Popular Cơ sở hạ tầng AI tools in Công cụ dành cho nhà phát triển include NVIDIA, Modal, novita.ai, Daytona, e2b, goteleport, FriendliAI, Anyscale, Blaxel và Langbase, helping you work more efficiently.
MailX là một bộ công cụ miễn phí và toàn diện về khả năng gửi email, giúp chẩn đoán tại sao email chuyển vào thư rác và cung cấp các giải pháp khả thi. Nó phân tích bản ghi DNS, xác thực email (SPF, DKIM, DMARC), trạng thái danh sách đen và cấu hình SMTP/IMAP trong vài giây.
Cơ sở hạ tầng
Dcompute là một thị trường điện toán GPU phi tập trung kết nối trực tiếp nhà phát triển với các nhà cung cấp trung tâm dữ liệu cấp 2 và cấp 3. Nó cung cấp GPU NVIDIA cấp doanh nghiệp (H200, H100, A100, RTX 4090, T4) với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với các nhà cung cấp đám mây lớn, hứa hẹn tiết kiệm tới 90%. Nền tảng này có tính năng triển khai tức thì, API/bảng điều khiển thống nhất, điều phối đầy đủ và thanh toán thuần theo mức sử dụng từng giây, không có mức tối thiểu.
GPU
Nexlayer là nền tảng đám mây gốc tác nhân đầu tiên được thiết kế để trao quyền cho các tác nhân mã hóa AI triển khai ứng dụng sẵn sàng sản xuất một cách nhanh chóng. Nó tự động hóa cơ sở hạ tầng phức tạp, cho phép các nhà phát triển và người sáng lập phát hành ứng dụng full-stack, API và cơ sở dữ liệu trong vài phút mà không cần chi phí DevOps.
Application Development
Lattice là một trợ lý nghiên cứu AI riêng tư được thiết kế cho các kỹ sư và lãnh đạo kỹ thuật để đưa ra quyết định về cơ sở hạ tầng AI dựa trên bằng chứng. Nó chạy cục bộ trên thiết bị của bạn, phân tích tài liệu, thông số kỹ thuật của nhà cung cấp và giá cả để cung cấp các đề xuất có trích dẫn có thể kiểm chứng, giúp đơn giản hóa các nghiên cứu phức tạp.
Ra quyết định
DoubleCloud là một nền tảng được quản lý hoàn toàn để xây dựng cơ sở hạ tầng phân tích dữ liệu hiệu suất cao. Nền tảng này cung cấp các dịch vụ mã nguồn mở được quản lý như ClickHouse, Kafka và Airflow, cùng với các công cụ tích hợp dữ liệu và trực quan hóa thời gian thực. Được thiết kế cho các kỹ sư, nó tự động hóa các tác vụ bảo trì để tăng tốc độ phát triển sản phẩm. Xin lưu ý: DoubleCloud đã ngừng hoạt động.
3D
Avian là một nền tảng suy luận AI hiệu suất cao cung cấp tốc độ kỷ lục thế giới cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nền tảng này cung cấp cả API không máy chủ cho các mô hình phổ biến và triển khai GPU chuyên dụng cho các mô hình tùy chỉnh từ HuggingFace. Được thiết kế cho khả năng mở rộng và khối lượng công việc sản xuất, Avian mang lại tốc độ suy luận nhanh hơn 3-10 lần so với mức trung bình của ngành, với bảo mật cấp doanh nghiệp và giá cả cạnh tranh.
Triển khai Mô hình
Blaxel là một nền tảng điện toán không máy chủ được thiết kế cho các nhà phát triển AI, cung cấp cơ sở hạ tầng và công cụ để xây dựng, triển khai và mở rộng các ứng dụng AI có tính tác tử một cách hiệu quả. Nền tảng này cung cấp máy ảo sandbox, cổng LLM hợp nhất và khả năng quan sát sâu.
Điện toán đám mây
Daytona là một môi trường thời gian chạy an toàn, linh hoạt và hiệu suất cao được thiết kế để thực thi mã do AI tạo ra. Nó cung cấp các sandbox bị cô lập cho các tác nhân AI, phân tích dữ liệu và đánh giá có thể mở rộng, cho phép các nhà phát triển chạy mã không đáng tin cậy mà không có rủi ro cho cơ sở hạ tầng của họ. Nó được xây dựng cho tốc độ, khả năng mở rộng và các tác vụ có trạng thái, chạy trong thời gian dài.
