Popular Lưu trữ AI tools in Cơ sở hạ tầng include ClawCloud Run, helping you work more efficiently.
ClawCloud Run là một nền tảng phát triển cloud-native được thiết kế để đơn giản hóa vòng đời ứng dụng. Nó cho phép các nhà phát triển xây dựng, triển khai, quản lý và chạy các ứng dụng trong một môi trường đám mây thống nhất mà không cần viết các tệp YAML phức tạp. Với canvas trực quan, các mẫu chỉ bằng một cú nhấp chuột và quản lý cơ sở dữ liệu tích hợp, nó giúp đẩy nhanh quá trình đưa sản phẩm ra thị trường.
Nền tảng như một dịch vụDịch vụ Lưu trữ AI cung cấp cơ sở hạ tầng chuyên dụng được thiết kế để triển khai, chạy và mở rộng các mô hình và ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Các nền tảng này được xây dựng với khả năng tăng tốc GPU và tính toán thông lượng cao, cần thiết để xử lý khối lượng công việc chuyên sâu của suy luận học máy. Chúng cho phép các nhà phát triển và doanh nghiệp làm cho các mô hình AI của họ có thể truy cập được thông qua API với độ trễ thấp và tính sẵn sàng cao. Điều này đảm bảo rằng các tính năng do AI cung cấp có thể được tích hợp liền mạch vào các sản phẩm hướng tới người dùng và hệ thống nội bộ.
Lưu trữ AI rất quan trọng đối với các công ty công nghệ, công ty khởi nghiệp và doanh nghiệp tích hợp AI vào dịch vụ của họ. Nó thường được sử dụng để triển khai chatbot dịch vụ khách hàng, cung cấp năng lượng cho các công cụ đề xuất thời gian thực, lưu trữ API thị giác máy tính để phân tích hình ảnh và phục vụ các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân loại văn bản hoặc dịch thuật. Bất kỳ ứng dụng nào yêu cầu phản hồi tức thì do AI điều khiển đều được hưởng lợi từ cơ sở hạ tầng chuyên dụng này.
Khi chọn dịch vụ Lưu trữ AI, hãy đánh giá các loại GPU có sẵn và hiệu suất của chúng. Xem xét mô hình định giá — cho dù đó là trả tiền cho mỗi lần sử dụng, dựa trên thời gian hay chi phí cố định cho các tài nguyên chuyên dụng. Đánh giá sự dễ dàng triển khai, tích hợp với các quy trình MLOps và mức độ hỗ trợ cho các framework AI cụ thể của bạn. Cuối cùng, hãy kiểm tra các tính năng bảo mật và chứng nhận tuân thủ dữ liệu có liên quan đến ngành của bạn.
Một nhà phát triển ứng dụng di động cần tích hợp các tính năng dịch tức thì vào ứng dụng của họ cho khán giả toàn cầu. Bằng cách sử dụng nền tảng Lưu trữ AI, họ triển khai một mô hình dịch máy thần kinh (NMT) đã được đào tạo trước. Nền tảng này cung cấp một điểm cuối API có thể mở rộng, có thể xử lý hàng nghìn yêu cầu đồng thời. Cơ sở hạ tầng có độ trễ thấp đảm bảo rằng người dùng nhận được bản dịch trong mili giây, tạo ra trải nghiệm liền mạch trong ứng dụng. Nhà phát triển tránh được sự phức tạp của việc quản lý máy chủ GPU, chỉ tập trung vào việc phát triển ứng dụng trong khi dịch vụ lưu trữ đảm bảo tính sẵn sàng và hiệu suất cao.
Một công ty khởi nghiệp ra mắt một dịch vụ web để tạo ra nghệ thuật AI dựa trên các gợi ý văn bản. Điều này đòi hỏi sức mạnh GPU đáng kể cho mỗi yêu cầu tạo. Họ sử dụng một dịch vụ Lưu trữ AI được quản lý cung cấp quyền truy cập vào các GPU cao cấp như NVIDIA A100. Tính năng tự động mở rộng của dịch vụ rất quan trọng, vì nó tự động cung cấp thêm GPU trong thời gian sử dụng cao điểm (ví dụ: sau một chiến dịch tiếp thị) và thu hẹp lại trong thời gian yên tĩnh để tiết kiệm chi phí. Mô hình trả tiền theo mức sử dụng này cho phép công ty khởi nghiệp cung cấp một dịch vụ mạnh mẽ mà không cần đầu tư lớn ban đầu vào phần cứng.
Một tổ chức tài chính muốn sử dụng một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để phân tích các tài liệu nội bộ nhạy cảm mà không để lộ dữ liệu cho các API công cộng. Họ chọn một giải pháp Lưu trữ AI chuyên dụng. Điều này cung cấp cho họ một môi trường riêng tư, an toàn để lưu trữ một LLM mã nguồn mở mạnh mẽ. Nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ quản lý phần cứng, các bản vá bảo mật và cơ sở hạ tầng mạng, cho phép đội ngũ khoa học dữ liệu của tổ chức tập trung vào việc tinh chỉnh mô hình và xây dựng các ứng dụng nội bộ trên đó. Các tài nguyên chuyên dụng đảm bảo hiệu suất nhất quán và tuân thủ các quy định nghiêm ngặt về quyền riêng tư dữ liệu.
