Popular Cơ sở hạ tầng AI tools in Năng suất include PPIO, Xata, TiDB Cloud, ParadeDB, APIPark, Release, Release.ai và Determined AI, helping you work more efficiently.
Release.ai là một nền tảng cấp doanh nghiệp dành cho các nhà phát triển để dễ dàng triển khai, quản lý và mở rộng các mô hình AI hiệu suất cao. Nền tảng này cung cấp độ trễ suy luận dưới 100ms, tự động mở rộng liền mạch, bảo mật mạnh mẽ và một thư viện lớn các mô hình được tối ưu hóa sẵn, cho phép tích hợp nhanh chóng vào bất kỳ quy trình phát triển nào chỉ với vài dòng mã.
Nền tảng dưới dạng dịch vụ (PaaS)
TiDB Cloud là một dịch vụ cơ sở dữ liệu SQL phân tán được quản lý hoàn toàn (DBaaS). Nó cung cấp khả năng mở rộng theo chiều ngang, tương thích với MySQL và khả năng Xử lý Giao dịch/Phân tích Hỗn hợp (HTAP). Lý tưởng để xây dựng các ứng dụng hiện đại, sử dụng nhiều dữ liệu và các dịch vụ do AI cung cấp, nó đơn giản hóa các hoạt động cơ sở dữ liệu và cung cấp một backend mạnh mẽ cho các ứng dụng đòi hỏi cả giao dịch thời gian thực và phân tích phức tạp, bao gồm cả tìm kiếm vector cho AI.
Cơ sở dữ liệu vector
Xata là một nền tảng "Postgres ở quy mô lớn" được thiết kế để nâng cao tốc độ của nhà phát triển và tối ưu hóa hiệu suất cơ sở dữ liệu. Nó cung cấp các tính năng độc đáo như các nhánh Sao chép khi ghi (Copy-on-Write) tức thì với tính năng ẩn danh hóa PII, di chuyển lược đồ không thời gian chết, và một tác nhân được hỗ trợ bởi AI để tự động tinh chỉnh hiệu suất. Triển khai trên cơ sở hạ tầng của Xata hoặc trong đám mây của riêng bạn để có sự linh hoạt và tuân thủ tối đa.
Tối ưu hóa Cơ sở dữ liệu
PPIO là một nền tảng điện toán đám mây phân tán hàng đầu cung cấp sức mạnh tính toán AI, API mô hình và dịch vụ điện toán biên hiệu quả về chi phí và hiệu suất cao. Nền tảng này cung cấp cho các nhà phát triển và doanh nghiệp các giải pháp toàn diện cho các ứng dụng AI, video và metaverse, nổi bật với GPU không máy chủ, các phiên bản được đóng gói và quyền truy cập vào các mô hình ngôn ngữ lớn và đa phương thức phổ biến.
Lưu trữ mô hình
Release là một nền tảng môi trường tạm thời được hỗ trợ bởi AI giúp tăng tốc độ phát triển phần mềm. Nó cung cấp các môi trường thử nghiệm tức thì, biệt lập cho mỗi tính năng hoặc pull request, loại bỏ các nút thắt cổ chai về cơ sở hạ tầng. Bằng cách tích hợp với các công cụ phát triển AI và IDE, Release cho phép các nhóm thử nghiệm và triển khai mã nhanh hơn tới 10 lần.
DevOps
ParadeDB là một giải pháp thay thế hiện đại cho Elasticsearch được xây dựng trực tiếp trên Postgres. Nó tăng cường Postgres với các khả năng tìm kiếm và phân tích thời gian thực mạnh mẽ, bao gồm tìm kiếm toàn văn, khớp mờ và phân loại, loại bỏ nhu cầu về các quy trình ETL phức tạp và các công cụ tìm kiếm riêng biệt.
Tìm kiếm
APIPark là một cổng AI mã nguồn mở và cổng thông tin dành cho nhà phát triển được thiết kế để giúp các doanh nghiệp quản lý, tích hợp và triển khai các dịch vụ AI một cách hiệu quả. Nó tập trung hóa các lệnh gọi LLM, giảm chi phí và cung cấp các công cụ để chia sẻ, giám sát và bảo mật API.
