Vercel
Vercel là một nền tảng đám mây frontend cung cấp cho các nhà phát triển công cụ và …
Vercel là một nền tảng đám mây frontend cung cấp cho các nhà phát triển công cụ và cơ sở hạ tầng để xây dựng, mở rộng và bảo mật các trải nghiệm web nhanh hơn, được cá nhân hóa hơn. Nền tảng này cung cấp triển khai không cần cấu hình, mạng biên toàn cầu và các hàm không máy chủ. Với AI Cloud mới, Vercel đơn giản hóa việc phát triển và triển khai các ứng dụng hiệu suất cao được hỗ trợ bởi AI, cho phép các tính năng như truyền phát phản hồi LLM một cách dễ dàng.
Về Nền tảng đám mây
Nền tảng Đám mây là các môi trường điện toán toàn diện dựa trên internet, cung cấp cơ sở hạ tầng và dịch vụ có khả năng mở rộng theo yêu cầu. Chúng cung cấp các tài nguyên nền tảng – từ máy ảo và lưu trữ đến các dịch vụ AI/ML chuyên biệt – thiết yếu để phát triển, triển khai và quản lý các ứng dụng AI hiện đại. Các nền tảng này cho phép các nhà phát triển và doanh nghiệp xây dựng, đào tạo và chạy các mô hình AI một cách hiệu quả, trừu tượng hóa sự phức tạp của việc quản lý phần cứng cơ bản.
Tính năng cốt lõi
- Tài nguyên tính toán có thể mở rộng: Cung cấp máy ảo, container và các chức năng phi máy chủ, bao gồm các phiên bản GPU/TPU được tối ưu hóa cho việc đào tạo và suy luận mô hình AI.
- Dịch vụ AI/ML được quản lý: Cung cấp các API AI được xây dựng sẵn (ví dụ: thị giác, giọng nói, NLP) và các nền tảng học máy được quản lý để phát triển, triển khai và giám sát mô hình.
- Lưu trữ và phân tích dữ liệu: Bao gồm các hồ dữ liệu mạnh mẽ, cơ sở dữ liệu và công cụ phân tích để lưu trữ, xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn cần thiết cho AI.
- Mạng và bảo mật: Đảm bảo kết nối an toàn, hiệu suất cao và các tính năng bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu và ứng dụng.
- Công cụ dành cho nhà phát triển và API: Cung cấp SDK, API và môi trường phát triển tích hợp để tạo và tích hợp ứng dụng AI một cách liền mạch.
Kịch bản ứng dụng
Nền tảng Đám mây là không thể thiếu đối với các tổ chức xây dựng và mở rộng các giải pháp AI. Chúng được các startup AI sử dụng để tạo mẫu và triển khai nhanh chóng, các doanh nghiệp để tích hợp AI vào quy trình làm việc hiện có và các nhà nghiên cứu để đào tạo mô hình quy mô lớn. Các kịch bản cụ thể bao gồm triển khai các mô hình học máy tùy chỉnh, chạy phân tích dữ liệu lớn để thu thập thông tin chi tiết về AI và lưu trữ các dịch vụ web được hỗ trợ bởi AI.
Cách chọn
Khi chọn Nền tảng Đám mây cho AI, hãy xem xét tính khả dụng của các dịch vụ AI/ML chuyên biệt, phạm vi tùy chọn tính toán (đặc biệt là GPU/TPU), khả năng lưu trữ và xử lý dữ liệu, và sự dễ dàng tích hợp với các công cụ hiện có. Đánh giá các mô hình định giá, các tính năng bảo mật và hệ sinh thái của nền tảng để hỗ trợ nhà phát triển và tài nguyên cộng đồng.
Nền tảng đám mâyTrường hợp sử dụng
Triển khai các Mô hình Học máy Tùy chỉnh
Các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư MLOps tận dụng các nền tảng đám mây để triển khai các mô hình học máy đã được đào tạo tùy chỉnh của họ dưới dạng API hoặc dịch vụ có khả năng mở rộng. Điều này cho phép các ứng dụng truy cập các dự đoán theo thời gian thực mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng máy chủ phức tạp, đảm bảo tính khả dụng và hiệu suất cao cho các tính năng dựa trên AI trong sản phẩm.
Đào tạo các Mô hình Học sâu Quy mô lớn
Các nhà nghiên cứu AI và kỹ sư học sâu sử dụng các nền tảng đám mây để truy cập các phiên bản GPU/TPU mạnh mẽ nhằm đào tạo các mô hình học sâu đòi hỏi nhiều tính toán. Họ có thể cấp phát tài nguyên theo yêu cầu, mở rộng hoặc thu hẹp quy mô khi cần, và tận dụng các khung đào tạo phân tán để giảm đáng kể thời gian đào tạo cho các mạng thần kinh phức tạp.
Xây dựng Chatbot và Trợ lý ảo được hỗ trợ bởi AI
Các nhà phát triển tạo ra các chatbot và trợ lý ảo thông minh bằng cách tích hợp các dịch vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và chuyển giọng nói thành văn bản do các nền tảng đám mây cung cấp. Các nền tảng này cung cấp các API và cơ sở hạ tầng cần thiết để xử lý các truy vấn của người dùng, hiểu ý định và tạo ra các phản hồi phù hợp, cho phép trải nghiệm AI đàm thoại liền mạch.
Phát triển các Chức năng Suy luận AI Phi máy chủ
Các kỹ sư phần mềm sử dụng các dịch vụ điện toán phi máy chủ trên các nền tảng đám mây để thực hiện các tác vụ suy luận AI một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Đối với các dự đoán AI không thường xuyên hoặc theo sự kiện (ví dụ: phân loại hình ảnh khi tải lên), các chức năng phi máy chủ chỉ thực thi mã khi được kích hoạt, loại bỏ chi phí máy chủ nhàn rỗi và đơn giản hóa việc triển khai.
Quản lý Dữ liệu lớn cho Phân tích AI
Các kỹ sư và nhà phân tích dữ liệu sử dụng các hồ dữ liệu đám mây và các dịch vụ cơ sở dữ liệu được quản lý để lưu trữ, xử lý và chuẩn bị các tập dữ liệu khổng lồ cho việc đào tạo và đánh giá mô hình AI. Các nền tảng đám mây cung cấp khả năng lưu trữ có thể mở rộng, các công cụ ETL và công cụ phân tích giúp hợp lý hóa quy trình dữ liệu, đảm bảo tính khả dụng của dữ liệu chất lượng cao cho các sáng kiến AI.
Lưu trữ các Ứng dụng Web được hỗ trợ bởi AI
Các nhà phát triển web và kiến trúc sư giải pháp lưu trữ các ứng dụng web được hỗ trợ bởi AI trên các nền tảng đám mây, sử dụng các dịch vụ như Kubernetes được quản lý, máy ảo hoặc dịch vụ ứng dụng. Điều này cung cấp một môi trường mạnh mẽ, có khả năng mở rộng và an toàn cho các ứng dụng tích hợp các mô hình AI cho các tính năng như đề xuất cá nhân hóa, tạo nội dung hoặc tìm kiếm thông minh.