Popular Backend AI tools in Cơ sở hạ tầng include Grafbase, helping you work more efficiently.
Grafbase là một nền tảng API cấp doanh nghiệp để mở rộng quy mô GraphQL Federation. Nó cung cấp một cổng tự lưu trữ hiệu suất cao được xây dựng bằng Rust, mang lại tốc độ và bảo mật vô song. Một tính năng chính là hỗ trợ gốc cho Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP), cho phép các tác nhân AI truy vấn API của bạn bằng ngôn ngữ tự nhiên, biến nó thành một giải pháp bền vững cho tương lai để xây dựng các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI.
Tích hợp Mô hìnhCông cụ Backend AI là các nền tảng được thiết kế để xây dựng, triển khai và mở rộng cơ sở hạ tầng phía máy chủ cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Các công cụ này cung cấp các thành phần dựng sẵn và môi trường được quản lý, trừu tượng hóa sự phức tạp của việc lưu trữ mô hình, tạo API và mở rộng tài nguyên. Chúng cho phép các nhà phát triển nhanh chóng biến các mô hình đã được huấn luyện thành các dịch vụ sẵn sàng cho sản xuất có thể tích hợp vào bất kỳ ứng dụng nào. Điều này giúp tăng tốc đáng kể vòng đời phát triển và giảm nhu cầu về chuyên môn DevOps chuyên sâu.
Các công cụ này chủ yếu được sử dụng bởi các nhà phát triển và tổ chức xây dựng các sản phẩm AI gốc hoặc tích hợp các tính năng AI vào phần mềm hiện có. Các kịch bản phổ biến bao gồm tạo dịch vụ backend cho chatbot, cung cấp năng lượng cho các công cụ đề xuất, triển khai API thị giác máy tính để phân tích hình ảnh và xây dựng nền tảng cho các nền tảng SaaS AI tạo sinh phức tạp.
Khi chọn một công cụ Backend AI, hãy xem xét các framework mô hình được hỗ trợ (ví dụ: PyTorch, TensorFlow), mô hình mở rộng (không máy chủ so với các phiên bản chuyên dụng), dễ dàng tích hợp với các nguồn dữ liệu và cơ sở dữ liệu vector hiện có của bạn, và mức độ kiểm soát được cung cấp (low-code so với code-first). Ngoài ra, hãy đánh giá cấu trúc giá cả dựa trên việc sử dụng tính toán, các cuộc gọi API và các tính năng đi kèm.
Một nhà phát triển startup cần ra mắt một ứng dụng web có chatbot dịch vụ khách hàng chuyên biệt. Thay vì xây dựng cơ sở hạ tầng máy chủ từ đầu, họ sử dụng một công cụ Backend AI. Họ tải lên mô hình ngôn ngữ đã được tinh chỉnh của mình, và nền tảng tự động gói nó vào một điểm cuối API REST an toàn, có thể mở rộng. Điều này cho phép ứng dụng front-end của họ bắt đầu gọi đến chatbot ngay lập tức, giảm thời gian đưa sản phẩm ra thị trường từ vài tuần xuống chỉ còn vài giờ và loại bỏ nhu cầu về một kỹ sư DevOps chuyên trách.
Một công ty công nghệ pháp lý muốn tạo ra một công cụ trả lời các câu hỏi dựa trên một kho tài liệu pháp lý lớn. Đội ngũ khoa học dữ liệu của họ sử dụng một nền tảng Backend AI có tích hợp cơ sở dữ liệu vector gốc. Họ xử lý và lưu trữ tài liệu của mình trong cơ sở dữ liệu vector, sau đó triển khai một mô hình ngôn ngữ lớn trên cùng một nền tảng. Công cụ backend quản lý toàn bộ quy trình Truy xuất-Tăng cường-Sinh (RAG), truy xuất các đoạn tài liệu liên quan và cung cấp chúng cho LLM để tạo ra các câu trả lời chính xác, nhận biết ngữ cảnh thông qua một lệnh gọi API duy nhất.
Một nền tảng thương mại điện tử sử dụng mô hình AI để tự động gắn thẻ cho hình ảnh sản phẩm mới. Trong các mùa lễ, lượng tải lên hình ảnh tăng vọt từ hàng nghìn lên hàng triệu mỗi ngày. Họ sử dụng một công cụ Backend AI không máy chủ để lưu trữ mô hình thị giác máy tính của mình. Nền tảng này tự động cung cấp và mở rộng các tài nguyên GPU cần thiết trong thời gian thực để xử lý sự gia tăng lưu lượng truy cập, đảm bảo thời gian xử lý nhanh chóng mà không cần bất kỳ sự can thiệp thủ công nào. Sau giai đoạn cao điểm, nó tự động thu hẹp lại, vì vậy công ty chỉ trả tiền cho các tài nguyên tính toán mà họ thực sự sử dụng, giúp tối ưu hóa chi phí đáng kể.
Một nhà sáng lập đơn độc có ý tưởng về một công cụ SaaS tạo ra các kế hoạch tập luyện cá nhân hóa. Để xác thực ý tưởng một cách nhanh chóng, họ sử dụng một nền tảng Backend AI low-code. Điều này cho phép họ triển khai một mô hình tạo sinh để tạo kế hoạch tập luyện, thiết lập xác thực người dùng và quản lý khóa API tất cả trong một giao diện duy nhất. Bằng cách tận dụng các thành phần dựng sẵn, họ có thể xây dựng một Sản phẩm Khả thi Tối thiểu (MVP) chức năng và ra mắt cho người dùng sớm trong vài ngày, tập trung nguồn lực hạn chế của mình vào phản hồi của người dùng và các tính năng sản phẩm thay vì cơ sở hạ tầng backend.
Một công ty phần mềm quản lý dự án đã có uy tín quyết định thêm tính năng 'Trợ lý AI' để giúp người dùng soạn thảo kế hoạch dự án. Cơ sở hạ tầng hiện tại của họ không được tối ưu hóa để lưu trữ các LLM. Họ sử dụng một dịch vụ Backend AI được quản lý để xử lý tất cả các tương tác với một mô hình của bên thứ ba như GPT-4. Dịch vụ backend quản lý bảo mật khóa API, định dạng các câu lệnh và xử lý các phản hồi trước khi gửi chúng trở lại ứng dụng của họ. Cách tiếp cận này cho phép họ tích hợp một tính năng AI mạnh mẽ một cách an toàn và đáng tin cậy mà không cần phải tái kiến trúc sản phẩm cốt lõi của mình.
Một công ty tiếp thị xây dựng một công cụ nội bộ để tinh giản quy trình tạo nội dung. Họ cần các mô hình khác nhau để tạo dàn ý bài đăng blog, chú thích mạng xã hội và dòng tiêu đề email. Sử dụng nền tảng Backend AI ưu tiên mã lệnh (code-first), các nhà phát triển của họ triển khai ba mô hình chuyên biệt, riêng biệt. Nền tảng này cho phép họ quản lý các mô hình này như các vi dịch vụ độc lập, mỗi mô hình có điểm cuối API riêng. Cách tiếp cận mô-đun này đơn giản hóa việc cập nhật và bảo trì, vì họ có thể cải thiện một mô hình (ví dụ: trình tạo chú thích mạng xã hội) mà không ảnh hưởng đến các mô hình khác, đảm bảo một hệ thống backend mạnh mẽ và linh hoạt.
Công cụ Backend AI là các nền tảng chuyên dụng giúp đơn giản hóa quy trình xây dựng, triển khai và quản lý các thành phần phía máy chủ của ứng dụng AI. Chúng hoạt động như một cầu nối giữa một mô hình học máy đã được huấn luyện và một ứng dụng hướng tới người dùng. Các chức năng chính bao gồm lưu trữ mô hình, tự động tạo API để suy luận, xử lý khả năng mở rộng để quản lý lưu lượng người dùng và tích hợp với các dịch vụ thiết yếu như cơ sở dữ liệu vector. Về cơ bản, chúng xử lý cơ sở hạ tầng phức tạp để các nhà phát triển có thể tập trung vào việc xây dựng các tính năng AI.
Việc chọn công cụ phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn. Hãy xem xét các yếu tố sau:
Sự khác biệt chính là sự chuyên môn hóa. Các framework web truyền thống là công cụ đa năng để xây dựng nhiều loại ứng dụng web, tập trung vào các tính năng như ORM cơ sở dữ liệu, công cụ tạo mẫu và định tuyến. Các công cụ Backend AI được tối ưu hóa đặc biệt cho quy trình làm việc của học máy. Chúng vượt trội trong các tác vụ như triển khai các mô hình có các phụ thuộc phức tạp, cung cấp suy luận được tăng tốc bằng GPU, tự động mở rộng tài nguyên tính toán dựa trên tải API và tích hợp với các công nghệ dành riêng cho AI như cơ sở dữ liệu vector. Mặc dù bạn có thể xây dựng một backend AI bằng một framework truyền thống, nhưng nó sẽ đòi hỏi nhiều công việc thiết lập thủ công và quản lý cơ sở hạ tầng hơn đáng kể.
Không nhất thiết. Một trong những lợi ích chính của các công cụ Backend AI là chúng trừu tượng hóa phần lớn sự phức tạp của DevOps. Các nền tảng low-code và không máy chủ được thiết kế cho người dùng có ít hoặc không có kinh nghiệm DevOps, cho phép họ triển khai các mô hình chỉ với vài cú nhấp chuột. Các nền tảng ưu tiên mã lệnh cung cấp nhiều quyền kiểm soát hơn và có thể hưởng lợi từ một số kiến thức DevOps cho các cấu hình nâng cao, nhưng chúng vẫn tự động xử lý việc quản lý cơ sở hạ tầng cốt lõi, cung cấp máy chủ và mở rộng. Điều này cho phép các nhóm làm việc hiệu quả mà không cần một chuyên gia DevOps riêng cho các dịch vụ AI của họ.
Công cụ Backend AI là một thành phần quan trọng trong hệ sinh thái MLOps (Vận hành Học máy) rộng lớn hơn. MLOps bao gồm toàn bộ vòng đời của một mô hình học máy, bao gồm chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mô hình, quản lý phiên bản, giám sát và triển khai. Các công cụ Backend AI chuyên về các giai đoạn cuối của vòng đời này: triển khai, phục vụ và mở rộng. Mặc dù một số nền tảng MLOps toàn diện bao gồm cả khả năng phục vụ backend, nhiều công cụ Backend AI chuyên dụng chỉ tập trung vào việc làm cho quy trình triển khai và suy luận trở nên hiệu quả và đơn giản nhất có thể, thường tích hợp với các công cụ MLOps khác để huấn luyện và giám sát.
