ສົງໄສວ່າທີມງານຕ່າງໆສາມາດສ້າງ chatbot, ການຄົ້ນຫາອັດສະລິຍະ, ຫຼື ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີໄດ້ແນວໃດໂດຍບໍ່ຕ້ອງຊື້ເຊີບເວີດຽວ ຫຼື ຈ້າງທະຫານປະລິນຍາເອກ? ນັ້ນແມ່ນມະຫັດສະຈັນຂອງ AI as a Service (AIaaS) . ທ່ານເຊົ່າບລັອກກໍ່ສ້າງ AI ທີ່ພ້ອມໃຊ້ງານຈາກຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຄລາວ, ສຽບພວກມັນເຂົ້າໃນແອັບ ຫຼື ຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງທ່ານ, ແລະຈ່າຍສະເພາະສິ່ງທີ່ທ່ານໃຊ້ - ເຊັ່ນ: ການເປີດໄຟແທນທີ່ຈະສ້າງໂຮງງານໄຟຟ້າ. ແນວຄວາມຄິດງ່າຍໆ, ຜົນກະທົບອັນໃຫຍ່ຫຼວງ. [1]
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມໃດທີ່ໃຊ້ສຳລັບ AI
ສຳຫຼວດພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມຫຼັກໆທີ່ເປັນພະລັງໃຫ້ແກ່ລະບົບປັນຍາປະດິດໃນປະຈຸບັນ.
🔗 arbitrage AI ແມ່ນຫຍັງ: ຄວາມຈິງທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງຄຳສັບທີ່ນິຍົມ
ເຂົ້າໃຈວ່າ AI arbitrage ເຮັດວຽກແນວໃດ ແລະ ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈຢ່າງໄວວາ.
🔗 AI ສັນຍາລັກແມ່ນຫຍັງ: ທຸກຢ່າງທີ່ເຈົ້າຕ້ອງຮູ້
ຮຽນຮູ້ວິທີທີ່ AI ແບບສັນຍາລັກແຕກຕ່າງຈາກເຄືອຂ່າຍປະສາດ ແລະ ຄວາມກ່ຽວຂ້ອງທີ່ທັນສະໄໝຂອງມັນ.
🔗 ຂໍ້ກຳນົດການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນສຳລັບ AI: ສິ່ງທີ່ທ່ານຈຳເປັນຕ້ອງຮູ້ແທ້ໆ
ຄົ້ນພົບວ່າລະບົບ AI ຕ້ອງການຂໍ້ມູນຫຼາຍປານໃດ ແລະ ວິທີການເກັບຮັກສາມັນ.
AI ໃນຖານະການບໍລິການໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດແທ້
AI as a Service ເປັນຮູບແບບຄລາວທີ່ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການເປັນເຈົ້າພາບຄວາມສາມາດຂອງ AI ທີ່ທ່ານເຂົ້າເຖິງຜ່ານ APIs, SDKs, ຫຼືເວັບຄອນໂຊນ - ພາສາ, ວິໄສທັດ, ການເວົ້າ, ການແນະນຳ, ການກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິ, ການຄົ້ນຫາເວັກເຕີ, ຕົວແທນ, ແມ່ນແຕ່ generative stacks ເຕັມຮູບແບບ. ທ່ານຈະໄດ້ຮັບຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍ, ຄວາມປອດໄພ, ແລະການປັບປຸງຮູບແບບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໂດຍບໍ່ຕ້ອງເປັນເຈົ້າຂອງ GPU ຫຼື MLOps. ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການລາຍໃຫຍ່ (Azure, AWS, Google Cloud) ເຜີຍແຜ່ AI ແບບ turnkey ແລະ AI ທີ່ສາມາດປັບແຕ່ງໄດ້ທີ່ທ່ານສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ພາຍໃນນາທີ. [1][2][3]