Cổng LLM
Determined AI là một nền tảng huấn luyện học sâu mã nguồn mở giúp đơn giản hóa và tăng tốc phát triển mô hình. Nó cung cấp các công cụ tích hợp để tinh chỉnh siêu tham số, huấn luyện phân tán và theo dõi thử nghiệm, cho phép các nhà khoa học dữ liệu huấn luyện các mô hình tốt hơn một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn.
Khoa học dữ liệuCác công cụ Hạ tầng AI là các nền tảng và dịch vụ thiết yếu cung cấp môi trường nền tảng để phát triển, triển khai và quản lý các ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy. Các công cụ này trừu tượng hóa phần cứng và phần mềm phức tạp bên dưới, cho phép các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu xây dựng, huấn luyện và mở rộng các mô hình AI một cách hiệu quả, từ thử nghiệm đến sản xuất. Chúng rất quan trọng để đảm bảo độ tin cậy, hiệu suất và khả năng mở rộng của các hệ thống AI, hợp lý hóa toàn bộ vòng đời AI và nâng cao năng suất tổng thể cho các tổ chức.
Các công cụ Hạ tầng AI được sử dụng trong nhiều ngành khác nhau bởi các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư ML và đội ngũ vận hành CNTT. Chúng rất cần thiết cho các tổ chức xây dựng và mở rộng các sản phẩm dựa trên AI, từ các công ty khởi nghiệp đến các doanh nghiệp lớn, đảm bảo phát triển và triển khai hệ thống AI mạnh mẽ và hiệu quả.
Khi chọn công cụ Hạ tầng AI, hãy xem xét khả năng mở rộng của tài nguyên tính toán, phạm vi khả năng MLOps, dễ dàng tích hợp với các ngăn xếp công nghệ hiện có, các tính năng quản lý dữ liệu và các giao thức bảo mật. Đánh giá hỗ trợ của nhà cung cấp, mô hình định giá và khả năng của nền tảng để hỗ trợ các framework AI cụ thể và nhu cầu triển khai của bạn.
Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng nền tảng hạ tầng AI để truy cập các môi trường được cấu hình sẵn, tài nguyên tính toán có thể mở rộng và các công cụ MLOps, giảm đáng kể thời gian từ việc tạo mẫu mô hình đến triển khai sản xuất. Điều này cho phép lặp lại và thử nghiệm nhanh hơn với các kiến trúc mô hình và bộ dữ liệu khác nhau, dẫn đến chu kỳ đổi mới nhanh hơn và cải thiện hiệu suất mô hình.
Các công ty có bộ dữ liệu lớn sử dụng hạ tầng ghi nhãn dữ liệu để ghi nhãn hình ảnh, văn bản hoặc âm thanh một cách hiệu quả cho học máy có giám sát. Điều này bao gồm việc phân phối nhiệm vụ cho người ghi nhãn, đảm bảo kiểm soát chất lượng và tích hợp dữ liệu đã ghi nhãn trực tiếp vào các quy trình huấn luyện, điều này rất quan trọng để xây dựng các mô hình AI hiệu suất cao.
Hạ tầng MLOps cho phép các nhóm kỹ thuật triển khai các mô hình đã huấn luyện dưới dạng API mạnh mẽ, giám sát hiệu suất của chúng theo thời gian thực để phát hiện sự trôi dạt hoặc sai lệch, và tự động huấn luyện lại hoặc cập nhật mô hình khi cần. Điều này đảm bảo hiệu suất tối ưu liên tục của các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và duy trì độ chính xác trong môi trường động.
