Σύντομη απάντηση: Η Τεχνητή Νοημοσύνη στο cloud computing αφορά τη χρήση πλατφορμών cloud για την αποθήκευση δεδομένων, την ενοικίαση υπολογιστικών προγραμμάτων, την εκπαίδευση μοντέλων, την ανάπτυξή τους ως υπηρεσιών και την παρακολούθησή τους στην παραγωγή. Έχει σημασία επειδή οι περισσότερες αποτυχίες συγκεντρώνονται γύρω από δεδομένα, ανάπτυξη και λειτουργίες, όχι από τα μαθηματικά. Εάν χρειάζεστε γρήγορη κλιμάκωση ή επαναλήψιμες εκδόσεις, το cloud + MLOps είναι η πρακτική οδός.
Βασικά συμπεράσματα:
Κύκλος ζωής : Δεδομένα γης, κατασκευή χαρακτηριστικών, εκπαίδευση, ανάπτυξη και, στη συνέχεια, παρακολούθηση της απόκλισης, της καθυστέρησης και του κόστους.
Διακυβέρνηση : Ενσωματώστε ελέγχους πρόσβασης, αρχεία καταγραφής ελέγχου και διαχωρισμό περιβάλλοντος από την αρχή.
Αναπαραγωγιμότητα : Καταγράψτε εκδόσεις δεδομένων, κώδικα, παραμέτρων και περιβαλλόντων, ώστε οι εκτελέσεις να παραμένουν επαναλήψιμες.
Έλεγχος κόστους : Χρησιμοποιήστε ομαδοποίηση, προσωρινή αποθήκευση, όρια αυτόματης κλιμάκωσης και εκπαίδευση spot/preemptible για να αποφύγετε τους σοκαρισμένους λογαριασμούς.
Μοτίβα ανάπτυξης : Επιλέξτε διαχειριζόμενες πλατφόρμες, ροές εργασίας Lakehouse, Kubernetes ή RAG με βάση την ομαδική πραγματικότητα.
Άρθρα που ίσως σας ενδιαφέρουν μετά από αυτό:
🔗 Κορυφαία εργαλεία διαχείρισης επιχειρήσεων στο cloud με τεχνητή νοημοσύνη
Συγκρίνετε κορυφαίες πλατφόρμες cloud που βελτιστοποιούν τις λειτουργίες, τα οικονομικά και τις ομάδες.
🔗 Τεχνολογίες που απαιτούνται για παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη μεγάλης κλίμακας
Βασικές υποδομές, δεδομένα και διακυβέρνηση που απαιτούνται για την ανάπτυξη της Γενικής Τεχνητής Νοημοσύνης (GenAI).
🔗 Δωρεάν εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης για ανάλυση δεδομένων
Οι καλύτερες λύσεις τεχνητής νοημοσύνης χωρίς κόστος για τον καθαρισμό, τη μοντελοποίηση και την οπτικοποίηση συνόλων δεδομένων.
🔗 Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη ως υπηρεσία;
Εξηγεί το AIaaS, τα οφέλη, τα μοντέλα τιμολόγησης και τις συνήθεις περιπτώσεις επιχειρηματικής χρήσης.
Τεχνητή Νοημοσύνη στο Cloud Computing: Ο Απλός Ορισμός 🧠☁️
Στην ουσία της, η Τεχνητή Νοημοσύνη στο cloud computing σημαίνει χρήση πλατφορμών cloud για την πρόσβαση σε:
-
Υπολογιστική ισχύς (CPU, GPU, TPU) Google Cloud: Έγγραφα GPU για TPU AI Cloud
-
Αποθήκευση (λίμνες δεδομένων, αποθήκες, αποθήκευση αντικειμένων) AWS: Τι είναι μια λίμνη δεδομένων; AWS: Τι είναι μια αποθήκη δεδομένων; Amazon S3 (αποθήκευση αντικειμένων)
-
Υπηρεσίες Τεχνητής Νοημοσύνης (εκπαίδευση μοντέλων, ανάπτυξη, API για όραση, ομιλία, NLP) Υπηρεσίες Τεχνητής Νοημοσύνης AWS API Τεχνητής Νοημοσύνης Google Cloud
-
Εργαλεία MLOps (αγωγοί, παρακολούθηση, μητρώο μοντέλων, CI-CD για ML) Google Cloud: Τι είναι τα MLOps; Vertex AI Model Registry
Αντί να αγοράζετε τα δικά σας ακριβά μηχανήματα, νοικιάζετε ό,τι χρειάζεστε, όταν τα χρειάζεστε NIST SP 800-145 . Σαν να νοικιάζετε ένα γυμναστήριο για μια έντονη προπόνηση αντί να φτιάχνετε ένα γυμναστήριο στο γκαράζ σας και μετά να μην χρησιμοποιείτε ποτέ ξανά τον διάδρομο. Συμβαίνει και στους καλύτερους από εμάς 😬
Με απλά λόγια: η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι αυτή που κλιμακώνεται, αποστέλλεται, ενημερώνεται και λειτουργεί μέσω της υποδομής cloud NIST SP 800-145 .
