Công cụ dành cho nhà phát triển Tốt nhất trong lĩnh vực 2 cái Cơ sở hạ tầng AI Công cụ AI

Một công ty SaaS muốn xây dựng một chatbot hỗ trợ được cung cấp bởi một Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đã được tinh chỉnh. Nhóm MLOps của họ sử dụng một nền tảng Cơ sở hạ tầng AI để quản lý toàn bộ quy trình. Đầu tiên, họ sử dụng các công cụ quản lý dữ liệu của nền tảng để chuẩn bị và quản lý phiên bản các phiếu hỗ trợ độc quyền của họ. Sau đó, họ tận dụng các phiên bản GPU theo yêu cầu để tinh chỉnh một mô hình mã nguồn mở. Sau khi theo dõi các thử nghiệm để tìm ra phiên bản hoạt động tốt nhất, họ triển khai mô hình dưới dạng một điểm cuối API có tính sẵn sàng cao và tự động co giãn. Điều này cho phép ứng dụng của họ xử lý hàng nghìn truy vấn người dùng đồng thời mà nhóm không cần phải quản lý máy chủ.

Một công ty khởi nghiệp đang phát triển một ứng dụng di động nhận dạng các loài thực vật từ ảnh. Các nhà khoa học dữ liệu của họ sử dụng một nền tảng cơ sở hạ tầng AI để huấn luyện mô hình thị giác máy tính. Môi trường tích hợp của nền tảng cho phép họ dễ dàng truy cập và xử lý một tập dữ liệu lớn về hình ảnh thực vật được lưu trữ trên đám mây. Họ chạy hàng chục công việc huấn luyện song song trên các cụm GPU được quản lý, sử dụng tính năng theo dõi thử nghiệm để so sánh kết quả. Khi mô hình cuối cùng sẵn sàng, nó được triển khai dưới dạng một hàm không máy chủ, giúp giữ chi phí thấp bằng cách chỉ chạy khi người dùng tải ảnh lên và tự động mở rộng để xử lý các đợt tăng đột biến lưu lượng truy cập.

Một công ty công nghệ tài chính dựa vào mô hình học máy để phát hiện các giao dịch gian lận trong thời gian thực. Để duy trì độ chính xác và thích ứng với các hình thức gian lận mới, mô hình phải được huấn luyện lại thường xuyên. Họ sử dụng một nền tảng cơ sở hạ tầng AI với khả năng MLOps mạnh mẽ. Nền tảng này tự động hóa toàn bộ vòng đời: nó kích hoạt một đường ống huấn luyện lại bất cứ khi nào hiệu suất mô hình giảm sút hoặc có dữ liệu được gán nhãn mới. Sau khi huấn luyện, mô hình mới sẽ được tự động kiểm tra và nếu vượt qua, sẽ được triển khai lên sản xuất mà không có thời gian chết. Điều này đảm bảo hệ thống phát hiện gian lận của họ luôn được cập nhật và đáng tin cậy, đáp ứng các yêu cầu quy định nghiêm ngặt.

Một nền tảng thương mại điện tử muốn nâng cấp tìm kiếm sản phẩm của mình từ khớp từ khóa sang tìm kiếm ngữ nghĩa để hiểu rõ hơn ý định của người dùng. Nhóm phát triển của họ chọn một nhà cung cấp cơ sở hạ tầng AI cung cấp dịch vụ cơ sở dữ liệu vector được quản lý. Họ sử dụng dịch vụ này để lưu trữ các nhúng vector cho tất cả các mô tả và hình ảnh sản phẩm của họ. Khi người dùng tìm kiếm 'áo khoác ấm để đi bộ đường dài', hệ thống sẽ chuyển đổi truy vấn thành một vector và sử dụng cơ sở dữ liệu để tìm các sản phẩm tương tự nhất về mặt ngữ nghĩa, thay vì chỉ khớp từ khóa. Dịch vụ được quản lý xử lý việc mở rộng quy mô và lập chỉ mục cơ sở dữ liệu vector, cho phép nhóm triển khai tính năng nâng cao này một cách nhanh chóng.

Một phòng thí nghiệm nghiên cứu của trường đại học đang thực hiện một bước đột phá trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên đòi hỏi phải huấn luyện các mô hình rất lớn. Họ thiếu sức mạnh tính toán tại chỗ cho các nhiệm vụ như vậy. Bằng cách sử dụng nền tảng cơ sở hạ tầng AI dựa trên đám mây, các nhà nghiên cứu có thể ngay lập tức cung cấp các máy chủ đa GPU mạnh mẽ cho các thử nghiệm của họ mà không cần đầu tư vốn lớn. Các công cụ theo dõi thử nghiệm của nền tảng tự động ghi lại tất cả các siêu tham số, phiên bản mã và kết quả, đảm bảo khả năng tái tạo. Điều này cho phép nhóm chạy hàng trăm thử nghiệm, hợp tác hiệu quả và tăng tốc đáng kể tiến độ nghiên cứu của họ so với việc tự quản lý phần cứng.

Một nhà phát triển độc lập xây dựng một sản phẩm SaaS tạo ra bản sao tiếp thị bằng mô hình AI tạo sinh. Họ chọn một nền tảng cơ sở hạ tầng AI giúp đơn giản hóa việc triển khai và lưu trữ. Sau khi huấn luyện mô hình của mình, họ tải nó lên nền tảng và hiển thị nó thông qua một API đơn giản. Nền tảng xử lý xác thực người dùng, giới hạn tốc độ và tích hợp thanh toán. Nó cũng cung cấp các bảng điều khiển để theo dõi việc sử dụng API, độ trễ và chi phí. Điều này cho phép nhà phát triển nhanh chóng ra mắt sản phẩm của mình và tập trung vào việc cải thiện mô hình và trải nghiệm người dùng, thay vì xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng phụ trợ phức tạp từ đầu.