Doanh nghiệp Tốt nhất trong lĩnh vực 1 cái Hạ tầng AI Công cụ AI

Một nhóm khoa học dữ liệu tại một công ty khởi nghiệp fintech cần nhanh chóng lặp lại một mô hình rủi ro tín dụng mới. Thay vì dành hàng tuần để thiết lập và cấu hình máy chủ, họ sử dụng một nền tảng hạ tầng AI được quản lý. Điều này cho phép họ cung cấp ngay lập tức các môi trường được trang bị GPU, sử dụng các sổ tay tích hợp để phát triển và tận dụng tính năng theo dõi thử nghiệm tích hợp để so sánh hàng trăm biến thể mô hình. Kết quả là thời gian phát triển mô hình giảm 70%, cho phép họ triển khai một mô hình chính xác hơn trước các đối thủ cạnh tranh.

Một công ty thương mại điện tử muốn triển khai một mô hình học máy cung cấp các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa trong thời gian thực. Đội ngũ kỹ sư của họ sử dụng thành phần phục vụ mô hình của một hạ tầng AI để đóng gói mô hình vào một container và triển khai nó như một điểm cuối API có thể mở rộng. Nền tảng tự động xử lý cân bằng tải, tự động co giãn để quản lý các đợt tăng đột biến lưu lượng truy cập trong các sự kiện bán hàng, và cung cấp bảng điều khiển để theo dõi độ trễ và tỷ lệ lỗi. Điều này đảm bảo một dịch vụ đáng tin cậy, độ trễ thấp cho hàng triệu người dùng mà không cần một đội ngũ DevOps chuyên dụng.

Một công ty dịch vụ tài chính cần tinh chỉnh một mô hình ngôn ngữ lớn trên dữ liệu khách hàng độc quyền của mình cho một ứng dụng chatbot nội bộ. Do các quy định nghiêm ngặt về quyền riêng tư dữ liệu, họ không thể sử dụng các dịch vụ đám mây công cộng. Họ triển khai một hạ tầng AI riêng trong trung tâm dữ liệu của riêng mình. Điều này cho phép các nhà khoa học dữ liệu của họ truy cập vào các cụm GPU cần thiết để huấn luyện đồng thời đảm bảo tất cả dữ liệu nhạy cảm vẫn ở tại chỗ. Các tính năng kiểm soát truy cập và kiểm toán của hạ tầng giúp họ duy trì sự tuân thủ trong suốt vòng đời phát triển mô hình.

Một công ty sản xuất sử dụng các mô hình thị giác máy tính trên dây chuyền lắp ráp của mình để phát hiện các lỗi sản phẩm. Các mô hình này cần được huấn luyện lại thường xuyên khi các loại lỗi mới xuất hiện. Họ sử dụng một nền tảng MLOps, một phần quan trọng của hạ tầng AI của họ, để tự động hóa quy trình này. Nền tảng tự động kích hoạt một đường ống huấn luyện lại khi hiệu suất mô hình giảm sút, quản lý phiên bản mô hình mới, chạy nó qua một loạt các bài kiểm tra xác thực, và triển khai lại nó ra nhà máy mà không có thời gian chết. Điều này đảm bảo hệ thống kiểm soát chất lượng luôn được cập nhật và hiệu quả.

Một công ty xe tự hành cần xử lý và chú thích hàng petabyte dữ liệu cảm biến (hình ảnh, LiDAR) để huấn luyện các mô hình nhận thức của mình. Họ xây dựng một đường ống dữ liệu trên hạ tầng AI của mình để tự động hóa việc nhập dữ liệu từ các phương tiện, phân phối các tác vụ chú thích cho một nhóm người dán nhãn và quản lý phiên bản các bộ dữ liệu kết quả. Hạ tầng cung cấp dung lượng lưu trữ và tính toán có thể mở rộng cần thiết để xử lý các bộ dữ liệu khổng lồ này, và đường ống đảm bảo một luồng dữ liệu được dán nhãn nhất quán, chất lượng cao vào các quy trình huấn luyện mô hình của họ, giúp tăng tốc các chu kỳ phát triển.

Một doanh nghiệp lớn muốn trao quyền cho các đơn vị kinh doanh khác nhau của mình (ví dụ: tiếp thị, tài chính) để xây dựng các giải pháp AI của riêng họ mà không cần chuyên môn kỹ thuật sâu. Nhóm CNTT trung tâm thiết lập một nền tảng hạ tầng AI được tiêu chuẩn hóa. Nền tảng này cung cấp các mẫu được cấu hình sẵn cho các tác vụ phổ biến như dự báo và phân loại, một giao diện thân thiện với người dùng để xây dựng mô hình và triển khai tự động. Kết quả là, nhóm tiếp thị có thể độc lập xây dựng một mô hình dự đoán sự rời bỏ của khách hàng, giảm sự phụ thuộc vào nhóm khoa học dữ liệu trung tâm và thúc đẩy sự đổi mới trong toàn tổ chức.