HUMAIN
HUMAIN là nhà cung cấp chuỗi giá trị AI toàn cầu, từ đầu đến cuối, có trụ sở …
HUMAIN là nhà cung cấp chuỗi giá trị AI toàn cầu, từ đầu đến cuối, có trụ sở tại Ả Rập Xê Út. Công ty cung cấp một bộ giải pháp AI đầy đủ, từ các trung tâm dữ liệu chủ quyền và cơ sở hạ tầng đám mây đến các mô hình AI tiên tiến như ALLAM LLM ưu tiên tiếng Ả Rập và các ứng dụng doanh nghiệp như HUMAIN OS. Công ty tập trung vào việc chuyển đổi các ngành công nghiệp và chính phủ bằng AI có khả năng mở rộng, tích hợp và an toàn.
Về Nền tảng đám mây
Nền tảng đám mây AI là các môi trường tích hợp cung cấp cơ sở hạ tầng, công cụ và dịch vụ được quản lý cần thiết để xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình học máy ở quy mô lớn. Các nền tảng này gộp các tài nguyên điện toán có thể mở rộng như GPU và TPU, lưu trữ dữ liệu chuyên dụng và các quy trình MLOps vào một hệ sinh thái gắn kết. Chúng tăng tốc đáng kể vòng đời phát triển AI bằng cách trừu tượng hóa việc quản lý cơ sở hạ tầng phức tạp, cho phép các nhóm tập trung vào việc tạo ra các ứng dụng AI sáng tạo. Không giống như các đám mây đa dụng, các nền tảng này được tối ưu hóa đặc biệt cho khối lượng công việc tính toán và dữ liệu chuyên sâu đòi hỏi khắt khe vốn có trong AI và học máy.
Tính năng Cốt lõi
- Dịch vụ AI được quản lý: Cung cấp các mô hình được đào tạo trước thông qua API cho các tác vụ như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng giọng nói.
- Tài nguyên điện toán có thể mở rộng: Cung cấp quyền truy cập theo yêu cầu vào phần cứng mạnh mẽ như GPU và TPU, cần thiết để huấn luyện các mô hình lớn một cách hiệu quả.
- Bộ công cụ MLOps: Bao gồm các công cụ tích hợp để tự động hóa toàn bộ vòng đời học máy, từ chuẩn bị dữ liệu và huấn luyện đến triển khai và giám sát.
- Môi trường phát triển tích hợp: Có các sổ tay được quản lý và môi trường mã hóa cộng tác được cấu hình sẵn với các khung ML phổ biến như TensorFlow và PyTorch.
- Lưu trữ dữ liệu được tối ưu hóa: Cung cấp các giải pháp lưu trữ hiệu suất cao được thiết kế để xử lý các bộ dữ liệu khổng lồ điển hình trong các dự án AI.
Trường hợp sử dụng
Nền tảng đám mây AI rất cần thiết cho các doanh nghiệp phát triển giải pháp AI tùy chỉnh, các công ty khởi nghiệp công nghệ xây dựng sản phẩm dựa trên AI và các viện nghiên cứu tiến hành các thí nghiệm quy mô lớn. Chúng được sử dụng để tạo ra các công cụ đề xuất, xây dựng hệ thống phát hiện gian lận, cung cấp năng lượng cho xe tự hành và phát triển các ứng dụng AI tạo sinh tiên tiến, cung cấp nền tảng cần thiết cho các dự án AI phức tạp.
Cách chọn
Khi chọn một Nền tảng đám mây AI, hãy đánh giá bề rộng và chất lượng của các dịch vụ AI được quản lý của nó để xem chúng có phù hợp với nhu cầu của bạn không. Đánh giá sự sẵn có và giá cả của các tài nguyên điện toán chuyên dụng (GPU/TPU). Xem xét sự trưởng thành của các công cụ MLOps của nó để quản lý vòng đời và khả năng tích hợp của nền tảng với các ngăn xếp dữ liệu hiện có của bạn. Cuối cùng, phân tích cấu trúc chi phí tổng thể, bao gồm phí truyền và lưu trữ dữ liệu.
Nền tảng đám mâyTrường hợp sử dụng
Huấn luyện Mô hình Thị giác Máy tính Tùy chỉnh
Đội ngũ khoa học dữ liệu của một công ty bán lẻ cần phát triển một mô hình để phát hiện các mặt hàng hết hàng trên kệ. Họ sử dụng Nền tảng đám mây AI để tải lên hàng nghìn hình ảnh kệ hàng vào một dịch vụ lưu trữ được tối ưu hóa. Sử dụng môi trường sổ tay được quản lý, họ truy cập vào các phiên bản GPU mạnh mẽ để huấn luyện một mô hình phát hiện đối tượng tùy chỉnh bằng TensorFlow. Các công cụ MLOps của nền tảng sau đó giúp họ đóng gói mô hình và triển khai nó dưới dạng một điểm cuối API có thể mở rộng, được tích hợp vào hệ thống quản lý hàng tồn kho của cửa hàng để nhận cảnh báo theo thời gian thực.