Γιατί η Τεχνητή Νοημοσύνη + το Cloud είναι τόσο σημαντική 🚀
Ας είμαστε ειλικρινείς - τα περισσότερα έργα τεχνητής νοημοσύνης δεν αποτυγχάνουν επειδή τα μαθηματικά είναι δύσκολα. Αποτυγχάνουν επειδή «τα πράγματα γύρω από το μοντέλο» μπερδεύονται:
-
τα δεδομένα είναι διάσπαρτα
-
τα περιβάλλοντα δεν ταιριάζουν
-
το μοντέλο λειτουργεί στον φορητό υπολογιστή κάποιου αλλά πουθενά αλλού
-
η ανάπτυξη αντιμετωπίζεται σαν μια δεύτερη σκέψη
-
Η ασφάλεια και η συμμόρφωση εμφανίζονται αργά σαν απρόσκλητος ξάδερφος 😵
Οι πλατφόρμες cloud βοηθούν επειδή προσφέρουν:
1) Ελαστική κλίμακα 📈
Εκπαιδεύστε ένα μοντέλο σε ένα μεγάλο σύμπλεγμα για μικρό χρονικό διάστημα και, στη συνέχεια, απενεργοποιήστε το NIST SP 800-145 .
2) Ταχύτερος πειραματισμός ⚡
Γρήγορη λειτουργία διαχειριζόμενων σημειωματάριων, προκατασκευασμένων αγωγών και στιγμιότυπων GPU Google Cloud: GPU για τεχνητή νοημοσύνη .
3) Ευκολότερη ανάπτυξη 🌍
Αναπτύξτε μοντέλα ως API, εργασίες δέσμης ή ενσωματωμένες υπηρεσίες Red Hat: Τι είναι ένα REST API; Μετασχηματισμός δέσμης SageMaker .
4) Ολοκληρωμένα οικοσυστήματα δεδομένων 🧺
Οι αγωγοί δεδομένων, οι αποθήκες και τα αναλυτικά στοιχεία σας συχνά βρίσκονται ήδη στο cloud AWS: Αποθήκη δεδομένων vs λίμνη δεδομένων .
5) Συνεργασία και διακυβέρνηση 🧩
Τα δικαιώματα, τα αρχεία καταγραφής ελέγχου, η διαχείριση εκδόσεων και τα κοινόχρηστα εργαλεία ενσωματώνονται (μερικές φορές με επώδυνο τρόπο, αλλά παρόλα αυτά) στα μητρώα Azure ML (MLops) .
Πώς λειτουργεί η Τεχνητή Νοημοσύνη στο Cloud Computing στην πράξη (Η πραγματική ροή) 🔁
Ορίστε ο συνηθισμένος κύκλος ζωής. Όχι η εκδοχή του «τέλειου διαγράμματος»... αυτή που βιώνεται.
Βήμα 1: Τα δεδομένα αποθηκεύονται στο cloud storage 🪣
Παραδείγματα: κάδοι αποθήκευσης αντικειμένων, λίμνες δεδομένων, βάσεις δεδομένων cloud Amazon S3 (αποθήκευση αντικειμένων) AWS: Τι είναι μια λίμνη δεδομένων; Επισκόπηση του Google Cloud Storage .
Βήμα 2: Επεξεργασία δεδομένων + δημιουργία χαρακτηριστικών 🍳
Το καθαρίζεις, το μεταμορφώνεις, δημιουργείς λειτουργίες, ίσως το μεταδίδεις σε streaming.
Βήμα 3: Εκπαίδευση μοντέλου 🏋️
Χρησιμοποιείτε cloud computing (συχνά GPU) για να εκπαιδεύσετε το Google Cloud: GPU για AI :
-
κλασικά μοντέλα μηχανικής μάθησης
-
μοντέλα βαθιάς μάθησης
-
βελτιστοποιήσεις μοντέλου βάσης
-
συστήματα ανάκτησης (ρυθμίσεις τύπου RAG) άρθρο για την Επαυξημένη Παραγωγή Ανάκτησης (RAG)
Βήμα 4: Ανάπτυξη 🚢
Τα μοντέλα συσκευάζονται και εξυπηρετούνται μέσω:
-
REST APIs Red Hat: Τι είναι ένα REST API;
-
τερματικά χωρίς διακομιστή SageMaker Serverless Inference
-
Κοντέινερ Kubernetes Kubernetes: Αυτόματη κλιμάκωση οριζόντιας μονάδας
-
Αγωγοί συμπερασμάτων παρτίδας Μετασχηματισμός παρτίδας SageMaker Vertex Προβλέψεις παρτίδας AI
Βήμα 5: Παρακολούθηση + ενημερώσεις 👀
Τροχιά:
-
αφάνεια
-
μετατόπιση ακρίβειας SageMaker Model Monitor
-
Μετατόπιση δεδομένων Παρακολούθηση μοντέλου Vertex AI
-
κόστος ανά πρόβλεψη
-
ακραίες περιπτώσεις που σε κάνουν να ψιθυρίζεις «αυτό δεν θα έπρεπε να είναι δυνατό…» 😭
Αυτή είναι η μηχανή. Αυτή είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη στο Cloud Computing εν κινήσει, όχι απλώς ως ορισμός.
Τι κάνει μια καλή έκδοση της Τεχνητής Νοημοσύνης στο Cloud Computing; ✅☁️🤖
Αν θέλετε μια «καλή» υλοποίηση (όχι απλώς μια φανταχτερή επίδειξη), εστιάστε σε αυτά:
Α) Σαφής διαχωρισμός των ανησυχιών 🧱
-
επίπεδο δεδομένων (αποθήκευση, διακυβέρνηση)
-
επίπεδο εκπαίδευσης (πειράματα, αγωγοί)
-
επίπεδο εξυπηρέτησης (API, κλιμάκωση)
-
επίπεδο παρακολούθησης (μετρικά στοιχεία, αρχεία καταγραφής, ειδοποιήσεις) SageMaker Model Monitor
Όταν όλα συνδυάζονται, η αποσφαλμάτωση μετατρέπεται σε συναισθηματική βλάβη.
Β) Αναπαραγωγιμότητα από προεπιλογή 🧪
Ένα καλό σύστημα σάς επιτρέπει να δηλώσετε, χωρίς να χρειάζεται να κουνάτε το χέρι σας:
-
τα δεδομένα που εκπαίδευσαν αυτό το μοντέλο
-
η έκδοση κώδικα
-
οι υπερπαράμετροι
-
το περιβάλλον
Αν η απάντηση είναι «εεε, νομίζω ότι ήταν το τρέξιμο της Τρίτης...» έχεις ήδη μπλέξει 😅
Γ) Σχεδιασμός με γνώμονα το κόστος 💸
Η τεχνητή νοημοσύνη στο cloud είναι ισχυρή, αλλά είναι επίσης ο ευκολότερος τρόπος για να δημιουργήσετε κατά λάθος έναν λογαριασμό που σας κάνει να αμφισβητήσετε τις επιλογές της ζωής σας.
Οι καλές ρυθμίσεις περιλαμβάνουν:
-
αυτόματη κλιμάκωση Kubernetes: Οριζόντια αυτόματη κλιμάκωση Pod
-
προγραμματισμός στιγμιότυπων
-
Επιλογές spot-preemptible όταν είναι δυνατόν Amazon EC2 Spot Instances Google Cloud Preemptible VMs
-
Μετασχηματισμός παρτίδας SageMaker για την προσωρινή αποθήκευση και την ομαδοποίηση
Δ) Ασφάλεια και συμμόρφωση ενσωματωμένα 🔐
Δεν βιδώνεται αργότερα όπως η ταινία αγωγών σε έναν διαρροή σωλήνα.
Ε) Μια πραγματική πορεία από το πρωτότυπο στην παραγωγή 🛣️
Αυτό είναι το μεγάλο πρόβλημα. Μια καλή «έκδοση» της Τεχνητής Νοημοσύνης στο cloud περιλαμβάνει MLOps, μοτίβα ανάπτυξης και παρακολούθηση από την αρχή. Google Cloud: Τι είναι τα MLOps;. Διαφορετικά, είναι ένα έργο επιστημονικής έκθεσης με ένα φανταχτερό τιμολόγιο.
Συγκριτικός Πίνακας: Δημοφιλείς Επιλογές Τεχνητής Νοημοσύνης στο Cloud (Και Σε Ποιους Απευθύνονται) 🧰📊
Παρακάτω είναι ένας γρήγορος, ελαφρώς υποστηρικτικός πίνακας. Οι τιμές είναι σκόπιμα γενικές, επειδή η τιμολόγηση στο cloud είναι σαν να παραγγέλνεις καφέ - η βασική τιμή δεν είναι ποτέ η τιμή 😵💫
| Εργαλείο / Πλατφόρμα | Ακροατήριο | Ακριβό | Γιατί λειτουργεί (περιλαμβάνονται ιδιόρρυθμες σημειώσεις) |
|---|---|---|---|
| AWS SageMaker | Ομάδες Μηχανικής Μάθησης, επιχειρήσεις | Πληρωμή κατά τη χρήση | Πλατφόρμα ML πλήρους στοίβας - εκπαίδευση, τελικά σημεία, αγωγοί. Ισχυρό, αλλά μενού παντού. |
| Τεχνητή Νοημοσύνη Google Vertex | Ομάδες Μηχανικής Μάθησης, οργανισμοί επιστήμης δεδομένων | Πληρωμή κατά τη χρήση | Ισχυρή διαχειριζόμενη εκπαίδευση + μητρώο μοντέλων + ενσωματώσεις. Αισθάνεται ομαλά όταν κάνει κλικ. |
| Μηχανική Μάθηση Azure | Επιχειρήσεις, οργανισμοί με επίκεντρο την MS | Πληρωμή κατά τη χρήση | Συνεργάζεται άψογα με το οικοσύστημα Azure. Καλές επιλογές διακυβέρνησης, πολλά κουμπιά. |
| Databricks (ML + Lakehouse) | Ομάδες με έντονη δραστηριότητα στη μηχανική δεδομένων | Συνδρομή + χρήση | Ιδανικό για την ανάμειξη αγωγών δεδομένων + μηχανικής μάθησης σε ένα μέρος. Συχνά αγαπητό από πρακτικές ομάδες. |
| Χαρακτηριστικά τεχνητής νοημοσύνης Snowflake | Οργανισμοί με προτεραιότητα στην ανάλυση | Βασισμένο στη χρήση | Καλό όταν ο κόσμος σου βρίσκεται ήδη σε μια αποθήκη. Λιγότερο «εργαστήριο μηχανικής μάθησης», περισσότερη «Τεχνητή Νοημοσύνη σε στυλ SQL» |
| IBM Watsonx | Ρυθμιζόμενες βιομηχανίες | Τιμολόγηση επιχειρήσεων | Η διακυβέρνηση και οι έλεγχοι των επιχειρήσεων αποτελούν σημαντικό παράγοντα. Συχνά επιλέγονται για συστήματα που απαιτούν αυστηρές πολιτικές. |
| Διαχειριζόμενα Kubernetes (DIY ML) | Μηχανικοί πλατφόρμας | Μεταβλητός | Ευέλικτο και προσαρμοσμένο στις ανάγκες σας. Επίσης… εσείς αναλαμβάνετε τον πόνο όταν χαλάει 🙃 |
| Συμπερασματολογία χωρίς διακομιστή (συναρτήσεις + τελικά σημεία) | Ομάδες προϊόντων | Βασισμένο στη χρήση | Ιδανικό για αιχμηρή κυκλοφορία. Παρακολουθήστε τις κρύες εκκινήσεις και την καθυστέρηση σαν γεράκι. |
Δεν πρόκειται για την επιλογή «του καλύτερου» - πρόκειται για το πώς να ταιριάζεις με την πραγματικότητα της ομάδας σου. Αυτό είναι το μυστικό.
Συνήθεις περιπτώσεις χρήσης για την Τεχνητή Νοημοσύνη στο Cloud Computing (με παραδείγματα) 🧩✨
Εδώ είναι που υπερέχουν οι ρυθμίσεις AI-in-cloud:
1) Αυτοματοποίηση υποστήριξης πελατών 💬
-
βοηθοί συνομιλίας
-
δρομολόγηση εισιτηρίων
-
συνόψιση
-
API Cloud Natural Language για ανίχνευση συναισθημάτων και προθέσεων
2) Συστήματα συστάσεων 🛒
-
προτάσεις προϊόντων
-
ροές περιεχομένου
-
«Άτομα αγόρασαν επίσης»
Αυτά συχνά χρειάζονται κλιμακώσιμη συμπερασματολογία και ενημερώσεις σχεδόν σε πραγματικό χρόνο.
3) Εντοπισμός απάτης και βαθμολόγηση κινδύνου 🕵️
Το cloud διευκολύνει τη διαχείριση bursts, τη ροή συμβάντων και την εκτέλεση συνόλων.
4) Πληροφορίες εγγράφων 📄
-
Αγωγοί OCR
-
εξαγωγή οντοτήτων
-
ανάλυση συμβολαίων
-
Ανάλυση τιμολογίων Συναρτήσεις AI Snowflake Cortex
Σε πολλούς οργανισμούς, εδώ είναι που ο χρόνος επιστρέφεται αθόρυβα.
5) Πρόβλεψη και βελτιστοποίηση με γνώμονα την επάρκεια 📦
Πρόβλεψη ζήτησης, σχεδιασμός αποθεμάτων, βελτιστοποίηση διαδρομών. Το cloud βοηθάει επειδή τα δεδομένα είναι μεγάλα και η επανεκπαίδευση είναι συχνή.
6) Εφαρμογές γενετικής τεχνητής νοημοσύνης 🪄
-
σύνταξη περιεχομένου
-
βοήθεια με τον κώδικα
-
εσωτερικά bots γνώσης (RAG)
-
Έγγραφο για την Επαυξημένη Παραγωγή
Ανάκτησης Δεδομένων Αυτή είναι συχνά η στιγμή που οι εταιρείες λένε τελικά: «Πρέπει να γνωρίζουμε πού ισχύουν οι κανόνες πρόσβασης στα δεδομένα μας». 😬
Αρχιτεκτονικά μοτίβα που θα δείτε παντού 🏗️
Μοτίβο 1: Πλατφόρμα Διαχειριζόμενης Μηχανικής Μάθησης (η διαδρομή «θέλουμε λιγότερους πονοκεφάλους») 😌
-
δεδομένα μεταφόρτωσης
-
εκπαίδευση με διαχειριζόμενες θέσεις εργασίας
-
ανάπτυξη σε διαχειριζόμενα τελικά σημεία
-
παρακολούθηση σε πίνακες ελέγχου πλατφόρμας Παρακολούθηση μοντέλου SageMaker Παρακολούθηση μοντέλου AI Vertex
Λειτουργεί καλά όταν η ταχύτητα έχει σημασία και δεν θέλετε να δημιουργήσετε εσωτερικά εργαλεία από την αρχή.
Πρότυπο 2: Lakehouse + Μηχανική Μάθηση (η διαδρομή «με προτεραιότητα στα δεδομένα») 🏞️
-
ενοποίηση ροών εργασίας μηχανικής δεδομένων + ML
-
εκτέλεση σημειωματαρίων, αγωγών, μηχανικής χαρακτηριστικών κοντά στα δεδομένα
-
Ισχυρό για οργανισμούς που ήδη λειτουργούν σε μεγάλα συστήματα ανάλυσης Databricks Lakehouse
Μοτίβο 3: ML σε κοντέινερ σε Kubernetes (η διαδρομή «θέλουμε έλεγχο») 🎛️
-
μοντέλα συσκευασίας σε δοχεία
-
κλιμάκωση με πολιτικές αυτόματης κλιμάκωσης Kubernetes: Αυτόματη κλιμάκωση οριζόντιας μονάδας
-
ενσωμάτωση πλέγματος υπηρεσιών, παρατηρησιμότητας, διαχείρισης μυστικών
Γνωστό και ως: «Έχουμε αυτοπεποίθηση και μας αρέσει να κάνουμε debugging σε περίεργες ώρες»
Μοτίβο 4: RAG (Ανάκτηση-Επαυξημένη Δημιουργία) (η διαδρομή «χρησιμοποιήστε τις γνώσεις σας») 📚🤝
-
έγγραφα σε χώρο αποθήκευσης στο cloud
-
ενσωματώσεις + αποθήκευση διανυσμάτων
-
Το επίπεδο ανάκτησης τροφοδοτεί ένα μοντέλο με το περιβάλλον που περιλαμβάνεται
-
κιγκλιδώματα + έλεγχος πρόσβασης + έγγραφο καταγραφής με δυνατότητα ανάκτησης με επαυξημένη παραγωγή (RAG)
Αυτό αποτελεί σημαντικό μέρος των σύγχρονων συζητήσεων για την Τεχνητή Νοημοσύνη στο cloud, επειδή αφορά το πόσες πραγματικές επιχειρήσεις χρησιμοποιούν την γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη με ασφάλεια.
MLOps: Το κομμάτι που όλοι υποτιμούν 🧯
Αν θέλετε η Τεχνητή Νοημοσύνη στο cloud να λειτουργεί αποτελεσματικά στην παραγωγή, χρειάζεστε MLOps. Όχι επειδή είναι της μόδας - επειδή τα μοντέλα μεταβάλλονται, τα δεδομένα αλλάζουν και οι χρήστες είναι δημιουργικοί με τον χειρότερο τρόπο. Google Cloud: Τι είναι τα MLOps ;
Βασικά κομμάτια:
-
Παρακολούθηση πειράματος : τι λειτούργησε, τι όχι Παρακολούθηση MLflow
-
Μητρώο μοντέλων : εγκεκριμένα μοντέλα, εκδόσεις, μεταδεδομένα Μητρώο μοντέλων MLflow Μητρώο μοντέλων Vertex AI
-
CI-CD για Μηχανική Μάθηση : δοκιμές + αυτοματοποίηση ανάπτυξης Google Cloud MLOps (CD & αυτοματοποίηση)
-
Αποθήκευση χαρακτηριστικών : συνεπή χαρακτηριστικά σε όλη την εκπαίδευση και την εξαγωγή συμπερασμάτων SageMaker Feature Store
-
Παρακολούθηση : απόκλιση απόδοσης, σήματα πόλωσης, καθυστέρηση, κόστος Παρακολούθηση μοντέλου SageMaker Παρακολούθηση μοντέλου Vertex AI
-
Στρατηγική επαναφοράς : ναι, όπως το κανονικό λογισμικό
Αν το αγνοήσεις αυτό, θα καταλήξεις με έναν «ζωολογικό κήπο-μοντέλο» 🦓 όπου όλα είναι ζωντανά, τίποτα δεν είναι επισημασμένο και εσύ φοβάσαι να ανοίξεις την πύλη.
Ασφάλεια, Απόρρητο και Συμμόρφωση (Δεν είναι το διασκεδαστικό κομμάτι, αλλά... Ναι) 🔐😅
Η Τεχνητή Νοημοσύνη στο cloud computing εγείρει μερικά πικάντικα ερωτήματα:
Έλεγχος πρόσβασης δεδομένων 🧾
Ποιος μπορεί να έχει πρόσβαση σε δεδομένα εκπαίδευσης; Αρχεία καταγραφής συμπερασμάτων; Προτροπές; Έξοδοι;
Κρυπτογράφηση και μυστικά 🗝️
Τα κλειδιά, τα διακριτικά και τα διαπιστευτήρια χρειάζονται σωστό χειρισμό. Η φράση "Σε αρχείο ρυθμίσεων" δεν αποτελεί χειρισμό.
Απομόνωση και μίσθωση 🧱
Ορισμένοι οργανισμοί απαιτούν ξεχωριστά περιβάλλοντα για ανάπτυξη, staging και παραγωγή. Το cloud βοηθάει - αλλά μόνο αν το ρυθμίσετε σωστά.
Ελεγξιμότητα 📋
Οι ρυθμιζόμενοι οργανισμοί συχνά χρειάζεται να επιδεικνύουν:
-
ποια δεδομένα χρησιμοποιήθηκαν
-
πώς λαμβάνονταν οι αποφάσεις
-
ποιος χρησιμοποίησε τι
-
όταν άλλαξε το IBM watsonx.governance
Διαχείριση κινδύνου μοντέλου ⚠️
Αυτό περιλαμβάνει:
-
έλεγχοι προκατάληψης
-
ανταγωνιστική δοκιμή
-
άμυνες άμεσης έγχυσης (για παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη)
-
ασφαλές φιλτράρισμα εξόδου
Όλα αυτά μας επιστρέφουν στο θέμα: δεν πρόκειται απλώς για «Τεχνητή Νοημοσύνη που φιλοξενείται στο διαδίκτυο». Είναι ΤΝ που λειτουργεί υπό πραγματικούς περιορισμούς.
Συμβουλές για το Κόστος και την Απόδοση (Για να μην κλάψετε αργότερα) 💸😵💫
Μερικές συμβουλές δοκιμασμένες στη μάχη:
-
Χρησιμοποιήστε το μικρότερο μοντέλο που ανταποκρίνεται στην ανάγκη.
Το μεγαλύτερο δεν είναι πάντα καλύτερο. Μερικές φορές είναι απλώς… μεγαλύτερο. -
Συμπερασματολογία παρτίδας όταν είναι δυνατόν.
Φθηνότερος και πιο αποτελεσματικός μετασχηματισμός παρτίδας SageMaker . -
Επιθετική αποθήκευση στην προσωρινή μνήμη,
ειδικά για επαναλαμβανόμενα ερωτήματα και ενσωματώσεις. -
Αυτόματη κλιμάκωση, αλλά με όριο.
Η απεριόριστη κλιμάκωση μπορεί να σημαίνει απεριόριστα έξοδα. Kubernetes: Αυτόματη κλιμάκωση οριζόντιας βάσης . Ρωτήστε με πώς ξέρω... στην πραγματικότητα, μην το κάνετε 😬 -
Παρακολουθήστε το κόστος ανά τελικό σημείο και ανά λειτουργία.
Διαφορετικά, θα βελτιστοποιήσετε το λάθος πράγμα. -
Χρησιμοποιήστε υπολογιστική με δυνατότητα προεπιλογής spot για εκπαίδευση.
Μεγάλη εξοικονόμηση εάν οι εργασίες εκπαίδευσής σας μπορούν να διαχειριστούν διακοπές. Amazon EC2 Spot Instances. Google Cloud Preemptible VMs .
Λάθη που κάνουν οι άνθρωποι (ακόμα και οι έξυπνες ομάδες) 🤦♂️
-
Αντιμετώπιση της τεχνητής νοημοσύνης στο cloud ως «απλώς συνδέστε ένα μοντέλο»
-
Αγνοώντας την ποιότητα των δεδομένων μέχρι την τελευταία στιγμή
-
Αποστολή μοντέλου χωρίς παρακολούθηση του SageMaker Model Monitor
-
Δεν σχεδιάζω επανεκπαίδευση ρυθμού Google Cloud: Τι είναι τα MLOps;
-
Ξεχνώντας ότι οι ομάδες ασφαλείας υπάρχουν μέχρι την εβδομάδα κυκλοφορίας 😬
-
Υπερβολική μηχανική από την πρώτη μέρα (μερικές φορές μια απλή βασική γραμμή κερδίζει)
Επίσης, μια ήσυχα βάναυση περίπτωση: οι ομάδες υποτιμούν το πόσο απεχθάνονται οι χρήστες την καθυστέρηση. Ένα μοντέλο που είναι ελαφρώς λιγότερο ακριβές αλλά γρήγορο συχνά κερδίζει. Οι άνθρωποι είναι ανυπόμονα μικρά θαύματα.
Βασικά σημεία 🧾✅
Η Τεχνητή Νοημοσύνη στο Cloud Computing είναι η πλήρης πρακτική της δημιουργίας και λειτουργίας Τεχνητής Νοημοσύνης χρησιμοποιώντας υποδομή cloud - κλιμάκωση της εκπαίδευσης, απλοποίηση της ανάπτυξης, ενσωμάτωση αγωγών δεδομένων και λειτουργικοποίηση μοντέλων με MLOps, ασφάλεια και διακυβέρνηση Google Cloud: Τι είναι τα MLOps; NIST SP 800-145 .
Γρήγορη ανακεφαλαίωση:
-
Το cloud παρέχει στην Τεχνητή Νοημοσύνη την υποδομή για κλιμάκωση και αποστολή 🚀 NIST SP 800-145
-
Η τεχνητή νοημοσύνη δίνει στα workloads του cloud «εγκέφαλο» που αυτοματοποιεί τις αποφάσεις 🤖
-
Η μαγεία δεν είναι απλώς η εκπαίδευση - είναι η ανάπτυξη, η παρακολούθηση και η διακυβέρνηση 🧠🔐 SageMaker Model Monitor
-
Επιλέξτε πλατφόρμες με βάση τις ανάγκες της ομάδας, όχι την ομίχλη μάρκετινγκ 📌
-
Παρακολουθήστε το κόστος και τις επιχειρήσεις σαν γεράκι που φοράει γυαλιά 🦅👓 (κακή μεταφορά, αλλά το καταλαβαίνετε)
Αν ήρθατε εδώ σκεπτόμενοι «Η Τεχνητή Νοημοσύνη στο cloud computing είναι απλώς ένα μοντέλο API», όχι - είναι ένα ολόκληρο οικοσύστημα. Άλλοτε κομψό, άλλοτε ταραχώδες, άλλοτε και τα δύο ταυτόχρονα 😅☁️
Συχνές ερωτήσεις
Τι σημαίνει η «Τεχνητή Νοημοσύνη στο cloud computing» στην καθημερινή μας ζωή
Η Τεχνητή Νοημοσύνη στο cloud computing σημαίνει ότι χρησιμοποιείτε πλατφόρμες cloud για την αποθήκευση δεδομένων, την ενεργοποίηση υπολογιστικών μονάδων (CPU/GPU/TPU), την εκπαίδευση μοντέλων, την ανάπτυξή τους και την παρακολούθησή τους - χωρίς να έχετε στην κατοχή σας το υλικό. Στην πράξη, το cloud γίνεται ο χώρος όπου εκτελείται ολόκληρος ο κύκλος ζωής της Τεχνητής Νοημοσύνης σας. Νοικιάζετε ό,τι χρειάζεστε όταν το χρειάζεστε και στη συνέχεια μειώνετε την κλίμακα όταν τελειώσετε.
Γιατί τα έργα Τεχνητής Νοημοσύνης αποτυγχάνουν χωρίς υποδομή cloud και MLOps
Οι περισσότερες αποτυχίες συμβαίνουν γύρω από το μοντέλο, όχι μέσα σε αυτό: ασυνεπή δεδομένα, ασύμβατα περιβάλλοντα, εύθραυστες αναπτύξεις και έλλειψη παρακολούθησης. Τα εργαλεία cloud βοηθούν στην τυποποίηση των προτύπων αποθήκευσης, υπολογισμού και ανάπτυξης, ώστε τα μοντέλα να μην κολλάνε στο "λειτούργησε στον φορητό υπολογιστή μου". Το MLOps προσθέτει την κολλώδη ουσία που λείπει: παρακολούθηση, μητρώα, αγωγούς και επαναφορά, ώστε το σύστημα να παραμένει αναπαραγώγιμο και συντηρήσιμο.
Η τυπική ροή εργασίας για την Τεχνητή Νοημοσύνη στο cloud computing, από τα δεδομένα έως την παραγωγή
Μια συνηθισμένη ροή είναι η εξής: τα δεδομένα καταλήγουν σε χώρο αποθήκευσης cloud, υποβάλλονται σε επεξεργασία σε λειτουργίες και, στη συνέχεια, τα μοντέλα εκπαιδεύονται σε κλιμακωτό υπολογιστικό σύστημα. Στη συνέχεια, αναπτύσσετε μέσω ενός τελικού σημείου API, μιας μαζικής εργασίας, μιας εγκατάστασης χωρίς διακομιστή ή μιας υπηρεσίας Kubernetes. Τέλος, παρακολουθείτε την καθυστέρηση, την απόκλιση και το κόστος και, στη συνέχεια, επαναλαμβάνετε την επανεκπαίδευση και τις ασφαλέστερες αναπτύξεις. Οι περισσότεροι πραγματικοί αγωγοί επαναλαμβάνονται συνεχώς αντί να αποστέλλονται μία φορά.
Επιλογή μεταξύ SageMaker, Vertex AI, Azure ML, Databricks και Kubernetes
Επιλέξτε με βάση την πραγματικότητα της ομάδας σας, όχι τον θόρυβο μάρκετινγκ της «καλύτερης πλατφόρμας». Οι διαχειριζόμενες πλατφόρμες ML (SageMaker/Vertex AI/Azure ML) μειώνουν τους λειτουργικούς πονοκεφάλους με εργασίες εκπαίδευσης, τελικά σημεία, μητρώα και παρακολούθηση. Το Databricks συχνά ταιριάζει σε ομάδες που ασχολούνται με τη μηχανική δεδομένων και θέλουν ML κοντά σε αγωγούς και αναλυτικά στοιχεία. Το Kubernetes παρέχει μέγιστο έλεγχο και προσαρμογή, αλλά εσείς έχετε επίσης την αξιοπιστία, τις πολιτικές κλιμάκωσης και τον εντοπισμό σφαλμάτων όταν τα πράγματα χαλούν.
Αρχιτεκτονικά μοτίβα που εμφανίζονται περισσότερο στις ρυθμίσεις cloud AI σήμερα
Θα βλέπετε συνεχώς τέσσερα μοτίβα: διαχειριζόμενες πλατφόρμες ML για ταχύτητα, lakehouse + ML για οργανισμούς που δίνουν προτεραιότητα στα δεδομένα, ML με κοντέινερ σε Kubernetes για έλεγχο και RAG (γεννήτρια με επαυξημένη ανάκτηση) για «ασφαλή χρήση της εσωτερικής μας γνώσης». Το RAG συνήθως περιλαμβάνει έγγραφα σε χώρο αποθήκευσης cloud, ενσωματώσεις + ένα χώρο αποθήκευσης διανυσμάτων, ένα επίπεδο ανάκτησης και ελέγχους πρόσβασης με καταγραφή. Το μοτίβο που επιλέγετε θα πρέπει να ταιριάζει με την ωριμότητα διακυβέρνησης και λειτουργιών σας.
Πώς οι ομάδες αναπτύσσουν μοντέλα AI cloud: REST API, εργασίες δέσμης, χωρίς διακομιστή ή Kubernetes
Τα REST API είναι συνηθισμένα για προβλέψεις σε πραγματικό χρόνο όταν η καθυστέρηση του προϊόντος έχει σημασία. Η μαζική συμπερασματολογία είναι εξαιρετική για την προγραμματισμένη βαθμολόγηση και την οικονομική αποδοτικότητα, ειδικά όταν τα αποτελέσματα δεν χρειάζεται να είναι άμεσα. Τα τερματικά χωρίς διακομιστή μπορούν να λειτουργήσουν καλά για αιχμηρή κίνηση, αλλά οι κρύες εκκινήσεις και η καθυστέρηση χρειάζονται προσοχή. Το Kubernetes είναι ιδανικό όταν χρειάζεστε λεπτομερή κλιμάκωση και ενσωμάτωση με εργαλεία πλατφόρμας, αλλά προσθέτει λειτουργική πολυπλοκότητα.
Τι πρέπει να παρακολουθείτε στην παραγωγή για να διατηρείτε τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης σε καλή κατάσταση
Κατ' ελάχιστον, παρακολουθήστε την καθυστέρηση, τα ποσοστά σφάλματος και το κόστος ανά πρόβλεψη, ώστε η αξιοπιστία και ο προϋπολογισμός να παραμένουν ορατά. Από την πλευρά της μηχανικής μάθησης (ML), παρακολουθήστε την απόκλιση δεδομένων και την απόκλιση απόδοσης για να εντοπίσετε πότε αλλάζει η πραγματικότητα στο πλαίσιο του μοντέλου. Η καταγραφή περιπτώσεων αιχμής και κακών αποτελεσμάτων έχει επίσης σημασία, ειδικά για περιπτώσεις γενετικής χρήσης όπου οι χρήστες μπορούν να είναι δημιουργικά ανταγωνιστικοί. Η καλή παρακολούθηση υποστηρίζει επίσης αποφάσεις επαναφοράς όταν τα μοντέλα παρουσιάζουν οπισθοδρόμηση.
Μείωση του κόστους τεχνητής νοημοσύνης στο cloud χωρίς μείωση της απόδοσης
Μια συνηθισμένη προσέγγιση είναι η χρήση του μικρότερου μοντέλου που πληροί την απαίτηση και στη συνέχεια η βελτιστοποίηση της συμπερασματολογίας με ομαδοποίηση και προσωρινή αποθήκευση. Η αυτόματη κλιμάκωση βοηθάει, αλλά χρειάζεται όρια, ώστε η «ελαστικότητα» να μην μετατραπεί σε «απεριόριστες δαπάνες». Για την εκπαίδευση, η υπολογιστική spot/preemptible μπορεί να εξοικονομήσει πολλά εάν οι εργασίες σας ανέχονται διακοπές. Η παρακολούθηση του κόστους ανά τελικό σημείο και ανά λειτουργία σάς εμποδίζει να βελτιστοποιήσετε το λάθος μέρος του συστήματος.
Οι μεγαλύτεροι κίνδυνοι ασφάλειας και συμμόρφωσης με την Τεχνητή Νοημοσύνη στο cloud
Οι μεγάλοι κίνδυνοι είναι η ανεξέλεγκτη πρόσβαση σε δεδομένα, η αδύναμη διαχείριση μυστικών και η έλλειψη ιχνών ελέγχου για το ποιος εκπαίδευσε και ανέπτυξε τι. Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη προσθέτει επιπλέον προβλήματα, όπως άμεση εισαγωγή δεδομένων, μη ασφαλείς εξόδους και ευαίσθητα δεδομένα που εμφανίζονται σε αρχεία καταγραφής. Πολλοί αγωγοί χρειάζονται απομόνωση περιβάλλοντος (dev/staging/prod) και σαφείς πολιτικές για τις προτροπές, τις εξόδους και την καταγραφή συμπερασμάτων. Οι ασφαλέστερες ρυθμίσεις αντιμετωπίζουν τη διακυβέρνηση ως βασική απαίτηση συστήματος και όχι ως ενημέρωση κώδικα της εβδομάδας κυκλοφορίας.
Αναφορές
-
Εθνικό Ινστιτούτο Προτύπων και Τεχνολογίας (NIST) - SP 800-145 (Τελικό) - csrc.nist.gov
-
Google Cloud - GPU για Τεχνητή Νοημοσύνη - cloud.google.com
-
Google Cloud - Τεκμηρίωση για την TPU του Cloud - docs.cloud.google.com
-
Amazon Web Services (AWS) - Amazon S3 (αποθήκευση αντικειμένων) - aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) - Τι είναι μια λίμνη δεδομένων; - aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) - Τι είναι μια αποθήκη δεδομένων; - aws.amazon.com
-
Υπηρεσίες Web Amazon (AWS) - Υπηρεσίες Τεχνητής Νοημοσύνης AWS - aws.amazon.com
-
Google Cloud - API τεχνητής νοημοσύνης Google Cloud - cloud.google.com
-
Google Cloud - Τι είναι τα MLOps; - cloud.google.com
-
Google Cloud - Μητρώο Μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης Vertex (Εισαγωγή) - docs.cloud.google.com
-
Red Hat - Τι είναι ένα REST API; - redhat.com
-
Τεκμηρίωση Amazon Web Services (AWS) - Μετασχηματισμός παρτίδας SageMaker - docs.aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) - Αποθήκη δεδομένων vs λίμνη δεδομένων vs mart δεδομένων - aws.amazon.com
-
Microsoft Learn - Μητρώα ML Azure (MLops) - learn.microsoft.com
-
Google Cloud - Επισκόπηση του Google Cloud Storage - docs.cloud.google.com
-
arXiv - Εργασία για την Επαυξημένη Γενιά Ανάκτησης (RAG) - arxiv.org
-
Τεκμηρίωση Amazon Web Services (AWS) - SageMaker Serverless Inference - docs.aws.amazon.com
-
Kubernetes - Οριζόντια Αυτόματη Κλιμάκωση Pod - kubernetes.io
-
Google Cloud - Προβλέψεις παρτίδας Vertex AI - docs.cloud.google.com
-
Τεκμηρίωση Amazon Web Services (AWS) - Παρακολούθηση μοντέλων SageMaker - docs.aws.amazon.com
-
Google Cloud - Παρακολούθηση Μοντέλου Vertex AI (Χρήση παρακολούθησης μοντέλου) - docs.cloud.google.com
-
Amazon Web Services (AWS) - Amazon EC2 Spot Instances - aws.amazon.com
-
Google Cloud - Προκατασκευασμένες Εικονικές Μηχανές - docs.cloud.google.com
-
Τεκμηρίωση για τις Υπηρεσίες Ιστού Amazon (AWS) - AWS SageMaker: Πώς λειτουργεί (Εκπαίδευση) - docs.aws.amazon.com
-
Google Cloud - Τεχνητή Νοημοσύνη Google Vertex - cloud.google.com
-
Microsoft Azure - Μηχανική Μάθηση Azure - azure.microsoft.com
-
Databricks - Databricks Lakehouse - databricks.com
-
Τεκμηρίωση Snowflake - Χαρακτηριστικά τεχνητής νοημοσύνης Snowflake (Οδηγός επισκόπησης) - docs.snowflake.com
-
IBM - IBM Watsonx - ibm.com
-
Google Cloud - Τεκμηρίωση για το API φυσικής γλώσσας Cloud - docs.cloud.google.com
-
Τεκμηρίωση Snowflake - Συναρτήσεις AI Snowflake Cortex (AI SQL) - docs.snowflake.com
-
MLflow - Παρακολούθηση MLflow - mlflow.org
-
MLflow - Μητρώο Μοντέλων MLflow - mlflow.org
-
Google Cloud - MLOps: Συνεχής παράδοση και αγωγοί αυτοματοποίησης στη μηχανική μάθηση - cloud.google.com
-
Υπηρεσίες Ιστού Amazon (AWS) - Κατάστημα λειτουργιών SageMaker - aws.amazon.com
-
IBM - IBM watsonx.governance - ibm.com