Một công ty công nghệ bán lẻ phát triển một mô hình thị giác máy tính để phân tích các luồng camera trong cửa hàng nhằm tìm ra các mẫu lưu lượng khách hàng. Mô hình cần xử lý nhiều luồng video trong thời gian thực. Họ triển khai mô hình này trên một nền tảng Lưu trữ AI được tối ưu hóa cho suy luận có độ trễ thấp. Các máy chủ được phân phối theo địa lý của nền tảng đảm bảo rằng việc xử lý dữ liệu diễn ra gần các vị trí cửa hàng, giảm thiểu độ trễ mạng. Thiết lập này cho phép công ty cung cấp cho các nhà bán lẻ các bảng điều khiển thời gian thực về hành vi của khách hàng, giúp họ tối ưu hóa bố cục cửa hàng và nhân sự mà không cần tự xây dựng và duy trì một cơ sở hạ tầng phân tán phức tạp.
Một nhóm khoa học dữ liệu thường xuyên cần tinh chỉnh các mô hình mã nguồn mở trên các bộ dữ liệu độc quyền. Thay vì mua và bảo trì các máy chủ GPU đắt tiền tại chỗ, họ sử dụng một nền tảng Lưu trữ AI cung cấp quyền truy cập theo yêu cầu vào các phiên bản máy tính mạnh mẽ. Họ có thể khởi động một môi trường với nhiều GPU A100 trong vài giờ để chạy một công việc tinh chỉnh, sau đó tắt nó đi để ngừng phát sinh chi phí. Các môi trường được cấu hình sẵn của nền tảng với sổ tay Jupyter và các thư viện cần thiết cho phép họ bắt đầu làm việc ngay lập tức, giúp tăng tốc đáng kể chu kỳ phát triển và thử nghiệm mô hình của họ.
Một nền tảng thương mại điện tử muốn cung cấp các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa cho người dùng khi họ duyệt trang web. Mô hình học máy của họ cần xử lý dữ liệu hành vi của người dùng trong thời gian thực để tạo ra các đề xuất phù hợp. Họ triển khai mô hình bằng cách sử dụng dịch vụ Lưu trữ AI. Khả năng của dịch vụ trong việc xử lý các lệnh gọi API có thông lượng cao, độ trễ thấp là rất quan trọng. Khi lưu lượng truy cập vào trang web thương mại điện tử tăng lên, nền tảng lưu trữ sẽ tự động mở rộng các tài nguyên được phân bổ cho mô hình, đảm bảo rằng công cụ đề xuất vẫn nhanh và phản hồi nhanh, điều này trực tiếp góp phần cải thiện sự tương tác của người dùng và tỷ lệ chuyển đổi cao hơn.
Lưu trữ AI đề cập đến các dịch vụ cơ sở hạ tầng đám mây chuyên dụng được thiết kế đặc biệt để triển khai, quản lý và mở rộng các mô hình AI. Không giống như lưu trữ web thông thường, lưu trữ AI cung cấp các tài nguyên thiết yếu như GPU mạnh mẽ, môi trường phần mềm được cấu hình sẵn với các framework như PyTorch và TensorFlow, và các công cụ để quản lý phiên bản và giám sát mô hình. Mục đích chính của nó là phục vụ các mô hình AI dưới dạng các API có thể mở rộng, độ trễ thấp, giúp tích hợp các khả năng AI vào ứng dụng một cách hiệu quả.
Sự khác biệt chính nằm ở ngăn xếp phần cứng và phần mềm. Lưu trữ web tiêu chuẩn được tối ưu hóa để phục vụ các trang web và ứng dụng sử dụng máy chủ dựa trên CPU. Mặt khác, Lưu trữ AI được xây dựng xung quanh tính toán tăng tốc bằng GPU, hiệu quả hơn hàng nghìn lần cho việc xử lý song song mà các mô hình AI yêu cầu. Ngoài ra, các nền tảng lưu trữ AI cung cấp phần mềm chuyên dụng, chẳng hạn như trình điều khiển CUDA, các framework AI và công cụ MLOps, không có sẵn trong môi trường lưu trữ tiêu chuẩn. Thiết lập chuyên dụng này đảm bảo hiệu suất, khả năng mở rộng và độ tin cậy tối ưu cho khối lượng công việc AI.
Việc chọn nhà cung cấp phù hợp phụ thuộc vào một số yếu tố. Hãy xem xét những điều sau:
Hầu như bất kỳ loại mô hình học máy nào cũng có thể được triển khai bằng dịch vụ Lưu trữ AI. Các ví dụ phổ biến bao gồm:
Điều quan trọng là nền tảng lưu trữ cung cấp các tài nguyên tính toán cần thiết (chủ yếu là GPU) để chạy các quy trình suy luận của các mô hình này một cách hiệu quả.
Dịch vụ Lưu trữ AI rất cần thiết cho nhiều đối tượng người dùng và tổ chức. Điều này bao gồm:
