. Chúng lý tưởng để phát triển các ứng dụng như công cụ phân tích dự đoán, hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho tài liệu nội bộ, hoặc các mô hình thị giác máy tính để kiểm soát chất lượng trong sản xuất.
Khi chọn một Nền tảng AI, hãy xem xét phạm vi khả năng MLOps của nó, khả năng tương thích với ngăn xếp công nghệ hiện có của bạn và sự sẵn có của các mô hình được huấn luyện trước phù hợp với ngành của bạn. Ngoài ra, hãy đánh giá mô hình định giá (ví dụ: trả theo mức sử dụng so với đăng ký) và mức độ hỗ trợ kỹ thuật và tài liệu được cung cấp.
Một công ty dịch vụ tài chính sử dụng Nền tảng AI để xây dựng hệ thống phát hiện gian lận thời gian thực. Nhóm khoa học dữ liệu của họ nhập dữ liệu giao dịch, sử dụng các công cụ gán nhãn dữ liệu của nền tảng để đánh dấu các hoạt động đáng ngờ, sau đó huấn luyện một số mô hình học máy bằng tài nguyên GPU được quản lý. Tính năng theo dõi thử nghiệm của nền tảng cho phép họ so sánh hiệu suất của các mô hình và chọn ra mô hình chính xác nhất. Cuối cùng, họ triển khai mô hình dưới dạng một điểm cuối API an toàn, được hệ thống ngân hàng lõi của họ gọi để chấm điểm các giao dịch trong thời gian thực, giúp giảm đáng kể tổn thất do gian lận.
Một công ty SaaS muốn tạo ra một chatbot hiểu được thuật ngữ kỹ thuật của sản phẩm. Sử dụng Nền tảng AI, các nhà phát triển của họ chọn một Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) cơ sở mạnh mẽ từ kho mô hình của nền tảng. Họ tải lên tài liệu sản phẩm và các phiếu hỗ trợ làm bộ dữ liệu huấn luyện. Nền tảng cung cấp một môi trường được quản lý để tinh chỉnh LLM trên dữ liệu cụ thể này, tạo ra một mô hình chuyên biệt. Mô hình mới này sau đó được triển khai qua API và tích hợp vào trung tâm trợ giúp của họ, cung cấp cho khách hàng những câu trả lời chính xác, nhận biết ngữ cảnh và giảm khối lượng công việc cho nhân viên hỗ trợ.
Một công ty sản xuất đặt mục tiêu tự động hóa việc phát hiện lỗi trên dây chuyền sản xuất của mình. Sử dụng Nền tảng AI, các kỹ sư tải lên hàng nghìn hình ảnh sản phẩm, gán nhãn là 'tốt' hoặc 'bị lỗi'. Họ sử dụng khả năng AutoML Vision của nền tảng để huấn luyện một mô hình phân loại hình ảnh tùy chỉnh mà không cần viết nhiều mã. Nền tảng tự động xử lý việc lựa chọn mô hình và tinh chỉnh siêu tham số. Mô hình kết quả được triển khai trên một thiết bị biên tại dây chuyền lắp ráp, phân tích sản phẩm trong thời gian thực và đánh dấu các mặt hàng bị lỗi, cải thiện chất lượng và hiệu quả.
Một công ty công nghiệp sử dụng Nền tảng AI để dự đoán hỏng hóc thiết bị trước khi chúng xảy ra. Họ truyền dữ liệu cảm biến (nhiệt độ, độ rung, áp suất) từ máy móc của mình vào hồ dữ liệu của nền tảng. Các nhà khoa học dữ liệu sau đó sử dụng sổ tay và công cụ phân tích của nền tảng để khám phá dữ liệu và thiết kế các đặc trưng. Họ xây dựng một mô hình dự báo chuỗi thời gian để dự đoán khả năng hỏng hóc. Mô hình được triển khai và giám sát thông qua bảng điều khiển MLOps của nền tảng, gửi cảnh báo đến các đội bảo trì để chủ động lên lịch sửa chữa, giảm thiểu thời gian chết và tiết kiệm chi phí.
Một doanh nghiệp thương mại điện tử tận dụng Nền tảng AI để nâng cao trải nghiệm người dùng. Họ thu thập dữ liệu hành vi của người dùng, chẳng hạn như lượt nhấp, giao dịch mua và lịch sử duyệt web. Sử dụng các thuật toán lọc cộng tác và dịch vụ huấn luyện được quản lý của nền tảng, nhóm ML của họ xây dựng một mô hình đề xuất. Mô hình này tạo ra các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa cho mỗi người dùng. Nó được triển khai dưới dạng một microservice có thể mở rộng tích hợp với trang web của họ, giúp tăng sự tương tác của người dùng, tỷ lệ chuyển đổi cao hơn và cải thiện lòng trung thành của khách hàng bằng cách hiển thị cho người mua những mặt hàng họ có nhiều khả năng mua hơn.
Một doanh nghiệp lớn muốn hiểu các xu hướng về sự hài lòng của khách hàng. Họ sử dụng Nền tảng AI để phân tích văn bản từ hàng nghìn phiếu hỗ trợ và đánh giá của khách hàng. Các nhà phát triển sử dụng một mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được huấn luyện trước từ nền tảng và tinh chỉnh nó bằng dữ liệu của riêng họ để có độ chính xác cao hơn. Các công cụ đường ống của nền tảng tự động hóa quy trình nhập các phiếu mới, chạy phân tích tình cảm và trực quan hóa kết quả trên bảng điều khiển. Điều này cho phép các nhà quản lý sản phẩm nhanh chóng xác định các lĩnh vực gây thất vọng cho khách hàng và ưu tiên các cải tiến.
Nền tảng AI là một môi trường toàn diện, dựa trên đám mây, cung cấp các công cụ và dịch vụ để quản lý toàn bộ vòng đời học máy (ML). Nó tích hợp mọi thứ từ chuẩn bị dữ liệu và xây dựng mô hình đến triển khai và giám sát (một thực tiễn được gọi là MLOps). Không giống như một công cụ AI đơn mục đích, một nền tảng cung cấp một bàn làm việc hoàn chỉnh cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển để tạo, quản lý và mở rộng các giải pháp AI tùy chỉnh.
IaaS cung cấp các tài nguyên tính toán thô như máy ảo, lưu trữ và mạng. Nền tảng AI được xây dựng trên IaaS và cung cấp một mức độ trừu tượng cao hơn. Nó cung cấp một môi trường được quản lý với các công cụ, thư viện và khung công tác được cấu hình sẵn dành riêng cho việc phát triển AI. Về cơ bản, IaaS cung cấp cho bạn các khối xây dựng, trong khi Nền tảng AI cung cấp cho bạn một xưởng làm việc sẵn sàng sử dụng, giúp bạn không phải quản lý cơ sở hạ tầng bên dưới.
Nền tảng AI phù hợp nhất cho các nhóm và tổ chức cần xây dựng, triển khai và quản lý các mô hình học máy tùy chỉnh. Người dùng chính bao gồm:
Sử dụng Nền tảng AI mang lại một số lợi thế so với việc xây dựng môi trường ML từ đầu. Các lợi ích chính bao gồm chu kỳ phát triển được tăng tốc bằng cách cung cấp các công cụ tích hợp, cải thiện sự hợp tác giữa các thành viên trong nhóm thông qua một không gian làm việc tập trung và tăng cường khả năng mở rộng với cơ sở hạ tầng được quản lý. Chúng cũng giảm chi phí kỹ thuật bằng cách xử lý các tác vụ phức tạp như cấp phép máy chủ và cấu hình phần mềm, cho phép các nhóm tập trung vào việc phát triển mô hình.
Việc lựa chọn Nền tảng AI phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn. Hãy xem xét các yếu tố sau:
