關於 雲端運算
雲端運算平台提供按需取用的可擴展運算資源，是開發和部署AI應用的基礎。這些平台提供虛擬化硬體（如強大的GPU和TPU）以及海量儲存和網路功能，無需在實體基礎設施上進行大量前期投資。這使得團隊能夠訓練複雜模型、處理海量資料集，並以高可用性和靈活性託管AI服務。其「按需付費」模式讓從個人研究者到大型企業的各類使用者都能進行前沿的AI開發。
核心功能
- GPU/TPU加速：提供專門設計的處理器，用於加速機器學習模型的訓練和推論任務。
- 可擴展資料儲存：提供物件儲存解決方案（如Amazon S3或Google Cloud Storage），能夠容納PB級的訓練資料集。
- 託管式AI/ML平台：提供整合環境（如SageMaker, Azure ML），簡化從資料準備到模型部署的整個機器學習生命週期。
- 無伺服器運算：支援將AI模型部署為可根據需求自動擴展的端點，最佳化推論成本和效能。
- 高效能運算 (HPC)：提供互連的電腦叢集，用於執行進階AI研究所需的大規模模擬和複雜運算任務。
適用場景
雲端運算對於資料科學家、機器學習工程師和專注於AI的新創公司至關重要。它被用於訓練需要巨大算力的大型語言模型（LLM），部署用於自動駕駛等應用的即時電腦視覺API，以及執行大數據分析管道以擷取用於模型建構的洞見。
選擇要點
為AI專案選擇雲端運算供應商時，應考慮特定GPU/TPU型號的可用性和效能。評估其託管式AI/ML平台的成熟度和功能集。分析針對長時間訓練任務和零星推論工作負載的定價模型。此外，還需評估資料安全性、合規認證以及與現有MLOps工具的整合能力。
雲端運算應用場景
訓練大規模深度學習模型
一家科技公司的資料科學團隊需要在一個超過1000萬張圖片的資料集上訓練一個新的電腦視覺模型。使用本地伺服器需要數週時間。他們轉而利用雲端運算平台，啟動一個由16個高效能GPU執行個體組成的叢集。他們使用平台託管的資料儲存來存放資料集，並利用預先配置的深度學習環境管理相依性。這種平行處理能力將訓練時間從數週縮短到僅48小時，從而實現更快的迭代和模型改進。
部署可擴展的AI推論API
一家新創公司開發了一款AI驅動的語法校正工具，需要為數千名並行使用者提供服務。建構和維護能夠處理流量波動的基礎設施既複雜又昂貴。他們選擇了一家主要雲端供應商的無伺服器運算服務。他們將模型打包成一個容器，並將其部署為無伺服器函數。平台會自動處理擴展、配置和維護工作。這種方法使他們只需為實際使用的運算時間付費，從而顯著降低了營運成本，並確保即使在需求高峰期也能為所有使用者提供反應迅速的體驗。
執行大數據處理以進行特徵工程
一位機器學習工程師需要處理TB級的原始使用者日誌資料，為推薦引擎建立特徵。單一機器無法處理如此大的資料量。該工程師使用了雲端上的託管大數據服務，如EMR或Dataproc上的Apache Spark。他們編寫了一個腳本來清理、轉換和匯總資料，然後在一個由數十台機器組成的動態配置叢集上執行。雲端服務負責叢集管理，任務在幾小時內完成，而不是幾天。生成的特徵集隨後儲存在雲端儲存中，可隨時用於模型訓練。
建構端到端的MLOps管道
一個企業AI團隊希望自動化其整個機器學習工作流程，以確保可重現性並加快部署速度。他們使用了一家雲端供應商的託管AI平台。該平台整合了資料版本控制、實驗追蹤、自動化模型訓練（AutoML）、模型註冊以及用於部署的CI/CD工具。一位機器學習工程師定義了從資料擷取到生產中模型監控的整個管道。當有新資料可用時，該管道會自動觸發，重新訓練模型，執行測試，並在新版本滿足效能標準時進行部署，所有這些都在一個統一的雲端環境中完成。
微調基礎語言模型
一家法律科技新創公司希望為合約分析建立一個專門的AI助理。他們沒有從頭開始建構大型語言模型（LLM），而是決定在一個專有的法律文件資料集上微調一個強大的開源模型。他們使用雲端平台租用一個高記憶體的GPU執行個體（如A100）幾天。他們將資料集上傳到安全的雲端儲存，並使用流行的訓練框架來執行微調過程。雲端平台以臨時且具成本效益的方式提供了必要的運算能力，使他們能夠在不擁有昂貴硬體的情況下，建立一個高度專業化且有價值的AI資產。
託管協作式資料科學環境
一個分散式的資料科學家團隊需要一個集中的環境來協作一個專案。設定獨立的本地環境會導致版本衝突和不一致。團隊負責人使用了一家雲端供應商的託管筆記本服務（如Amazon SageMaker Studio或Google Vertex AI Workbench）。這為每個團隊成員提供了一個基於雲端的、容器化的JupyterLab執行個體，並可以共享存取資料集和程式碼庫。這確保了每個人都使用相同的工具和資料，簡化了協作，並使負責人能夠輕鬆監控進度和管理資源，而無需進行任何基礎設施設定。