Các nhà phát triển tận dụng các dịch vụ hạ tầng AI đám mây (ví dụ: Kubernetes được quản lý, các dịch vụ AI chuyên biệt) để xây dựng và lưu trữ các ứng dụng AI tùy chỉnh mà không cần quản lý phần cứng bên dưới. Điều này mang lại sự linh hoạt, khả năng mở rộng và quyền truy cập vào các khả năng AI tiên tiến, cho phép các doanh nghiệp đổi mới nhanh chóng và triển khai các giải pháp phù hợp.
Các tổ chức sử dụng hạ tầng quản trị AI để triển khai kiểm soát truy cập, theo dõi nguồn gốc mô hình, đảm bảo tuân thủ quyền riêng tư dữ liệu và kiểm toán các quyết định của hệ thống AI. Điều này rất quan trọng cho việc triển khai AI có trách nhiệm, đặc biệt trong các ngành được quản lý, giúp xây dựng lòng tin và giảm thiểu rủi ro liên quan đến các ứng dụng AI.
Các nhóm vận hành CNTT sử dụng các công cụ hạ tầng để quản lý và tối ưu hóa việc phân bổ các tài nguyên GPU và CPU đắt tiền trên nhiều dự án và nhóm AI. Điều này đảm bảo hiệu quả chi phí, tối đa hóa việc sử dụng phần cứng chuyên dụng cho huấn luyện và suy luận, đồng thời ngăn chặn tranh chấp tài nguyên, dẫn đến việc thực hiện dự án suôn sẻ hơn.
Công cụ Hạ tầng AI là các nền tảng và dịch vụ nền tảng cung cấp môi trường cần thiết để phát triển, triển khai và quản lý các ứng dụng AI và học máy. Chúng cung cấp khả năng tính toán có thể mở rộng, quản lý dữ liệu, khả năng MLOps và truy cập API, cho phép quản lý vòng đời AI hiệu quả và đáng tin cậy từ thử nghiệm đến sản xuất.
Các công cụ này nâng cao năng suất bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại như triển khai và giám sát mô hình, cung cấp tài nguyên có thể mở rộng theo yêu cầu và cung cấp môi trường tích hợp cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển. Điều này cho phép các nhóm tập trung nhiều hơn vào đổi mới và ít hơn vào việc quản lý các hệ thống phức tạp bên dưới, đẩy nhanh toàn bộ vòng đời phát triển AI.
Mặc dù Hạ tầng AI thường chạy trên các nền tảng điện toán đám mây tổng quát, nhưng nó được chuyên biệt hóa. Điện toán đám mây tổng quát cung cấp các tài nguyên CNTT rộng lớn như máy ảo và lưu trữ. Tuy nhiên, Hạ tầng AI bổ sung các dịch vụ cụ thể như cụm GPU được quản lý, quy trình MLOps, công cụ ghi nhãn dữ liệu và các dịch vụ AI được xây dựng sẵn, tất cả đều được tối ưu hóa cho các yêu cầu độc đáo của khối lượng công việc học máy, cung cấp một môi trường phù hợp hơn cho phát triển AI.
Khi chọn một nền tảng Hạ tầng AI, hãy tìm kiếm các khả năng huấn luyện và triển khai mô hình mạnh mẽ, các công cụ quản lý và ghi nhãn dữ liệu toàn diện, các tính năng MLOps mạnh mẽ để quản lý vòng đời, tài nguyên tính toán có thể mở rộng (đặc biệt là GPU) và truy cập API an toàn. Việc tích hợp với ngăn xếp công nghệ hiện có của bạn, hiệu quả chi phí và hỗ trợ của nhà cung cấp cũng là những yếu tố quan trọng để thành công lâu dài.
Các công cụ Hạ tầng AI chủ yếu mang lại lợi ích cho các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy, nhà phát triển AI và các nhóm vận hành CNTT chịu trách nhiệm về các hệ thống AI. Chúng cũng mang lại giá trị đáng kể cho các tổ chức muốn mở rộng các sáng kiến AI của mình, cải thiện độ tin cậy của mô hình, đẩy nhanh thời gian đưa sản phẩm AI ra thị trường và đảm bảo quản trị và bảo mật mạnh mẽ trên toàn bộ các triển khai AI của họ.