ເນື່ອງຈາກມັນຖືກສົ່ງຜ່ານຄລາວ, ທ່ານຈຶ່ງຮັບຮອງເອົາການຈ່າຍຕາມການນຳໃຊ້ - ເພີ່ມຂຶ້ນໃນລະຫວ່າງວົງຈອນທີ່ຫຍຸ້ງ, ຫຼຸດເວລາເຮັດວຽກເມື່ອສິ່ງຕ່າງໆງຽບລົງ - ຄ້າຍຄືກັນກັບຖານຂໍ້ມູນທີ່ມີການຈັດການ ຫຼື ບໍ່ມີເຊີບເວີ, ພຽງແຕ່ໃຊ້ຮູບແບບແທນທີ່ຈະເປັນຕາຕະລາງ ແລະ ແລມດາ. Azure ຈັດກຸ່ມສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ພາຍໃຕ້ ການບໍລິການ AI ; AWS ສົ່ງລາຍການທີ່ກວ້າງຂວາງ; Vertex AI ຂອງ Google ລວມສູນການຝຶກອົບຮົມ, ການນຳໃຊ້, ການປະເມີນຜົນ ແລະ ຄຳແນະນຳດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງມັນ. [1][2][3]
ເປັນຫຍັງຄົນຈຶ່ງເວົ້າເຖິງມັນໃນຕອນນີ້
ການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບຊັ້ນນໍາແມ່ນມີລາຄາແພງ, ມີຄວາມຊັບຊ້ອນໃນການດໍາເນີນງານ, ແລະ ມີການປ່ຽນແປງໄວ. AIaaS ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດສົ່ງຜົນໄດ້ຮັບ - ຕົວສະຫຼຸບ, ຜູ້ຮ່ວມນໍາທາງ, ການກຳນົດເສັ້ນທາງ, RAG, ການຄາດຄະເນ - ໂດຍບໍ່ຕ້ອງປະດິດ stack ຄືນໃໝ່. ຄລາວຍັງລວມເອົາການຄຸ້ມຄອງ, ການສັງເກດການ, ແລະ ຮູບແບບຄວາມປອດໄພ, ເຊິ່ງມີຄວາມສໍາຄັນເມື່ອ AI ສໍາຜັດກັບຂໍ້ມູນລູກຄ້າ. ເຟຣມເວີກ AI ທີ່ປອດໄພຂອງ Google ແມ່ນຕົວຢ່າງໜຶ່ງຂອງຄໍາແນະນໍາຂອງຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ. [3]
ໃນດ້ານຄວາມໄວ້ວາງໃຈ, ຂອບການເຮັດວຽກຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI (AI RMF) ຂອງ NIST ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານອອກແບບລະບົບທີ່ປອດໄພ, ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ຍຸດຕິທຳ ແລະ ໂປ່ງໃສ - ໂດຍສະເພາະເມື່ອການຕັດສິນໃຈຂອງ AI ມີຜົນກະທົບຕໍ່ຄົນ ຫຼື ເງິນ. [4]
ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ AI ໃນຖານະເປັນການບໍລິການດີແທ້ ✅
-
ຄວາມໄວໃນການເພີ່ມມູນຄ່າ - ຕົ້ນແບບພາຍໃນມື້ດຽວ, ບໍ່ແມ່ນເດືອນ.
-
ການຂະຫຍາຍຂະໜາດແບບຍືດหยุ่น - ແຕກອອກເພື່ອເປີດຕົວ, ຂະຫຍາຍຂະໜາດກັບຄືນຢ່າງງຽບໆ.
-
ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍລ່ວງໜ້າຕໍ່າກວ່າ - ບໍ່ຕ້ອງຊື້ຮາດແວ ຫຼື ເຄື່ອງແລ່ນເຄື່ອງຈັກ.
-
ສິດທິປະໂຫຍດຂອງລະບົບນິເວດ - SDKs, ປື້ມບັນທຶກ, ຖານຂໍ້ມູນເວັກເຕີ, ຕົວແທນ, ທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນທີ່ພ້ອມທີ່ຈະໃຊ້ງານ.