Môi trường thời gian chạy
FriendliAI là một nền tảng cơ sở hạ tầng AI tạo sinh được thiết kế để tăng tốc và tối ưu hóa suy luận mô hình AI. Nó cung cấp các giải pháp hiệu suất cao, tiết kiệm chi phí để triển khai, phục vụ và mở rộng các mô hình ngôn ngữ lớn và đa phương thức trong môi trường sản xuất, với các tùy chọn linh hoạt cho môi trường chuyên dụng, không máy chủ hoặc tại chỗ.
Triển khai
Scrapybara là một nền tảng dành cho nhà phát triển cung cấp máy tính để bàn ảo dựa trên đám mây cho các tác nhân AI. Nó cho phép tạo và mở rộng các tác nhân thực hiện các tác vụ máy tính phức tạp bằng cách tương tác với giao diện người dùng đồ họa (GUI) giống như con người. Nền tảng cung cấp các phiên bản máy tính để bàn tức thì, có thể mở rộng (Ubuntu, Windows) với SDK cho Python và TypeScript, hỗ trợ các mô hình như CUA của OpenAI.
Tự động hóa quy trình bằng robot
Meteron là một nền tảng phát triển tất cả trong một giúp đơn giản hóa việc xây dựng và mở rộng các ứng dụng AI. Nó cung cấp các công cụ đo lường, cân bằng tải và lưu trữ đám mây, cho phép các nhà phát triển kiếm tiền từ các mô hình AI của họ (như LLM và trình tạo hình ảnh) và quản lý cơ sở hạ tầng một cách dễ dàng. Bằng cách xử lý các quy trình backend phức tạp, Meteron cho phép các nhà sáng tạo ra mắt sản phẩm được hỗ trợ bởi AI nhanh hơn.
Kiếm tiền
NVIDIA là công ty hàng đầu thế giới về điện toán trí tuệ nhân tạo, cung cấp một nền tảng toàn diện từ phần cứng, phần mềm đến dịch vụ. Các giải pháp của NVIDIA cung cấp sức mạnh cho mọi thứ, từ chơi game và đồ họa chuyên nghiệp với GPU GeForce và RTX đến AI tiên tiến, khoa học dữ liệu và điện toán hiệu năng cao trong các trung tâm dữ liệu và đám mây.
Cơ sở hạ tầng
Anyscale là một nền tảng điện toán được quản lý hoàn toàn để mở rộng quy mô khối lượng công việc AI và Python. Được xây dựng trên framework mã nguồn mở Ray bởi những người tạo ra nó, Anyscale trao quyền cho các nhà phát triển xây dựng, chạy và mở rộng các ứng dụng phân tán, từ huấn luyện LLM đến xử lý dữ liệu, với hiệu suất được tối ưu hóa và hiệu quả chi phí trên mọi đám mây.
MLOps
Qubinets là một nền tảng tự phục vụ được hỗ trợ bởi AI dành cho các nhà phát triển, nhà phân tích dữ liệu và kỹ sư AI. Nó đơn giản hóa và tăng tốc việc triển khai và quản lý cơ sở hạ tầng AI và dữ liệu nguồn mở trên mọi đám mây (AWS, Azure, GCP, DigitalOcean) bằng giao diện người dùng không cần mã dựa trên Kubernetes. Tập trung vào việc xây dựng ứng dụng, không phải vào các cấu hình phức tạp.
MLOps
e2b là một nền tảng đám mây dành cho nhà phát triển, cung cấp các hộp cát AI an toàn, có thể mở rộng để chạy mã do AI tạo ra. Nó cho phép tạo ra các tác nhân AI mạnh mẽ cho các tác vụ như phân tích dữ liệu, thực thi mã và nghiên cứu sâu bằng cách cung cấp các môi trường biệt lập, hiệu suất cao với quyền truy cập công cụ đầy đủ, tương thích với bất kỳ LLM nào.
Phân tích dữ liệu
goteleport là một nền tảng truy cập cơ sở hạ tầng dựa trên danh tính, cung cấp quyền truy cập an toàn, không tin cậy (zero-trust) vào máy chủ, ứng dụng và dữ liệu. Nó hợp nhất danh tính, quyền truy cập và chính sách cho con người, máy móc và các tác nhân AI, loại bỏ thông tin xác thực và giảm bề mặt tấn công đồng thời cải thiện năng suất kỹ thuật.
Cơ sở hạ tầng
Modal là một nền tảng cơ sở hạ tầng không máy chủ hiệu suất cao dành cho các nhà phát triển AI và ML. Nó cho phép bạn chạy các hàm Python trên đám mây chỉ với một dòng mã, cung cấp quyền truy cập tức thì vào GPU, tự động mở rộng quy mô từ không đến hàng nghìn container và tính giá theo giây. Loại bỏ gánh nặng về cơ sở hạ tầng và tập trung vào việc xây dựng và triển khai các ứng dụng tính toán chuyên sâu như AI tạo sinh, xử lý hàng loạt và phân tích dữ liệu.
Triển khai mô hình
Langbase là một nền tảng phát triển serverless được thiết kế để xây dựng, triển khai và mở rộng các tác nhân AI. Nó cung cấp một cơ sở hạ tầng thống nhất với các tính năng như tác nhân AI có thể kết hợp (Pipes), bộ nhớ dài hạn (RAG) và một API duy nhất cho hơn 250 LLM, trao quyền cho bất kỳ nhà phát triển nào để tạo ra các ứng dụng AI mạnh mẽ với trải nghiệm phát triển vượt trội.
Cơ sở hạ tầng
Granica là một nền tảng cơ sở hạ tầng dữ liệu được hỗ trợ bởi AI, cung cấp khả năng nén không mất dữ liệu và tự tối ưu hóa cho các hồ dữ liệu quy mô petabyte. Nó giúp giảm đáng kể chi phí lưu trữ và tính toán trên đám mây đồng thời tăng tốc hiệu suất truy vấn trên các nền tảng như Snowflake, Databricks, Spark, v.v.
Quản lý chi phí
TAHO là một framework tính toán hiệu năng cao được thiết kế để thay thế các trình điều phối phức tạp như Kubernetes. Nó tăng gấp đôi hiệu quả tính toán của bạn mà không làm tăng chi phí phần cứng bằng cách loại bỏ chi phí chung và cho phép khởi động nguội trong micro giây. Lý tưởng cho AI/ML, điện toán biên và các khối lượng công việc có thông lượng cao, TAHO tích hợp liền mạch với cơ sở hạ tầng hiện có của bạn, cung cấp một giải pháp nhanh hơn, rẻ hơn và đơn giản hơn để mở rộng các ứng dụng đòi hỏi khắt khe trên đám mây, tại chỗ hoặc môi trường lai.
Triển khai mô hình
Novita AI là một nền tảng đám mây tập trung vào nhà phát triển, cung cấp quyền truy cập hợp lý, có thể mở rộng vào hơn 200 mô hình AI thông qua các API đơn giản. Nền tảng này cung cấp GPU không máy chủ, các phiên bản GPU chuyên dụng và triển khai mô hình tùy chỉnh, cho phép các nhà phát triển xây dựng và mở rộng ứng dụng AI mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng.
GPUCác công cụ Cơ sở hạ tầng AI cung cấp nền tảng, API và dịch vụ cơ bản để xây dựng, triển khai và quản lý các mô hình học máy ở quy mô lớn. Chúng trừu tượng hóa sự phức tạp của việc quản lý phần cứng, mở rộng tài nguyên và các quy trình MLOps, tạo thành phần phụ trợ quan trọng cho các ứng dụng AI cấp sản xuất. Điều này cho phép các nhóm nhà phát triển tập trung vào việc phát triển mô hình và logic ứng dụng thay vì quản lý các hệ thống cơ bản phức tạp. Các nền tảng này thường tích hợp các thành phần chuyên dụng như các điểm cuối phục vụ mô hình có thể mở rộng và cơ sở dữ liệu vector.
Cơ sở hạ tầng AI rất cần thiết cho các kỹ sư ML, nhóm khoa học dữ liệu và chuyên gia DevOps trong các công ty công nghệ và viện nghiên cứu. Nó được sử dụng để đưa các mô hình ngôn ngữ lớn vào sản xuất cho chatbot, xây dựng các công cụ đề xuất thời gian thực cho thương mại điện tử, triển khai các mô hình thị giác máy tính cho tự động hóa công nghiệp và cung cấp năng lượng cho các tính năng tìm kiếm ngữ nghĩa trong các ứng dụng doanh nghiệp.
Khi chọn một công cụ Cơ sở hạ tầng AI, hãy đánh giá khả năng mở rộng và hiệu suất của nó để đáp ứng nhu cầu lưu lượng truy cập của bạn. Kiểm tra khả năng tương thích với các framework ML ưa thích của bạn (ví dụ: PyTorch, TensorFlow). Đánh giá tính toàn diện của các tính năng MLOps của nó để tự động hóa và giám sát. Cuối cùng, so sánh các mô hình định giá (trả theo mức sử dụng so với đăng ký) và xem xét sự cân bằng giữa tính dễ sử dụng để triển khai nhanh chóng và tính linh hoạt cần thiết cho các quy trình công việc tùy chỉnh.
Một nhóm phát triển doanh nghiệp sử dụng nền tảng cơ sở hạ tầng AI để triển khai một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã được tinh chỉnh dưới dạng một API riêng tư và an toàn. Nền tảng này quản lý việc phân bổ GPU, tự động co giãn theo tải lượng truy vấn biến động và cung cấp nhật ký để giám sát hiệu suất. Điều này cho phép công ty tích hợp khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến vào cơ sở kiến thức nội bộ và hệ thống hỗ trợ khách hàng mà không cần một đội ngũ chuyên trách để quản lý phần cứng cơ bản và sự phức tạp của việc triển khai.
Một công ty thương mại điện tử tận dụng cơ sở hạ tầng phục vụ mô hình để lưu trữ các mô hình học máy của mình cho việc đề xuất sản phẩm. Nền tảng này đảm bảo suy luận có độ trễ thấp, phục vụ các đề xuất được cá nhân hóa cho hàng triệu người dùng trong thời gian thực. Nó cũng tạo điều kiện cho việc thử nghiệm A/B các thuật toán đề xuất khác nhau bằng cách cho phép nhóm dễ dàng triển khai và định tuyến lưu lượng truy cập giữa nhiều phiên bản mô hình, tối ưu hóa sự tương tác của người dùng và tỷ lệ chuyển đổi.
Một công ty sản xuất triển khai nền tảng MLOps để quản lý các mô hình thị giác máy tính của mình cho việc kiểm soát chất lượng. Hệ thống tự động hóa toàn bộ quy trình làm việc: hình ảnh sản phẩm mới kích hoạt một quy trình huấn luyện lại, mô hình hoạt động tốt nhất được tự động đăng ký và được triển khai đến các thiết bị biên tại nhà máy mà không có thời gian chết. Chu kỳ triển khai liên tục này đảm bảo hệ thống phát hiện lỗi thích ứng nhanh chóng với các biến thể sản phẩm mới, cải thiện độ chính xác và giảm sự giám sát thủ công.
Một công ty khởi nghiệp công nghệ pháp lý tích hợp một cơ sở dữ liệu vector được quản lý từ một nhà cung cấp cơ sở hạ tầng AI để cung cấp năng lượng cho tính năng tìm kiếm cốt lõi của mình. Dịch vụ này xử lý nhiệm vụ phức tạp là lập chỉ mục hàng triệu nhúng tài liệu pháp lý. Điều này cho phép ứng dụng của họ thực hiện tìm kiếm ngữ nghĩa, tìm kiếm các án lệ và tiền lệ liên quan về mặt khái niệm dựa trên truy vấn của người dùng, một nhiệm vụ không thể thực hiện được với các công cụ tìm kiếm dựa trên từ khóa truyền thống. Dịch vụ được quản lý đảm bảo tính sẵn sàng cao và hiệu suất truy vấn nhanh.
Một nền tảng tạo nội dung sử dụng cơ sở hạ tầng suy luận có thể mở rộng để cung cấp các tính năng AI tạo sinh như chuyển văn bản thành hình ảnh và tóm tắt bài viết cho người dùng của mình. Cơ sở hạ tầng tự động cung cấp và mở rộng tài nguyên GPU dựa trên nhu cầu thời gian thực, đảm bảo trải nghiệm người dùng mượt mà ngay cả trong giờ cao điểm. Bằng cách giảm tải sự phức tạp của việc phục vụ nhiều mô hình lớn, công ty có thể tập trung vào việc cải thiện giao diện người dùng và thêm các tính năng sáng tạo mới.