Triển khai Dịch vụ NLP có thể mở rộng
Một công ty khởi nghiệp SaaS đang xây dựng tính năng phân tích tình cảm cho phản hồi của khách hàng. Thay vì xây dựng một mô hình từ đầu, họ sử dụng một API NLP được quản lý từ một Nền tảng đám mây AI. Các nhà phát triển của họ tích hợp API này vào phần phụ trợ ứng dụng của họ. Nền tảng tự động xử lý tất cả việc mở rộng quy mô, bảo trì và cập nhật mô hình. Điều này cho phép công ty khởi nghiệp nhanh chóng ra mắt tính năng với khoản đầu tư ban đầu tối thiểu vào cơ sở hạ tầng ML, chỉ trả tiền cho các lệnh gọi API mà họ thực hiện.
Xây dựng Công cụ Đề xuất Thời gian thực
Một nền tảng thương mại điện tử nhằm mục đích cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm của người dùng. Họ sử dụng các dịch vụ được quản lý của Nền tảng đám mây AI để xây dựng một công cụ đề xuất. Họ truyền dữ liệu tương tác của người dùng vào một dịch vụ xử lý dữ liệu thông lượng cao. Dữ liệu này sau đó được sử dụng để huấn luyện một mô hình học máy trên công cụ ML chuyên dụng của nền tảng. Mô hình đã được huấn luyện được triển khai dưới dạng một dịch vụ có độ trễ thấp, cung cấp các đề xuất sản phẩm theo thời gian thực cho hàng triệu người dùng, giúp tăng cường sự tương tác của người dùng và doanh số bán hàng.
Tự động hóa Xử lý Tài liệu và Trích xuất Dữ liệu
Một công ty dịch vụ tài chính xử lý hàng nghìn hóa đơn và đơn xin vay vốn hàng ngày. Để giảm bớt công việc thủ công, họ áp dụng dịch vụ AI tài liệu của một Nền tảng đám mây AI. Họ cấu hình dịch vụ để tự động nhận dạng và trích xuất các trường chính như số hóa đơn, số tiền và tên khách hàng từ các tài liệu PDF được quét. Dữ liệu được trích xuất được cấu trúc thành định dạng JSON và được đưa trực tiếp vào hệ thống kế toán và CRM của họ, giảm thời gian xử lý hơn 80% và giảm thiểu sai sót của con người.
Tinh chỉnh và Triển khai Mô hình AI Tạo sinh
Một công ty tiếp thị muốn cung cấp dịch vụ tạo bản sao quảng cáo tùy chỉnh. Họ sử dụng một Nền tảng đám mây AI cung cấp quyền truy cập vào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mạnh mẽ. Sử dụng các công cụ của nền tảng, họ tinh chỉnh một LLM cơ sở trên bộ dữ liệu độc quyền của họ về các chiến dịch quảng cáo hiệu suất cao. Điều này tạo ra một mô hình chuyên biệt hiểu được giọng điệu và phong cách cụ thể của họ. Sau đó, họ triển khai mô hình đã được tinh chỉnh này dưới dạng một API riêng, cho phép các nhóm sáng tạo của họ tạo ra hàng trăm biến thể quảng cáo trong vài phút, tăng tốc đáng kể việc tạo chiến dịch.
Tiến hành Nghiên cứu Khoa học Quy mô lớn
Một nhóm nghiên cứu của trường đại học đang nghiên cứu biến đổi khí hậu bằng cách chạy các mô phỏng phức tạp. Các mô phỏng này đòi hỏi sức mạnh tính toán khổng lồ mà không có sẵn tại địa phương. Họ tận dụng một Nền tảng đám mây AI để cung cấp một cụm gồm hàng trăm phiên bản máy tính hiệu năng cao (HPC) theo yêu cầu. Họ sử dụng bộ nhớ được tối ưu hóa của nền tảng để quản lý petabyte dữ liệu mô phỏng và các công cụ phân tích dữ liệu của nó để trực quan hóa kết quả. Điều này cho phép nhóm tiến hành nghiên cứu ở quy mô mà nếu không sẽ không thể thực hiện được, đẩy nhanh khám phá khoa học.