-
ຄວາມຮັບຜິດຊອບຮ່ວມກັນ - ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການເສີມສ້າງພື້ນຖານໂຄງລ່າງ ແລະ ເຜີຍແຜ່ຄຳແນະນຳດ້ານຄວາມປອດໄພ; ທ່ານສຸມໃສ່ຂໍ້ມູນ, ການກະຕຸ້ນ ແລະ ຜົນໄດ້ຮັບຂອງທ່ານ. [2][3]
ອີກອັນໜຶ່ງ: ທາງເລືອກ . ຫຼາຍແພລດຟອມຮອງຮັບທັງແບບທີ່ສ້າງໄວ້ລ່ວງໜ້າ ແລະ ແບບທີ່ນຳມາໃຊ້ເອງ, ດັ່ງນັ້ນທ່ານສາມາດເລີ່ມຕົ້ນການປັບແຕ່ງ ຫຼື ສະຫຼັບແບບງ່າຍໆ ແລະ ຕໍ່ມາໄດ້. (Azure, AWS, ແລະ Google ທັງໝົດເປີດເຜີຍຫຼາຍຄອບຄົວແບບຜ່ານແພລດຟອມດຽວ.) [2][3]
ປະເພດຫຼັກທີ່ທ່ານຈະເຫັນ🧰
-
ການບໍລິການ API ທີ່ສ້າງໄວ້
ລ່ວງໜ້າ ຈຸດສິ້ນສຸດແບບ Drop-in ສຳລັບການປ່ຽນສຽງເວົ້າເປັນຂໍ້ຄວາມ, ການແປ, ການສະກັດເອົາໜ່ວຍງານ, ຄວາມຮູ້ສຶກ, OCR, ຄຳແນະນຳ ແລະ ອື່ນໆອີກ - ດີເລີດເມື່ອທ່ານຕ້ອງການຜົນໄດ້ຮັບໃນມື້ວານນີ້. AWS, Azure, ແລະ Google ເຜີຍແຜ່ລາຍການທີ່ອຸດົມສົມບູນ. [1][2][3] -
ຮູບແບບພື້ນຖານ ແລະ ຮູບແບບການສ້າງ
ແບບຈຳລອງ ຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ, ລະຫັດ ແລະ ຮູບແບບຫຼາຍຮູບແບບທີ່ເປີດເຜີຍຜ່ານຈຸດສິ້ນສຸດ ແລະ ເຄື່ອງມືແບບລວມສູນ. ການຝຶກອົບຮົມ, ການປັບແຕ່ງ, ການປະເມີນຜົນ, ຮົ້ວປ້ອງກັນ ແລະ ການນຳໃຊ້ຢູ່ໃນສະຖານທີ່ດຽວ (ເຊັ່ນ: Vertex AI). [3] -
ແພລດຟອມ ML ທີ່ມີການຈັດການ
ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຝຶກອົບຮົມ ຫຼື ປັບແຕ່ງ, ທ່ານຈະໄດ້ຮັບປື້ມບັນທຶກ, ທໍ່ສົ່ງ, ການຕິດຕາມການທົດລອງ ແລະ ການລົງທະບຽນແບບຈຳລອງໃນຄອນໂຊນດຽວກັນ. [3] -
AI ໃນຄັງຂໍ້ມູນ
ເຊັ່ນ Snowflake ເປີດເຜີຍ AI ພາຍໃນຄລາວຂໍ້ມູນ, ດັ່ງນັ້ນທ່ານສາມາດດໍາເນີນການ LLMs ແລະຕົວແທນບ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນມີຊີວິດແລ້ວ - ການໂອນຍ້າຍໜ້ອຍລົງ, ສໍາເນົາໜ້ອຍລົງ. [5]
ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ຕົວເລືອກການບໍລິການ AI ທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມ 🧪
ມີຈຸດປະສົງແປກໆເລັກນ້ອຍ - ເພາະວ່າໂຕະຕົວຈິງບໍ່ເຄີຍເປັນລະບຽບຮຽບຮ້ອຍຢ່າງສົມບູນແບບ.
