關於 AI基礎設施
AI基礎設施是建構、訓練、部署和規模化管理機器學習模型所需的基礎硬體和軟體堆疊。它將GPU和TPU等專用運算資源與MLOps平台相結合，以簡化整個AI生命週期。對於企業而言，該基礎設施是將AI概念轉化為可靠的生產級應用的關鍵，支援超越現成API的客製化解決方案。它為開發專屬AI能力提供了必要的能力和控制。
核心功能
- 託管運算資源：提供對專為AI工作負載優化的強大GPU和TPU的按需存取。
- MLOps與實驗追蹤：提供資料版本控制、訓練執行追蹤和模型註冊表管理的工具。
- 可擴展的模型服務：包含將模型部署為高可用性、低延遲API的基礎設施。
- 資料處理管道：具備高效準備和轉換大型訓練資料集的框架。
- 安全協作環境：使團隊能夠透過強大的存取控制和安全協定在敏感資料上協同工作。
適用場景
AI基礎設施對於機器學習團隊、資料科學家和以AI為中心的企業至關重要。它被用於開發各行業客製模型，如金融領域的詐欺偵測、醫療領域的醫學影像分析、自動駕駛領域的感知模型以及電商領域的高階推薦引擎。它支援任何從AI實驗階段邁向生產部署的組織。
選擇要點
選擇AI基礎設施解決方案時，需考慮其支援的機器學習框架（如TensorFlow、PyTorch）、與現有資料堆疊的整合能力以及可擴展性選項。評估其用於生命週期管理的MLOps能力。此外，還應評估與您行業相關的安全與合規認證，並比較即用即付與專用叢集等不同的定價模式。
AI基礎設施應用場景
為機器學習團隊加速研發流程
一家金融科技新創公司的資料科學團隊需要快速迭代新的信用風險模型。他們使用託管的AI基礎設施平台，而不是花費數週時間來設定和配置伺服器。這使他們能夠即時配置由GPU驅動的環境，使用整合筆記本來進行開發，並利用內建的實驗追蹤功能來比較數百個模型變體。最終，模型開發時間減少了70%，使他們能夠比競爭對手更早地部署更準確的模型。
部署即時推薦引擎
一家電子商務公司希望部署一個能夠即時提供個人化產品推薦的機器學習模型。他們的工程團隊使用AI基礎設施的模型服務元件，將模型打包成一個容器，並將其部署為一個可擴展的API端點。該平台自動處理負載平衡、自動擴展以應對促銷活動期間的流量高峰，並提供監控延遲和錯誤率的儀表板。這確保了為數百萬用戶提供可靠、低延遲的服務，而無需專門的DevOps團隊。
安全地微調大型語言模型 (LLM)
一家金融服務公司需要利用其專有的客戶數據，為一個內部聊天機器人應用微調一個大型語言模型。由於嚴格的資料隱私法規，他們不能使用公有雲服務。他們在自己的資料中心內部署了一個私有AI基礎設施。這使其資料科學家能夠存取訓練所需的GPU叢集，同時確保所有敏感資料都保留在本地。該基礎設施的存取控制和稽核功能幫助他們在整個模型開發生命週期中保持合規性。
管理電腦視覺模型的生命週期
一家製造公司在其裝配線上使用電腦視覺模型來檢測產品缺陷。隨著新缺陷類型的出現，這些模型需要頻繁地重新訓練。他們使用MLOps平台（其AI基礎設施的關鍵部分）來自動化此過程。當模型性能下降時，該平台會自動觸發重新訓練管道，對新模型進行版本控制，透過一系列驗證測試運行它，並將其零停機地部署回工廠車間。這確保了品質控制系統始終保持最新和有效。
建構可擴展的資料標註管道
一家自動駕駛汽車公司需要處理和標註PB級的感測器資料（影像、光達）以訓練其感知模型。他們在AI基礎設施上建構了一個資料管道，該管道能自動從車輛中擷取資料，將標註任務分配給標註團隊，並對產生的資料集進行版本控制。該基礎設施提供了處理這些巨量資料集所需的可擴展儲存和運算能力，而管道則確保了標記好的資料能夠持續、高品質地流入其模型訓練工作流程，從而加速了開發週期。
為內部團隊提供AI即服務 (AI-as-a-Service)
一家大型企業希望使其各個業務部門（如市場行銷、財務）能夠在沒有深厚技術專長的情況下建構自己的AI解決方案。中央IT團隊建立了一個標準化的AI基礎設施平台。該平台為預測和分類等常見任務提供預先配置的範本，一個使用者友善的模型建構介面，以及自動化的部署。因此，市場行銷團隊可以獨立建構客戶流失預測模型，減少了對中央資料科學團隊的依賴，並促進了整個組織的創新。