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Inception Labs
Inception Labs 推出新一代擴散大型語言模型（dLLM），其速度比傳統模型快10倍，成本也更低。利用並行的、基於擴散的方法，它為文本和程式碼生成提供了前所未有的速度、品質和控制力，是企業級應用的理想選擇。
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基礎設施熱門 AI 工具包括 Cloudflare、Google Cloud、OctoAI、Supabase、Ollama、Hewlett Packard Enterprise (HPE)、Broadcom、DigitalOcean、NVIDIA Build、Runpod 等，幫助您快速提升效率。
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Cloudflare
Cloudflare 是一個全球連通雲平台，提供一整套全面的安全、效能和可靠性服務。它透過其 WAF 和 DDoS 防護功能保護網站和應用程式免受線上威脅，透過其全球 CDN 加速內容交付，並為開發人員提供一個無伺服器平台，用於在邊緣建構和部署應用程式，包括 AI 驅動的服務。
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Paperspace
Paperspace 是一個專為人工智慧和機器學習設計的高效能雲端運算平台。它提供對強大雲端GPU、託管式Jupyter筆記本和完整的MLOps平台（Gradient）的輕鬆存取，以建構、訓練和部署模型。它非常適合希望在無需管理複雜基礎設施的情況下加速其AI工作流程的開發人員、資料科學家和企業。
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Float16.cloud
Float16.cloud 是一個旨在加速人工智慧開發的無伺服器 GPU 平台。它提供對高效能 H100 GPU 的即時存取，具有按秒計費、零設定和無冷啟動的特點。開發人員可以直接透過 Python 指令稿部署開源大型語言模型、訓練模型和運行 AI 工作負載，而無需管理基礎設施。
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关于 基礎設施
AI 基礎設施是建構、訓練和部署人工智慧模型所需的基礎平台、服務和硬體。這些工具提供可擴展的運算資源（如 GPU 和 TPU），以及用於管理整個機器學習生命週期的專用軟體。對於需要處理大規模資料集和複雜運算的開發者與組織而言，它們至關重要，能夠支援大規模客製化 AI 解決方案的創建。這種基礎設施抽象化了管理硬體的複雜性，使團隊能專注於模型開發和創新。
核心功能
- 可擴展運算資源：按需存取強大的 GPU 和 TPU，以加速模型訓練和推論。
- 模型部署與託管：用於將模型部署到生產環境的託管服務和 API，具備自動擴展和監控功能。
- MLOps 平台：用於自動化和管理端到端機器學習生命週期的整合工具鏈，涵蓋從資料準備到部署的全過程。
- 優化資料儲存：專為 AI 訓練中使用的大規模資料集設計的高效能儲存解決方案。
- 開發環境：預先配置好 AI 開發所需框架和函式庫的開發環境。
適用 scénario
AI 基礎設施對於建構專有 AI 能力的科技公司、研究機構和企業至關重要。它被用於訓練大型語言模型 (LLM)、開發用於工業自動化的電腦視覺系統，以及為電商平台部署即時推薦引擎。資料科學團隊依靠它來管理複雜的實驗追蹤和模型版本控制。
選擇要點
選擇 AI 基礎設施時，應考慮具體的運算需求，如所需 GPU 的類型和數量。評估平台的可擴展性及其處理工作負載波動的能力。考量其 MLOps 工具的全面性，以確保工作流程的順暢。最後，分析其定價模式——按需付費、預留實例或無伺服器模式——以符合您的預算和使用模式。
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基礎設施 应用场景
1
訓練客製化大型語言模型
一個研究實驗室或 AI 新創公司需要基於其專有資料集訓練一個大型語言模型 (LLM)。他們使用 AI 基礎設施供應商來存取一個由數百個高效能 GPU 組成的叢集。這使他們能夠高效率地進行分散式訓練，將訓練時間從數月縮短至數週。平台預先配置的環境和資料儲存解決方案簡化了設定過程，讓研究人員能專注於模型架構和實驗，而非硬體管理。
