关于 云计算
云计算平台提供按需访问的可扩展计算资源，是开发和部署AI应用的基础。这些平台提供虚拟化硬件（如强大的GPU和TPU）以及海量存储和网络功能，无需在物理基础设施上进行大量前期投资。这使得团队能够训练复杂模型、处理海量数据集，并以高可用性和灵活性托管AI服务。其“按需付费”模式让从个人研究者到大型企业的各类用户都能进行前沿的AI开发。
核心功能
- GPU/TPU加速：提供专门设计的处理器，用于加速机器学习模型的训练和推理任务。
- 可扩展数据存储：提供对象存储解决方案（如Amazon S3或Google Cloud Storage），能够容纳PB级的训练数据集。
- 托管式AI/ML平台：提供集成环境（如SageMaker, Azure ML），简化从数据准备到模型部署的整个机器学习生命周期。
- 无服务器计算：支持将AI模型部署为可根据需求自动扩展的端点，优化推理成本和性能。
- 高性能计算 (HPC)：提供互连的计算机集群，用于运行高级AI研究所需的大规模模拟和复杂计算任务。
适用场景
云计算对于数据科学家、机器学习工程师和专注于AI的初创公司至关重要。它被用于训练需要巨大算力的大型语言模型（LLM），部署用于自动驾驶等应用的实时计算机视觉API，以及运行大数据分析管道以提取用于模型构建的洞见。
选择要点
为AI项目选择云计算提供商时，应考虑特定GPU/TPU型号的可用性和性能。评估其托管式AI/ML平台的成熟度和功能集。分析针对长时间训练任务和零星推理工作负载的定价模型。此外，还需评估数据安全性、合规认证以及与现有MLOps工具的集成能力。
云计算应用场景
训练大规模深度学习模型
一家科技公司的数据科学团队需要在一个超过1000万张图片的数据集上训练一个新的计算机视觉模型。使用本地服务器需要数周时间。他们转而利用云计算平台，启动一个由16个高性能GPU实例组成的集群。他们使用平台托管的数据存储来存放数据集，并利用预配置的深度学习环境管理依赖项。这种并行处理能力将训练时间从数周缩短到仅48小时，从而实现更快的迭代和模型改进。
部署可扩展的AI推理API
一家初创公司开发了一款AI驱动的语法校正工具，需要为数千名并发用户提供服务。构建和维护能够处理流量波动的基础设施既复杂又昂贵。他们选择了一家主要云提供商的无服务器计算服务。他们将模型打包成一个容器，并将其部署为无服务器函数。平台会自动处理扩展、配置和维护工作。这种方法使他们只需为实际使用的计算时间付费，从而显著降低了运营成本，并确保即使在需求高峰期也能为所有用户提供响应迅速的体验。
运行大数据处理以进行特征工程
一位机器学习工程师需要处理TB级的原始用户日志数据，为推荐引擎创建特征。单台机器无法处理如此大的数据量。该工程师使用了云上的托管大数据服务，如EMR或Dataproc上的Apache Spark。他们编写了一个脚本来清洗、转换和聚合数据，然后在一个由数十台机器组成的动态配置集群上运行。云服务负责集群管理，任务在几小时内完成，而不是几天。生成的特征集随后存储在云存储中，可随时用于模型训练。
构建端到端的MLOps管道
一个企业AI团队希望自动化其整个机器学习工作流程，以确保可复现性并加快部署速度。他们使用了一家云提供商的托管AI平台。该平台集成了数据版本控制、实验跟踪、自动化模型训练（AutoML）、模型注册以及用于部署的CI/CD工具。一位机器学习工程师定义了从数据摄取到生产中模型监控的整个管道。当有新数据可用时，该管道会自动触发，重新训练模型，运行测试，并在新版本满足性能标准时进行部署，所有这些都在一个统一的云环境中完成。
微调基础语言模型
一家法律科技初创公司希望为合同分析创建一个专门的AI助手。他们没有从头开始构建大型语言模型（LLM），而是决定在一个专有的法律文件数据集上微调一个强大的开源模型。他们使用云平台租用一个高内存的GPU实例（如A100）几天。他们将数据集上传到安全的云存储，并使用流行的训练框架来运行微调过程。云平台以临时且经济高效的方式提供了必要的计算能力，使他们能够在不拥有昂贵硬件的情况下，创建一个高度专业化且有价值的AI资产。
托管协作式数据科学环境
一个分布式的数据科学家团队需要一个集中的环境来协作一个项目。设置独立的本地环境会导致版本冲突和不一致。团队负责人使用了一家云提供商的托管笔记本服务（如Amazon SageMaker Studio或Google Vertex AI Workbench）。这为每个团队成员提供了一个基于云的、容器化的JupyterLab实例，并可以共享访问数据集和代码库。这确保了每个人都使用相同的工具和数据，简化了协作，并使负责人能够轻松监控进度和管理资源，而无需进行任何基础设施设置。