Popular Cơ sở hạ tầng AI tools include Cloudflare, Google Cloud, OctoAI, Supabase, Ollama, Hewlett Packard Enterprise (HPE), Broadcom, DigitalOcean, NVIDIA Build và Runpod, helping you work more efficiently.
Inception Labs giới thiệu một thế hệ Mô hình Ngôn ngữ Lớn Khuếch tán (dLLM) mới, nhanh hơn và rẻ hơn tới 10 lần so với các mô hình truyền thống. Tận dụng phương pháp tiếp cận song song dựa trên khuếch tán, nó cung cấp tốc độ, chất lượng và khả năng kiểm soát chưa từng có cho việc tạo văn bản và mã, lý tưởng cho các ứng dụng cấp doanh nghiệp.
Trợ lý Mã
Broadcom là công ty dẫn đầu công nghệ toàn cầu cung cấp danh mục toàn diện các giải pháp phần mềm cơ sở hạ tầng và bán dẫn. Các sản phẩm của họ là nền tảng để xây dựng, mở rộng và bảo mật các trung tâm dữ liệu AI và đám mây AI riêng tư của doanh nghiệp tiên tiến nhất thế giới.
Bán dẫn
Nebius là một nền tảng đám mây hiệu suất cao được thiết kế đặc biệt cho AI và học máy. Nền tảng này cung cấp quyền truy cập vào các GPU NVIDIA mới nhất, các cụm có thể mở rộng với mạng InfiniBand và các dịch vụ được quản lý hoàn toàn như Kubernetes và Slurm, cho phép đào tạo, tinh chỉnh và suy luận mô hình AI liền mạch ở mọi quy mô.
Học máy
Inferable là một nền tảng nhà phát triển mã nguồn mở, có thể tự lưu trữ để xây dựng các agent và quy trình làm việc AI đáng tin cậy, bền bỉ và có phiên bản. Nó cho phép tạo ra các quy trình phức tạp, chạy dài với khả năng có sự tham gia của con người (human-in-the-loop), đầu ra có cấu trúc và thực thi tại chỗ để đảm bảo an ninh và kiểm soát tối đa.
Trình tạo Agent
Cloudflare là một nền tảng đám mây kết nối toàn cầu cung cấp một bộ dịch vụ toàn diện về bảo mật, hiệu suất và độ tin cậy. Nó bảo vệ các trang web và ứng dụng khỏi các mối đe dọa trực tuyến bằng WAF và giảm thiểu DDoS, tăng tốc độ phân phối nội dung qua CDN toàn cầu của mình, và cung cấp một nền tảng không máy chủ cho các nhà phát triển để xây dựng và triển khai các ứng dụng, bao gồm cả các dịch vụ được hỗ trợ bởi AI tại biên.
Serverless
MeshChain là một mạng lưới tính toán phi tập trung cung cấp các tài nguyên có thể mở rộng và hiệu quả về chi phí cho việc huấn luyện AI, suy luận và kết xuất đồ họa game. Bằng cách tận dụng mạng lưới các nút phân tán toàn cầu, nó giảm đáng kể chi phí cơ sở hạ tầng và tăng tốc các tác vụ tính toán, giúp công nghệ tiên tiến dễ tiếp cận hơn với các nhà phát triển, doanh nghiệp và game thủ.
Huấn luyện mô hình
Awan LLM là một nền tảng API suy luận LLM hiệu quả về chi phí và không bị giới hạn dành cho các nhà phát triển và người dùng chuyên nghiệp. Nền tảng này cung cấp khả năng tạo token không giới hạn với một khoản phí hàng tháng cố định, loại bỏ chi phí tính theo token. Nền tảng cung cấp quyền truy cập vào các mô hình phổ biến như Meta Llama 3.1 mà không bị kiểm duyệt, chạy trên phần cứng hiệu suất cao do chính họ sở hữu.
Nền tảng API
Banana là một nền tảng GPU không máy chủ được thiết kế cho các nhà phát triển AI để triển khai và mở rộng các mô hình học máy cho suy luận. Nó cung cấp các tính năng như GPU tự động co giãn, giá tính toán theo chi phí và một bộ công cụ DevOps đầy đủ. Xin lưu ý: Nền tảng Banana đã chính thức ngừng hoạt động vào ngày 31 tháng 3 năm 2024 và không còn hoạt động.
Học máy
Paperspace là một nền tảng điện toán đám mây hiệu suất cao được thiết kế cho AI và Học máy. Nó cung cấp quyền truy cập dễ dàng vào các GPU đám mây mạnh mẽ, sổ tay Jupyter được quản lý và một nền tảng MLOps hoàn chỉnh (Gradient) để xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình. Lý tưởng cho các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và doanh nghiệp muốn tăng tốc quy trình làm việc AI của họ mà không cần phải quản lý cơ sở hạ tầng phức tạp.
Học máy
Float16.cloud là một nền tảng GPU không máy chủ được thiết kế để tăng tốc phát triển AI. Nó cung cấp quyền truy cập tức thì vào các GPU H100 hiệu suất cao với thanh toán theo giây, không cần thiết lập và không có khởi động nguội. Các nhà phát triển có thể triển khai các LLM mã nguồn mở, huấn luyện mô hình và chạy các khối lượng công việc AI trực tiếp từ các kịch bản Python mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng.
Nền tảng dưới dạng dịch vụ (PaaS)Cơ sở hạ tầng AI cung cấp các nền tảng, dịch vụ và phần cứng cơ bản cần thiết để xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo. Các công cụ này cung cấp tài nguyên tính toán có thể mở rộng, chẳng hạn như GPU và TPU, cùng với phần mềm chuyên dụng để quản lý toàn bộ vòng đời học máy. Chúng rất cần thiết cho các nhà phát triển và tổ chức cần xử lý các bộ dữ liệu lớn và các phép tính phức tạp, cho phép tạo ra các giải pháp AI tùy chỉnh ở quy mô lớn. Cơ sở hạ tầng này trừu tượng hóa sự phức tạp của việc quản lý phần cứng, cho phép các nhóm tập trung vào phát triển mô hình và đổi mới.
Cơ sở hạ tầng AI rất quan trọng đối với các công ty công nghệ, viện nghiên cứu và doanh nghiệp xây dựng năng lực AI độc quyền. Nó được sử dụng để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), phát triển hệ thống thị giác máy tính cho tự động hóa công nghiệp và triển khai các công cụ đề xuất thời gian thực cho các nền tảng thương mại điện tử. Các nhóm khoa học dữ liệu dựa vào nó để quản lý việc theo dõi thử nghiệm phức tạp và quản lý phiên bản mô hình.
Khi chọn Cơ sở hạ tầng AI, hãy xem xét các nhu cầu tính toán cụ thể, chẳng hạn như loại và số lượng GPU cần thiết. Đánh giá khả năng mở rộng của nền tảng và khả năng xử lý khối lượng công việc biến động. Đánh giá tính toàn diện của các công cụ MLOps để hợp lý hóa quy trình làm việc của bạn. Cuối cùng, phân tích mô hình định giá — trả theo mức sử dụng, các phiên bản dành riêng hoặc không máy chủ — để phù hợp với ngân sách và mô hình sử dụng của bạn.
Một phòng thí nghiệm nghiên cứu hoặc một công ty khởi nghiệp AI cần huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên một bộ dữ liệu độc quyền. Họ sử dụng một nhà cung cấp cơ sở hạ tầng AI để truy cập vào một cụm gồm hàng trăm GPU hiệu suất cao. Điều này cho phép họ tiến hành huấn luyện phân tán một cách hiệu quả, giảm thời gian huấn luyện từ vài tháng xuống còn vài tuần. Các môi trường được cấu hình sẵn và giải pháp lưu trữ dữ liệu của nền tảng giúp đơn giản hóa quy trình thiết lập, cho phép các nhà nghiên cứu tập trung vào kiến trúc mô hình và thử nghiệm thay vì quản lý phần cứng.
Một công ty thương mại điện tử muốn triển khai một mô hình học máy để đề xuất sản phẩm theo thời gian thực. Họ sử dụng dịch vụ lưu trữ mô hình được quản lý từ một nhà cung cấp cơ sở hạ tầng AI. Dịch vụ này cung cấp một điểm cuối API có thể mở rộng, tự động xử lý các đợt tăng đột biến lưu lượng truy cập trong các sự kiện bán hàng. Các công cụ giám sát tích hợp cho phép đội ngũ vận hành của họ theo dõi độ trễ và tỷ lệ lỗi, đảm bảo trải nghiệm người dùng mượt mà. Bằng cách sử dụng dịch vụ được quản lý, công ty tránh được sự phức tạp của việc thiết lập và duy trì cơ sở hạ tầng phục vụ của riêng mình.
Một nhóm khoa học dữ liệu doanh nghiệp quản lý hàng chục mô hình đang hoạt động. Họ áp dụng một nền tảng MLOps để tinh giản toàn bộ quy trình làm việc của mình. Nền tảng này cung cấp các công cụ để quản lý phiên bản dữ liệu, theo dõi thử nghiệm và đăng ký mô hình. Điều này tạo ra một dấu vết có thể tái tạo và kiểm toán được cho mọi mô hình. Các đường ống CI/CD của họ được tích hợp với nền tảng, tự động hóa quy trình kiểm thử, xác thực và triển khai các phiên bản mô hình mới, giúp giảm đáng kể lỗi thủ công và tăng tốc thời gian đưa các tính năng AI mới ra thị trường.
Một nhà phát triển đang xây dựng một chatbot chuyên dụng cho ngành luật. Thay vì huấn luyện một mô hình từ đầu, họ sử dụng một API không máy chủ từ một nhà cung cấp cơ sở hạ tầng để tinh chỉnh một mô hình nền tảng lớn. Họ tải lên một bộ dữ liệu Hỏi & Đáp pháp lý nhỏ, đã được tuyển chọn vào dịch vụ. Nền tảng xử lý toàn bộ quá trình tinh chỉnh trên cơ sở hạ tầng được quản lý của mình. Sau khi hoàn tất, nhà phát triển có quyền truy cập vào một điểm cuối API riêng cho mô hình tùy chỉnh của họ, cho phép tích hợp dễ dàng vào ứng dụng của họ mà không cần quản lý bất kỳ máy chủ nào.
Một công ty thị giác máy tính cần xử lý hàng triệu hình ảnh để chuẩn bị cho việc huấn luyện mô hình. Họ sử dụng các dịch vụ lưu trữ đám mây và xử lý dữ liệu từ một nhà cung cấp cơ sở hạ tầng AI. Họ xây dựng một đường ống tự động kích hoạt các công việc xử lý — như thay đổi kích thước và chuẩn hóa — mỗi khi có hình ảnh mới được tải lên. Cách tiếp cận không máy chủ này cho phép họ xử lý lượng lớn dữ liệu song song mà không cần cấp phát hoặc quản lý máy chủ, đảm bảo bộ dữ liệu của họ luôn sẵn sàng cho lần chạy huấn luyện tiếp theo.
Một công ty dịch vụ tài chính đang phát triển một mô hình phát hiện gian lận sử dụng dữ liệu khách hàng nhạy cảm. Họ yêu cầu một môi trường an toàn và có tính cộng tác. Họ sử dụng một nền tảng AI chuyên dụng cung cấp các môi trường phát triển bị cô lập (notebook) với các biện pháp kiểm soát truy cập nghiêm ngặt. Các nhà khoa học dữ liệu có thể cộng tác phát triển mô hình mà không làm lộ dữ liệu thô. Các tính năng bảo mật tích hợp và chứng nhận tuân thủ của nền tảng đảm bảo rằng tất cả các hoạt động phát triển đều tuân thủ các quy định của ngành, cho phép đổi mới trong khi vẫn duy trì quyền riêng tư dữ liệu.
Cơ sở hạ tầng AI là toàn bộ tập hợp phần cứng, phần mềm và dịch vụ cần thiết để phát triển, huấn luyện, triển khai và quản lý các mô hình AI. Nó bao gồm các tài nguyên tính toán mạnh mẽ như GPU, lưu trữ dữ liệu chuyên dụng, mạng và các nền tảng MLOps. Về cơ bản, đó là nền tảng mà trên đó tất cả các ứng dụng AI được xây dựng, cung cấp sức mạnh và công cụ cần thiết cho toàn bộ vòng đời học máy.
Việc chọn cơ sở hạ tầng AI phù hợp phụ thuộc vào một số yếu tố. Đầu tiên, hãy đánh giá nhu cầu về hiệu suất của bạn: bạn cần loại GPU hoặc bộ tăng tốc nào và số lượng bao nhiêu? Thứ hai, hãy xem xét khả năng mở rộng và tính linh hoạt để xử lý sự tăng trưởng trong tương lai. Thứ ba, hãy đánh giá các khả năng MLOps để đảm bảo chúng hỗ trợ quy trình làm việc của bạn. Cuối cùng, hãy so sánh các mô hình định giá (ví dụ: trả theo mức sử dụng so với các phiên bản dành riêng) để tìm ra giải pháp hiệu quả nhất về chi phí cho các mô hình sử dụng của bạn.
Các thuật ngữ này mô tả các cấp độ quản lý dịch vụ khác nhau trong điện toán đám mây cho AI:
Các thành phần cốt lõi của cơ sở hạ tầng AI hoạt động cùng nhau để hỗ trợ vòng đời học máy. Chúng thường bao gồm:
Cơ sở hạ tầng AI chuyên dụng chủ yếu dành cho các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu, nhà nghiên cứu và các tổ chức đang xây dựng, huấn luyện hoặc triển khai các mô hình AI tùy chỉnh của riêng họ. Mặc dù người dùng cuối có thể tương tác với AI thông qua các ứng dụng SaaS, nhưng những người tạo ra các ứng dụng đó lại phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng mạnh mẽ. Nếu công việc của bạn liên quan đến việc xử lý các bộ dữ liệu lớn, chạy các công việc huấn luyện phức tạp hoặc phục vụ các mô hình ở quy mô lớn, bạn cần một giải pháp cơ sở hạ tầng AI chuyên dụng.