| ເຄື່ອງມື | ຜູ້ຊົມທີ່ດີທີ່ສຸດ | ບັນຍາກາດລາຄາ | ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເຮັດວຽກໃນການປະຕິບັດ |
|---|---|---|---|
| ການບໍລິການ AI Azure | ນັກພັດທະນາວິສາຫະກິດ; ທີມງານທີ່ຕ້ອງການການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບທີ່ເຂັ້ມແຂງ | ຈ່າຍຕາມການໃຊ້; ບາງລະດັບຟຣີ | ລາຍການຢ່າງກວ້າງຂວາງຂອງຮູບແບບທີ່ສ້າງໄວ້ລ່ວງໜ້າ + ຮູບແບບທີ່ສາມາດປັບແຕ່ງໄດ້, ພ້ອມດ້ວຍຮູບແບບການຄຸ້ມຄອງວິສາຫະກິດໃນຄລາວດ໌ດຽວກັນ. [1][2] |
| ການບໍລິການ AI ຂອງ AWS | ທີມງານຜະລິດຕະພັນຕ້ອງການຕັນກໍ່ສ້າງຫຼາຍຢ່າງດ່ວນ | ອີງໃສ່ການນຳໃຊ້; ການວັດແທກແບບລະອຽດ | ເມນູຂະໜາດໃຫຍ່ຂອງການປາກເວົ້າ, ວິໄສທັດ, ຂໍ້ຄວາມ, ເອກະສານ ແລະ ການບໍລິການສ້າງສັນຕ່າງໆ ພ້ອມດ້ວຍການເຊື່ອມໂຍງ AWS ທີ່ແໜ້ນແຟ້ນ. [2] |
| Google Cloud Vertex AI | ທີມງານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແລະ ຜູ້ສ້າງແອັບທີ່ຕ້ອງການສວນແບບຈຳລອງປະສົມປະສານ | ມີການຄິດໄລ່ຄ່າບໍລິການ; ການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ການອະນຸມານມີລາຄາແຍກຕ່າງຫາກ | ແພລດຟອມດຽວສຳລັບການຝຶກອົບຮົມ, ການປັບແຕ່ງ, ການນຳໃຊ້, ການປະເມີນຜົນ ແລະ ການຊີ້ນຳດ້ານຄວາມປອດໄພ. [3] |
| ເກັດຫິມະ Cortex | ທີມງານວິເຄາະທີ່ອາໄສຢູ່ໃນສາງ | ຄຸນສົມບັດທີ່ມີການວັດແທກພາຍໃນ Snowflake | ດໍາເນີນການ LLMs ແລະຕົວແທນ AI ຖັດຈາກການເຄື່ອນຍ້າຍຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຄວບຄຸມ, ສຳເນົາໜ້ອຍລົງ. [5] |
ລາຄາແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມພາກພື້ນ, SKU, ແລະ ແຖບການນຳໃຊ້. ກະລຸນາກວດສອບເຄື່ອງຄິດເລກຂອງຜູ້ໃຫ້ບໍລິການສະເໝີ.
ວິທີທີ່ AI ໃນຖານະເປັນການບໍລິການເຂົ້າກັບ Stack ຂອງທ່ານ 🧩
ການໄຫຼປົກກະຕິມີລັກສະນະແບບນີ້:
-
ຊັ້ນຂໍ້ມູນ ຖານຂໍ້ມູນ
ປະຕິບັດການຂອງທ່ານ, ທະເລສາບຂໍ້ມູນ, ຫຼື ສາງ. ຖ້າທ່ານຢູ່ໃນ Snowflake, Cortex ຈະເກັບຮັກສາ AI ໃຫ້ຢູ່ໃກ້ກັບຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຄວບຄຸມ. ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນ, ໃຫ້ໃຊ້ຕົວເຊື່ອມຕໍ່ ແລະ ບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນເວັກເຕີ. [5] -
ຊັ້ນຮູບແບບ
ເລືອກ API ທີ່ສ້າງໄວ້ລ່ວງໜ້າເພື່ອຄວາມສຳເລັດໄວ ຫຼື ໄປຈັດການເພື່ອການປັບແຕ່ງທີ່ລະອຽດ. ການບໍລິການ Vertex AI / Azure AI ແມ່ນພົບເຫັນທົ່ວໄປຢູ່ທີ່ນີ້. [1][3] -
ການຈັດການ ແລະ ການປ້ອງກັນ
ແມ່ແບບການກະຕຸ້ນ, ການປະເມີນຜົນ, ການຈຳກັດອັດຕາ, ການກັ່ນຕອງການລ່ວງລະເມີດ/PII, ແລະ ການບັນທຶກການກວດສອບ. AI RMF ຂອງ NIST ເປັນພື້ນຖານທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງສຳລັບການຄວບຄຸມວົງຈອນຊີວິດ. [4] -
ຊັ້ນປະສົບການ
Chatbots, ຜູ້ຮ່ວມທົດລອງໃນແອັບຜະລິດຕະພາບ, ການຄົ້ນຫາອັດສະລິຍະ, ຕົວສະຫຼຸບ, ຕົວແທນໃນພອດທອລຂອງລູກຄ້າ - ບ່ອນທີ່ຜູ້ໃຊ້ອາໄສຢູ່ແທ້ໆ.
ເລື່ອງເລັກໆນ້ອຍໆ: ທີມງານສະໜັບສະໜູນຕະຫຼາດກາງໄດ້ເຊື່ອມຕໍ່ການຖອດຂໍ້ຄວາມຈາກການໂທໄປຫາ API ປ່ຽນສຽງເວົ້າເປັນຂໍ້ຄວາມ, ສະຫຼຸບດ້ວຍຮູບແບບການສ້າງແບບຈຳລອງ, ຈາກນັ້ນກໍ່ສົ່ງການກະທຳທີ່ສຳຄັນເຂົ້າໃນລະບົບການອອກປີ້ຂອງເຂົາເຈົ້າ. ເຂົາເຈົ້າໄດ້ສົ່ງການອອກຄັ້ງທຳອິດໃນອາທິດໜຶ່ງ - ວຽກສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນການກະຕຸ້ນ, ຕົວກອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ແລະ ການຕັ້ງຄ່າການປະເມີນຜົນ, ບໍ່ແມ່ນ GPU.
ເຈາະເລິກ: ການສ້າງ vs ຊື້ vs ການປະສົມປະສານ 🔧
-
ຊື້ ເມື່ອກໍລະນີການນຳໃຊ້ຂອງທ່ານເຊື່ອມໂຍງກັບ API ທີ່ສ້າງໄວ້ລ່ວງໜ້າຢ່າງຈະແຈ້ງ (ການສະກັດເອກະສານ, ການຖອດຂໍ້ຄວາມ, ການແປ, ການຖາມ-ຕອບແບບງ່າຍໆ). ເວລາຕໍ່ມູນຄ່າມີຄວາມສຳຄັນ ແລະ ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ມູນພື້ນຖານແມ່ນເຂັ້ມແຂງ. [2]
-
ປະສົມປະສານ ເມື່ອທ່ານຕ້ອງການການປັບຕົວໂດເມນ, ບໍ່ແມ່ນການຝຶກອົບຮົມໃນຂັ້ນຕອນທຳອິດ - ປັບແຕ່ງ ຫຼື ໃຊ້ RAG ກັບຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ ໃນຂະນະທີ່ອີງໃສ່ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການສຳລັບການຂະຫຍາຍອັດຕະໂນມັດ ແລະ ການບັນທຶກ. [3]
-
ສ້າງ ເມື່ອຄວາມແຕກຕ່າງຂອງເຈົ້າແມ່ນຮູບແບບຕົວມັນເອງ ຫຼື ຂໍ້ຈຳກັດຂອງເຈົ້າເປັນເອກະລັກ. ຫຼາຍທີມຍັງຄົງນຳໃຊ້ລະບົບພື້ນຖານໂຄງລ່າງຄລາວທີ່ມີການຄຸ້ມຄອງເພື່ອຢືມຮູບແບບການປະປາ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຂອງ MLOps. [3]
ເຈາະເລິກ: AI ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ 🛡️
ເຈົ້າບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງເປັນຄົນທີ່ມັກນະໂຍບາຍເພື່ອເຮັດສິ່ງທີ່ຖືກຕ້ອງ. ໃຫ້ຢືມຂອບການເຮັດວຽກທີ່ໃຊ້ກັນຢ່າງກວ້າງຂວາງ:
-
NIST AI RMF - ໂຄງສ້າງການປະຕິບັດຕົວຈິງກ່ຽວກັບຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມປອດໄພ, ຄວາມໂປ່ງໃສ, ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຄວາມລຳອຽງ; ໃຊ້ໜ້າທີ່ຫຼັກເພື່ອວາງແຜນການຄວບຄຸມຕະຫຼອດວົງຈອນຊີວິດ. [4]
-
(ຈັບຄູ່ຂ້າງເທິງກັບຄຳແນະນຳດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຂອງທ່ານ - ຕົວຢ່າງ, SAIF ຂອງ Google - ສຳລັບຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ແນ່ນອນໃນຄລາວດ໌ດຽວກັນທີ່ທ່ານໃຊ້.) [3]
ຍຸດທະສາດຂໍ້ມູນສຳລັບ AI ເປັນການບໍລິການ 🗂️
ນີ້ແມ່ນຄວາມຈິງທີ່ບໍ່ສະບາຍໃຈ: ຄຸນນະພາບຂອງຮູບແບບແມ່ນບໍ່ມີປະໂຫຍດຖ້າຂໍ້ມູນຂອງທ່ານບໍ່ເປັນລະບຽບ.
-
ຫຼຸດຜ່ອນການເຄື່ອນໄຫວ - ຮັກສາຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນບ່ອນທີ່ມີການຄຸ້ມຄອງທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ສຸດ; AI ທີ່ອີງໃສ່ສາງຊ່ວຍໄດ້. [5]
-
ເຮັດໃຫ້ເປັນເວັກເຕີຢ່າງສະຫຼາດ - ວາງກົດລະບຽບການເກັບຮັກສາ/ການລຶບອ້ອມຮອບການຝັງ.
-
ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງຊັ້ນ - ນະໂຍບາຍແຖວ/ຖັນ, ການເຂົ້າເຖິງທີ່ມີຂອບເຂດຂອງໂທເຄັນ, ໂຄຕ້າຕໍ່ຈຸດສິ້ນສຸດ.
-
ປະເມີນຜົນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ - ສ້າງຊຸດການທົດສອບຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ຊື່ສັດ; ຮູບແບບການເລື່ອນລອຍຂອງການຕິດຕາມ ແລະ ຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວ.
-
ບັນທຶກ ແລະ ປ້າຍກຳກັບ - ການແຈ້ງເຕືອນ, ສະພາບການ, ແລະ ການຕິດຕາມຜົນຜະລິດຮອງຮັບການດີບັກ ແລະ ການກວດສອບ. [4]
ອາການທົ່ວໄປທີ່ຄວນຫຼີກລ່ຽງ 🙃
-
ການສົມມຸດວ່າຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ສ້າງໄວ້ລ່ວງໜ້າເໝາະສົມກັບທຸກຊ່ອງ - ເງື່ອນໄຂໂດເມນ ຫຼື ຮູບແບບທີ່ແປກປະຫຼາດຍັງສາມາດເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມສັບສົນກັບຮູບແບບພື້ນຖານໄດ້.
-
ການປະເມີນຄວາມໜ่วงເວລາ ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນຂອບເຂດຕໍ່າເກີນໄປ - ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງການໃຊ້ງານພ້ອມກັນແມ່ນມີລັກສະນະລັບໆ; ມິເຕີ ແລະ ແຄດ.
-
ຂ້າມການທົດສອບທີມແດງ - ແມ່ນແຕ່ສຳລັບນັກບິນຮ່ວມພາຍໃນກໍຕາມ.
-
ການລືມມະນຸດໃນວົງຈອນ - ຂອບເຂດຄວາມໝັ້ນໃຈ ແລະ ຄິວການທົບທວນຄືນຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານປະຫຍັດໃນມື້ທີ່ບໍ່ດີ.
-
ການຕົກໃຈຍ້ອນການລັອກຜູ້ຂາຍ - ຫຼຸດຜ່ອນດ້ວຍຮູບແບບມາດຕະຖານ: ການໂທຫາຜູ້ໃຫ້ບໍລິການແບບບໍ່ມີຕົວຕົນ, ການແຍກການກະຕຸ້ນ/ການດຶງຂໍ້ມູນ, ຮັກສາຂໍ້ມູນໃຫ້ສາມາດພົກພາໄດ້.
ຮູບແບບຕົວຈິງທີ່ທ່ານສາມາດຄັດລອກໄດ້ 📦
-
ການປະມວນຜົນເອກະສານອັດສະລິຍະ - OCR → ການສະກັດຮູບແບບ → ທໍ່ສົ່ງສະຫຼຸບ, ໂດຍໃຊ້ເອກະສານທີ່ໂຮດໄວ້ + ການບໍລິການສ້າງໃນຄລາວຂອງທ່ານ. [2]
-
ຜູ້ຮ່ວມຄວບຄຸມສູນຕິດຕໍ່ - ຄຳຕອບທີ່ແນະນຳ, ສະຫຼຸບການໂທ, ການກຳນົດເສັ້ນທາງເຈດຕະນາ.
-
ການຄົ້ນຫາ ແລະ ຄຳແນະນຳກ່ຽວກັບການຂາຍຍ່ອຍ - ການຄົ້ນຫາເວັກເຕີ + ຂໍ້ມູນຜະລິດຕະພັນ.
-
ຕົວແທນການວິເຄາະແບບ Warehouse-native - ຄຳຖາມພາສາທຳມະຊາດກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຄວບຄຸມດ້ວຍ Snowflake Cortex. [5]
ບໍ່ມີສິ່ງໃດໃນນີ້ຕ້ອງການເວດມົນທີ່ແປກປະຫຼາດ - ພຽງແຕ່ການກະຕຸ້ນຄວາມຄິດ, ການດຶງຂໍ້ມູນຄືນ, ແລະ ກາວປະເມີນຜົນ, ຜ່ານ API ທີ່ຄຸ້ນເຄີຍ.
ການເລືອກຜູ້ໃຫ້ບໍລິການລາຍທຳອິດຂອງທ່ານ: ການທົດສອບຄວາມຮູ້ສຶກຢ່າງວ່ອງໄວ 🎯
-
ໃຊ້ຄລາວຢູ່ແລ້ວບໍ? ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍລາຍການ AI ທີ່ກົງກັນສຳລັບ IAM, ເຄືອຂ່າຍ ແລະ ການຮຽກເກັບເງິນທີ່ສະອາດກວ່າ. [1][2][3]
-
ແຮງໂນ້ມຖ່ວງຂອງຂໍ້ມູນມີຄວາມສຳຄັນບໍ? AI ໃນສາງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການສຳເນົາ ແລະ ການສົ່ງຂໍ້ມູນອອກ. [5]
-
ຕ້ອງການຄວາມສະດວກສະບາຍດ້ານການປົກຄອງບໍ? ໃຫ້ສອດຄ່ອງກັບ NIST AI RMF ແລະຮູບແບບຄວາມປອດໄພຂອງຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຂອງທ່ານ. [3][4]
-
ຕ້ອງການຮູບແບບທາງເລືອກບໍ? ມັກແພລດຟອມທີ່ເປີດເຜີຍຫຼາຍຄອບຄົວຮູບແບບຜ່ານແຜງດຽວ. [3]
ຄຳປຽບທຽບທີ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງເລັກນ້ອຍຄື: ການເລືອກຜູ້ໃຫ້ບໍລິການແມ່ນຄືກັບການເລືອກເຮືອນຄົວ - ເຄື່ອງໃຊ້ໄຟຟ້າມີຄວາມສຳຄັນ, ແຕ່ຕູ້ເກັບມ້ຽນອາຫານ ແລະ ຮູບແບບການອອກແບບຈະກຳນົດວ່າທ່ານສາມາດປຸງແຕ່ງອາຫານໄດ້ໄວເທົ່າໃດໃນຄືນວັນອັງຄານ.
ຄຳຖາມສັ້ນໆທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ 🍪
AI ເປັນການບໍລິການສຳລັບບໍລິສັດໃຫຍ່ເທົ່ານັ້ນບໍ?
ບໍ່. ບໍລິສັດ Startup ໃຊ້ມັນເພື່ອສົ່ງມອບຄຸນສົມບັດຕ່າງໆໂດຍບໍ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທຶນ; ວິສາຫະກິດໃຊ້ມັນເພື່ອການຂະຫຍາຍ ແລະ ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ. [1][2]
ຂ້ອຍຈະຜ່ານມັນໄປໄດ້ບໍ່?
ບາງທີເຈົ້າອາດຈະນຳເອົາວຽກງານບາງຢ່າງມາພາຍໃນພາຍຫຼັງ, ແຕ່ຫຼາຍໆທີມໃຊ້ AI ທີ່ສຳຄັນຕໍ່ພາລະກິດໃນແພລດຟອມເຫຼົ່ານີ້ຢ່າງບໍ່ມີກຳນົດ. [3]
ແລ້ວຄວາມເປັນສ່ວນຕົວລະ?
ໃຊ້ຄຸນສົມບັດຂອງຜູ້ໃຫ້ບໍລິການສຳລັບການແຍກຂໍ້ມູນ ແລະ ການບັນທຶກ; ຫຼີກລ່ຽງການສົ່ງຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວທີ່ບໍ່ຈຳເປັນ; ສອດຄ່ອງກັບຂອບການຄວາມສ່ຽງທີ່ຮັບຮູ້ (ເຊັ່ນ: NIST AI RMF). [3][4]
ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໃດດີທີ່ສຸດ?
ມັນຂຶ້ນກັບ stack, ຂໍ້ມູນ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດຂອງທ່ານ. ຕາຕະລາງປຽບທຽບຂ້າງເທິງນີ້ແມ່ນເພື່ອຈຳກັດຂອບເຂດໃຫ້ແຄບລົງ. [1][2][3][5]
TL;DR 🧭
AI as a Service ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດເຊົ່າ AI ທີ່ທັນສະໄໝແທນທີ່ຈະສ້າງມັນຂຶ້ນມາໃໝ່. ທ່ານຈະໄດ້ຮັບຄວາມໄວ, ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, ແລະການເຂົ້າເຖິງລະບົບນິເວດທີ່ເຕີບໃຫຍ່ເຕັມທີ່ຂອງຮູບແບບ ແລະ ການປ້ອງກັນ. ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍກໍລະນີການນຳໃຊ້ຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ມີຜົນກະທົບສູງ - ຕົວສະຫຼຸບ, ຕົວເລັ່ງການຄົ້ນຫາ, ຫຼື ຕົວສະກັດເອກະສານ. ຮັກສາຂໍ້ມູນຂອງທ່ານໃຫ້ໃກ້ຊິດ, ເຄື່ອງມືທຸກຢ່າງ, ແລະ ສອດຄ່ອງກັບຂອບການເຮັດວຽກຄວາມສ່ຽງເພື່ອໃຫ້ຕົວຕົນໃນອະນາຄົດຂອງທ່ານບໍ່ຕໍ່ສູ້ກັບໄຟ. ເມື່ອມີຄວາມສົງໄສ, ໃຫ້ເລືອກຜູ້ໃຫ້ບໍລິການທີ່ເຮັດໃຫ້ສະຖາປັດຕະຍະກຳປັດຈຸບັນຂອງທ່ານງ່າຍຂຶ້ນ, ບໍ່ແມ່ນແບບທີ່ທັນສະໄໝກວ່າ.
ຖ້າເຈົ້າຈື່ໄດ້ພຽງຢ່າງດຽວ: ເຈົ້າບໍ່ຕ້ອງການຫ້ອງທົດລອງຈະຫຼວດເພື່ອປ່ອຍວ່າວ. ແຕ່ເຈົ້າຈະຕ້ອງມີເຊືອກ, ຖົງມື, ແລະ ທົ່ງນາທີ່ໂປ່ງໃສ.
ເອກະສານອ້າງອີງ
-
ພາບລວມຂອງການບໍລິການ AI ຂອງ Microsoft Azure : https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services
-
AWS – ລາຍການເຄື່ອງມື ແລະ ບໍລິການ AI : https://aws.amazon.com/ai/services/
-
Google Cloud – AI ແລະ ML (ລວມທັງຊັບພະຍາກອນ Vertex AI ແລະ Secure AI Framework) : https://cloud.google.com/ai
-
NIST – ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI (AI RMF 1.0) (PDF): https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf
-
Snowflake – ຄຸນສົມບັດ AI ແລະ ພາບລວມຂອງ Cortex : https://docs.snowflake.com/en/guides-overview-ai-features