2
部署即時推論 API
一家電子商務公司希望部署一個用於即時產品推薦的機器學習模型。他們使用 AI 基礎設施供應商的託管式模型託管服務。該服務提供了一個可擴展的 API 端點，能在促銷活動期間自動處理流量高峰。內建的監控工具使其營運團隊能夠追蹤延遲和錯誤率，確保流暢的使用者體驗。透過使用託管服務，該公司避免了自行建置和維護服務基礎設施的複雜性。
3
管理端對端的 MLOps 工作流程
一個企業資料科學團隊管理著數十個生產環境中的模型。他們採用了一個 MLOps 平台來簡化整個工作流程。該平台提供了資料版本控制、實驗追蹤和模型註冊等工具，為每個模型創建了可重現和可稽核的記錄。他們的 CI/CD 管道與該平台整合，自動化了測試、驗證和部署新模型版本的流程，從而顯著減少了人為錯誤，並加快了新 AI 功能的上市時間。
4
透過 API 微調基礎模型
一位開發者正在為法律行業建構一個專業的聊天機器人。他們沒有從頭開始訓練模型，而是使用來自基礎設施供應商的無伺服器 API 來微調一個大型基礎模型。他們將一個經過整理的小型法律問答資料集上傳到該服務。平台在其託管的基礎設施上處理整個微調過程。完成後，開發者會獲得一個用於其客製化模型的私有 API 端點，從而可以輕鬆地將其整合到應用程式中，而無需管理任何伺服器。
5
建構可擴展的資料處理管道
一家電腦視覺公司需要處理數百萬張影像以備模型訓練。他們使用 AI 基礎設施供應商的雲端儲存和資料處理服務。他們建構了一個自動化管道，每當新影像上傳時，就會觸發調整大小和標準化等處理作業。這種無伺服器方法使他們能夠並行處理海量資料，而無需佈建或管理伺服器，確保其資料集隨時可用於下一次訓練執行。
6
在安全環境中進行協作式 AI 開發
一家金融服務公司正在使用敏感的客戶資料開發詐欺偵測模型。他們需要一個安全且協作的環境。他們使用一個專業的 AI 平台，該平台提供具有嚴格存取控制的隔離開發環境（筆記本）。資料科學家可以在不暴露原始資料的情況下協作進行模型開發。該平台內建的安全功能和合規認證確保所有開發活動都遵守行業法規，從而在保護資料隱私的同時實現創新。
相关分类
基礎設施 常见问题
什麼是 AI 基礎設施？
AI 基礎設施是指開發、訓練、部署和管理 AI 模型所需的整套硬體、軟體和服務的集合。它包括強大的運算資源（如 GPU）、專門的資料儲存、網路以及 MLOps 平台。本質上，它是建構所有 AI 應用程式的基礎，為整個機器學習生命週期提供必要的算力和工具。
如何選擇合適的 AI 基礎設施？
選擇合適的 AI 基礎設施取決於幾個因素。首先，評估您的效能需求：您需要什麼類型的 GPU 或加速器，以及需要多少數量？其次，考慮可擴展性和靈活性，以應對未來的增長。第三，評估 MLOps 功能，確保它們能支援您的工作流程。最後，比較定價模型（例如，按需付費與預留實例），為您的使用模式找到最具成本效益的解決方案。
用於 AI 的 IaaS、PaaS 和無伺服器有什麼區別？
這些術語描述了 AI 雲端運算中不同層級的服務管理：
- IaaS (基礎設施即服務): 提供原始運算資源，如帶 GPU 的虛擬機器。您擁有最大控制權，但也要管理作業系統和軟體。
- PaaS (平台即服務): 提供一個託管平台，如託管的 Kubernetes 服務或像 SageMaker 這樣的專用 AI 平台。它抽象化了底層基礎設施，讓您專注於部署應用程式和模型。
- 無伺服器 (Serverless): 最高層級的抽象。您只需提供程式碼或模型，平台會自動處理所有基礎設施管理、擴展和執行，通常透過 API 實現。
AI 基礎設施的關鍵組成部分有哪些？
AI 基礎設施的核心組成部分協同工作，以支援機器學習的生命週期。它們通常包括：
- 運算：用於訓練和推論的高效能處理器，主要是 GPU 和 TPU。
- 儲存：用於處理海量資料集的快速、可擴展的儲存系統。
- 網路：用於連接運算和儲存資源的高頻寬、低延遲網路。
- MLOps 軟體：用於實驗追蹤、模型版本控制、自動化部署 (CI/CD) 和監控的平台和工具。
誰需要專用的 AI 基礎設施？
專用的 AI 基礎設施主要面向正在建構、訓練或部署自己客製化 AI 模型的開發者、資料科學家、研究人員和組織。雖然終端使用者可能透過 SaaS 應用程式與 AI 互動，但這些應用程式的創建者依賴於強大的基礎設施。如果您的工作涉及處理大型資料集、執行複雜的訓練任務或大規模提供模型服務，那麼您就需要一個專業的 AI 基礎設施解決方案。