Một phòng thí nghiệm nghiên cứu của trường đại học sử dụng nền tảng cơ sở hạ tầng AI để hợp lý hóa quy trình thử nghiệm của mình. Nền tảng này cung cấp một bảng điều khiển tập trung để theo dõi hàng trăm lần chạy huấn luyện, so sánh các chỉ số mô hình và quản lý phiên bản bộ dữ liệu. Các nhà nghiên cứu có thể dễ dàng cung cấp các cụm GPU cho các nhiệm vụ huấn luyện chuyên sâu và chia sẻ các mô hình đã được huấn luyện trước cũng như kết quả thông qua một sổ đăng ký trung tâm. Môi trường hợp tác này giúp tăng tốc đáng kể tốc độ khám phá và công bố.
Công cụ Cơ sở hạ tầng AI là các nền tảng và dịch vụ chuyên biệt cung cấp lớp nền tảng để phát triển, triển khai và vận hành các mô hình học máy trong môi trường sản xuất. Chúng vượt xa các dịch vụ đám mây thông thường bằng cách cung cấp các tính năng dành riêng cho vòng đời ML, chẳng hạn như triển khai mô hình tự động, quy trình MLOps, máy chủ suy luận có thể mở rộng và theo dõi thử nghiệm. Mục tiêu chính của chúng là đơn giản hóa và tăng tốc quá trình biến một mô hình đã được huấn luyện thành một ứng dụng đáng tin cậy và có thể mở rộng.
Để chọn nền tảng phù hợp, hãy xem xét các yếu tố sau:
Cơ sở hạ tầng đám mây chung (IaaS), như Amazon EC2 hoặc Google Compute Engine, cung cấp các tài nguyên tính toán thô như máy ảo, lưu trữ và mạng. Cơ sở hạ tầng AI là một Nền tảng dưới dạng Dịch vụ (PaaS) hoặc Phần mềm dưới dạng Dịch vụ (SaaS) chuyên biệt, được xây dựng trên IaaS. Nó trừu tượng hóa việc thiết lập cấp thấp và cung cấp các công cụ sẵn sàng sử dụng cho các tác vụ cụ thể của ML, chẳng hạn như triển khai mô hình bằng một cú nhấp chuột, tự động mở rộng quy mô máy chủ suy luận và các quy trình làm việc MLOps tích hợp. Tóm lại, IaaS cung cấp cho bạn phần cứng; Cơ sở hạ tầng AI cung cấp cho bạn môi trường được tối ưu hóa cho ML.
Một ngăn xếp Cơ sở hạ tầng AI hiện đại thường bao gồm một số thành phần chính hoạt động cùng nhau. Chúng thường bao gồm: một nền tảng dữ liệu để xử lý và quản lý phiên bản dữ liệu; một hệ thống theo dõi thử nghiệm (ví dụ: MLflow); một sổ đăng ký mô hình để lưu trữ các mô hình đã được huấn luyện; một lớp điều phối tính toán (thường sử dụng Kubernetes); một framework phục vụ mô hình (ví dụ: KServe, Triton Inference Server) để suy luận hiệu quả; và các công cụ giám sát để theo dõi hiệu suất mô hình và tình trạng hệ thống trong môi trường sản xuất.
Người dùng chính là các chuyên gia kỹ thuật tham gia vào việc xây dựng và triển khai các sản phẩm AI. Điều này bao gồm các Kỹ sư Học máy, những người tập trung vào việc đưa các mô hình vào sản xuất; các Nhà khoa học Dữ liệu, những người sử dụng nó để thử nghiệm và triển khai công việc của họ; và các Kỹ sư DevOps hoặc MLOps, những người chịu trách nhiệm duy trì độ tin cậy, khả năng mở rộng và tự động hóa của toàn bộ hệ thống ML. Các nhà phát triển ứng dụng cũng tương tác với các công cụ này thông qua API để tích hợp các tính năng AI vào phần mềm của họ.
