AI ໃນ Cloud Computing ແມ່ນຫຍັງ?

AI ໃນ Cloud Computing ແມ່ນຫຍັງ?

ຄຳຕອບສັ້ນໆ: AI ໃນການປະມວນຜົນແບບຄລາວດ໌ແມ່ນກ່ຽວກັບການໃຊ້ແພລດຟອມຄລາວດ໌ເພື່ອເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ, ເຊົ່າການປະມວນຜົນ, ຝຶກອົບຮົມຮູບແບບຕ່າງໆ, ນຳໃຊ້ພວກມັນເປັນການບໍລິການ, ແລະ ຕິດຕາມກວດກາພວກມັນໃນການຜະລິດ. ມັນມີຄວາມສຳຄັນເພາະວ່າຄວາມລົ້ມເຫຼວສ່ວນໃຫຍ່ຈະຢູ່ອ້ອມຮອບຂໍ້ມູນ, ການນຳໃຊ້, ແລະ ການດຳເນີນງານ, ບໍ່ແມ່ນຄະນິດສາດ. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການການຂະຫຍາຍຢ່າງໄວວາ ຫຼື ການປ່ອຍທີ່ເຮັດຊ້ຳໄດ້, ຄລາວດ໌ + MLOps ແມ່ນເສັ້ນທາງທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ.

ບົດຮຽນຫຼັກ:

ວົງຈອນຊີວິດ : ລົງພື້ນທີ່ໃຫ້ຂໍ້ມູນ, ສ້າງຄຸນສົມບັດຕ່າງໆ, ຝຶກອົບຮົມ, ນຳໃຊ້, ຈາກນັ້ນຕິດຕາມກວດກາການເຄື່ອນທີ່, ຄວາມຊັກຊ້າ, ແລະ ຕົ້ນທຶນ.

ການຄຸ້ມຄອງ : ສ້າງການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ, ບັນທຶກການກວດສອບ ແລະ ການແຍກສະພາບແວດລ້ອມຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ.

ຄວາມສາມາດໃນການເຮັດຊ້ຳ : ບັນທຶກເວີຊັນຂໍ້ມູນ, ລະຫັດ, ພາລາມິເຕີ ແລະ ສະພາບແວດລ້ອມ ເພື່ອໃຫ້ການແລ່ນສາມາດເຮັດຊ້ຳໄດ້.

ການຄວບຄຸມຕົ້ນທຶນ : ໃຊ້ການຈັດກຸ່ມ, ການຈັດເກັບຂໍ້ມູນໄວ້ໃນແຄດ, ການກໍານົດຂະໜາດອັດຕະໂນມັດ, ແລະ ການຝຶກອົບຮົມສະເພາະຈຸດ/ລ່ວງໜ້າເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການຕົກຕະລຶງຂອງໃບບິນ.

ຮູບແບບການນຳໃຊ້ : ເລືອກແພລດຟອມທີ່ມີການຈັດການ, ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກແບບ Lakehouse, Kubernetes, ຫຼື RAG ໂດຍອີງໃສ່ຄວາມເປັນຈິງຂອງທີມ.

AI ໃນ Cloud Computing ແມ່ນຫຍັງ? Infographic

ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:

🔗 ເຄື່ອງມືການຈັດການທຸລະກິດຄລາວ AI ອັນດັບຕົ້ນໆ
ປຽບທຽບແພລດຟອມຄລາວຊັ້ນນໍາທີ່ປັບປຸງການດໍາເນີນງານ, ການເງິນ ແລະ ທີມງານໃຫ້ມີປະສິດທິພາບ.

🔗 ເຕັກໂນໂລຊີທີ່ຈຳເປັນສຳລັບ AI ທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການຜະລິດຂະໜາດໃຫຍ່
ພື້ນຖານໂຄງລ່າງ, ຂໍ້ມູນ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງທີ່ສຳຄັນທີ່ຕ້ອງການເພື່ອນຳໃຊ້ GenAI.

🔗 ເຄື່ອງມື AI ຟຣີສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນ
ວິທີແກ້ໄຂ AI ທີ່ບໍ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ດີທີ່ສຸດເພື່ອເຮັດຄວາມສະອາດ, ສ້າງແບບຈຳລອງ ແລະ ສະແດງພາບຊຸດຂໍ້ມູນ.

🔗 AI ແມ່ນຫຍັງໃນຖານະເປັນການບໍລິການ?
ອະທິບາຍ AIaaS, ຜົນປະໂຫຍດ, ຮູບແບບການກຳນົດລາຄາ ແລະ ກໍລະນີການນຳໃຊ້ທາງທຸລະກິດທົ່ວໄປ.

AI ໃນ Cloud Computing: ຄຳນິຍາມງ່າຍໆ 🧠☁️

ໃນຫຼັກຂອງມັນ, AI ໃນການປະມວນຜົນແບບຄລາວດ໌ ໝາຍເຖິງການໃຊ້ແພລດຟອມຄລາວດ໌ເພື່ອເຂົ້າເຖິງ:

ແທນທີ່ຈະຊື້ຮາດແວລາຄາແພງຂອງຕົນເອງ, ເຈົ້າເຊົ່າສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງການ, ເມື່ອເຈົ້າຕ້ອງການມັນ NIST SP 800-145 . ຄືກັບການຈ້າງຫ້ອງອອກກຳລັງກາຍເພື່ອອອກກຳລັງກາຍຢ່າງໜັກໜ່ວງຄັ້ງດຽວ ແທນທີ່ຈະສ້າງຫ້ອງອອກກຳລັງກາຍໃນບ່ອນຈອດລົດຂອງເຈົ້າ ແລະ ຫຼັງຈາກນັ້ນບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ເຄື່ອງແລ່ນອີກ. ມັນເກີດຂຶ້ນກັບພວກເຮົາທີ່ດີທີ່ສຸດ 😬

ເວົ້າງ່າຍໆ: ມັນແມ່ນ AI ທີ່ຂະຫຍາຍ, ຈັດສົ່ງ, ອັບເດດ ແລະ ດຳເນີນການຜ່ານໂຄງສ້າງພື້ນຖານຄລາວ NIST SP 800-145 .

ເປັນຫຍັງ AI + Cloud ຈຶ່ງເປັນເລື່ອງໃຫຍ່ 🚀

ເວົ້າກົງໄປກົງມາ - ໂຄງການ AI ສ່ວນໃຫຍ່ບໍ່ໄດ້ລົ້ມເຫຼວເພາະວ່າຄະນິດສາດຍາກ. ພວກມັນລົ້ມເຫຼວເພາະວ່າ "ສິ່ງຕ່າງໆອ້ອມຮອບຮູບແບບ" ສັບສົນ:

  • ຂໍ້ມູນກະແຈກກະຈາຍ

  • ສະພາບແວດລ້ອມບໍ່ກົງກັນ

  • ຮູບແບບດັ່ງກ່າວໃຊ້ໄດ້ກັບຄອມພິວເຕີໂນດບຸກຂອງຄົນອື່ນ ແຕ່ບໍ່ມີບ່ອນອື່ນ

  • ການນຳໃຊ້ຖືກປະຕິບັດຄືກັບຄວາມຄິດທີ່ພາຍຫຼັງ

  • ຄວາມປອດໄພ ແລະ ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບມາຊ້າຄືກັບພີ່ນ້ອງທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບເຊີນ 😵

ແພລດຟອມຄລາວຊ່ວຍໄດ້ເພາະວ່າພວກມັນສະເໜີ:

1) ຂະໜາດຍືດหยุ่น 📈

ຝຶກໂມເດວໃນຄລັສເຕີຂະໜາດໃຫຍ່ເປັນເວລາສັ້ນໆ, ຈາກນັ້ນປິດມັນ NIST SP 800-145 .

2) ການທົດລອງໄວຂຶ້ນ ⚡

ໝຸນໂນດບຸກທີ່ມີການຈັດການ, ທໍ່ສົ່ງທີ່ສ້າງໄວ້ລ່ວງໜ້າ ແລະ ຕົວຢ່າງ GPU ຢ່າງວ່ອງໄວ Google Cloud: GPU ສຳລັບ AI .

3) ການນຳໃຊ້ງ່າຍຂຶ້ນ🌍

ນຳໃຊ້ຮູບແບບເປັນ APIs, batch jobs, ຫຼືການບໍລິການທີ່ຝັງຢູ່ Red Hat: REST API ແມ່ນຫຍັງ? SageMaker Batch Transform .

4) ລະບົບນິເວດຂໍ້ມູນທີ່ປະສົມປະສານ 🧺

ທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນ, ສາງ ແລະ ການວິເຄາະຂອງທ່ານມັກຈະຢູ່ໃນຄລາວ AWS ແລ້ວ: ສາງຂໍ້ມູນ ທຽບກັບ ທະເລສາບຂໍ້ມູນ .

5) ການຮ່ວມມື ແລະ ການປົກຄອງ 🧩

ສິດອະນຸຍາດ, ບັນທຶກການກວດສອບ, ການແກ້ໄຂເວີຊັນ ແລະ ເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ຮ່ວມກັນແມ່ນຖືກຝັງຢູ່ໃນ (ບາງຄັ້ງກໍ່ເຈັບປວດ, ແຕ່ຍັງ) ລີຈິດສະຕຣີ Azure ML (MLOps) .

ວິທີການເຮັດວຽກຂອງ AI ໃນ Cloud Computing ໃນການປະຕິບັດ (ກະແສຕົວຈິງ) 🔁

ນີ້ແມ່ນວົງຈອນຊີວິດທົ່ວໄປ. ບໍ່ແມ່ນຮຸ່ນ "ແຜນວາດທີ່ສົມບູນແບບ" ... ຮຸ່ນທີ່ອາໄສຢູ່ໃນນັ້ນ.

ຂັ້ນຕອນທີ 1: ຂໍ້ມູນຈະຖືກສົ່ງໄປບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນໃນຄລາວ 🪣

ຕົວຢ່າງ: ຖັງເກັບຂໍ້ມູນວັດຖຸ, ທະເລສາບຂໍ້ມູນ, ຖານຂໍ້ມູນຄລາວ Amazon S3 (ບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນວັດຖຸ) AWS: ທະເລສາບຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ? ພາບລວມຂອງ Google Cloud Storage .

ຂັ້ນຕອນທີ 2: ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ + ການສ້າງຄຸນສົມບັດ 🍳

ເຈົ້າເຮັດຄວາມສະອາດມັນ, ປ່ຽນຮູບມັນ, ສ້າງຄຸນສົມບັດຕ່າງໆ, ບາງທີອາດຈະຖ່າຍທອດມັນ.

ຂັ້ນຕອນທີ 3: ການຝຶກອົບຮົມນາງແບບ 🏋️

ທ່ານໃຊ້ cloud compute (ມັກຈະເປັນ GPU) ເພື່ອຝຶກ Google Cloud: GPU ສຳລັບ AI :

ຂັ້ນຕອນທີ 4: ການນຳໃຊ້ 🚢

ຮູບແບບຕ່າງໆໄດ້ຮັບການຫຸ້ມຫໍ່ ແລະ ບໍລິການຜ່ານ:

ຂັ້ນຕອນທີ 5: ການຕິດຕາມກວດກາ + ການອັບເດດ 👀

ຕິດຕາມ:

  • ເວລາຕອບສະໜອງ

  • ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການເຄື່ອນຍ້າຍ SageMaker Model Monitor

  • ການຕິດຕາມກວດກາຮູບແບບ Vertex AI ຂອງຂໍ້ມູນ

  • ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕໍ່ການຄາດຄະເນ

  • ກໍລະນີຂອບທີ່ເຮັດໃຫ້ທ່ານກະຊິບວ່າ "ສິ່ງນີ້ບໍ່ຄວນຈະເປັນໄປໄດ້..." 😭

ນັ້ນແມ່ນເຄື່ອງຈັກ. ນັ້ນແມ່ນ AI ໃນ Cloud Computing ທີ່ກຳລັງເຄື່ອນໄຫວ, ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນຄຳນິຍາມເທົ່ານັ້ນ.

ສິ່ງໃດແດ່ທີ່ເຮັດໃຫ້ AI ລຸ້ນດີໃນການປະມວນຜົນແບບຄລາວດ໌? ✅☁️🤖

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການການປະຕິບັດທີ່ "ດີ" (ບໍ່ພຽງແຕ່ການສາທິດທີ່ສະຫວ່າງ), ໃຫ້ສຸມໃສ່ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້:

ກ) ການແຍກຄວາມກັງວົນອອກຢ່າງຈະແຈ້ງ🧱

  • ຊັ້ນຂໍ້ມູນ (ການເກັບຮັກສາ, ການຄຸ້ມຄອງ)

  • ຊັ້ນການຝຶກອົບຮົມ (ການທົດລອງ, ທໍ່ສົ່ງ)

  • ຊັ້ນການໃຫ້ບໍລິການ (APIs, ການຂະຫຍາຍ)

  • ຊັ້ນຕິດຕາມກວດກາ (ຕົວຊີ້ວັດ, ບັນທຶກ, ການແຈ້ງເຕືອນ) SageMaker Model Monitor

ເມື່ອທຸກຢ່າງຖືກປະສົມເຂົ້າກັນ, ການແກ້ໄຂບັນຫາຈະກາຍເປັນຄວາມເສຍຫາຍທາງດ້ານອາລົມ.

ຂ) ຄວາມສາມາດໃນການຜະລິດຊ້ຳໄດ້ຕາມຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ 🧪

ລະບົບທີ່ດີຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດລະບຸໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງໂບກມືວ່າ:

  • ຂໍ້ມູນທີ່ຝຶກຮູບແບບນີ້

  • ລຸ້ນລະຫັດ

  • ພາລາມິເຕີໄຮເປີ

  • ສິ່ງແວດລ້ອມ

ຖ້າຄຳຕອບແມ່ນ “ເອີ, ຂ້ອຍຄິດວ່າມັນແມ່ນການແລ່ນວັນອັງຄານ…” ເຈົ້າມີບັນຫາແລ້ວ 😅

ຄ) ການອອກແບບທີ່ຄຳນຶງເຖິງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ 💸

Cloud AI ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍ, ແຕ່ມັນຍັງເປັນວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດທີ່ຈະສ້າງຮ່າງກົດໝາຍທີ່ເຮັດໃຫ້ທ່ານສົງໄສທາງເລືອກໃນຊີວິດຂອງທ່ານໂດຍບັງເອີນ.

ການຕັ້ງຄ່າທີ່ດີປະກອບມີ:

ງ) ຄວາມປອດໄພ ແລະ ການປະຕິບັດຕາມຂໍ້ກຳນົດທີ່ຝັງຢູ່ໃນ 🔐

ບໍ່ໄດ້ຖືກຕິດສະກູໃນພາຍຫຼັງຄືກັບເທບຕິດທໍ່ທີ່ຮົ່ວ.

ອ) ເສັ້ນທາງທີ່ແທ້ຈິງຈາກຕົ້ນແບບສູ່ການຜະລິດ 🛣️

ນີ້ແມ່ນເລື່ອງໃຫຍ່. “ລຸ້ນ” ທີ່ດີຂອງ AI ໃນຄລາວດ໌ປະກອບມີ MLOps, ຮູບແບບການນຳໃຊ້, ແລະ ການຕິດຕາມກວດກາຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ Google Cloud: MLOps ແມ່ນຫຍັງ? ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນ, ມັນເປັນໂຄງການງານວາງສະແດງວິທະຍາສາດທີ່ມີໃບແຈ້ງໜີ້ທີ່ງົດງາມ.

ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ຕົວເລືອກ AI-in-Cloud ທີ່ນິຍົມ (ແລະ ສຳລັບໃຜ) 🧰📊

ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນຕາຕະລາງສັ້ນໆທີ່ມີຄວາມຄິດເຫັນເລັກນ້ອຍ. ລາຄາແມ່ນກວ້າງໂດຍເຈດຕະນາເພາະວ່າການກຳນົດລາຄາໃນຄລາວແມ່ນຄືກັບການສັ່ງກາເຟ - ລາຄາພື້ນຖານບໍ່ເຄີຍເປັນລາຄາ 😵💫

ເຄື່ອງມື / ແພລດຟອມ ຜູ້ຊົມ ລາຄາປະມານ ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງໃຊ້ໄດ້ (ລວມມີບັນທຶກແປກໆ)
AWS SageMaker ທີມງານ ML, ວິສາຫະກິດ ຈ່າຍຕາມທີ່ທ່ານໃຊ້ ແພລດຟອມ ML ແບບ Full-stack - ການຝຶກອົບຮົມ, ຈຸດສິ້ນສຸດ, ທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນ. ມີປະສິດທິພາບ, ແຕ່ມີເມນູຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງ.
Google Vertex AI ທີມງານ ML, ອົງການຈັດຕັ້ງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ຈ່າຍຕາມທີ່ທ່ານໃຊ້ ການຝຶກອົບຮົມທີ່ມີການຄຸ້ມຄອງທີ່ເຂັ້ມແຂງ + ການລົງທະບຽນແບບຈຳລອງ + ການເຊື່ອມໂຍງ. ຮູ້ສຶກລຽບງ່າຍເມື່ອມັນຄລິກ.
ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ Azure ວິສາຫະກິດ, ອົງກອນທີ່ເນັ້ນໃສ່ MS ເປັນສູນກາງ ຈ່າຍຕາມທີ່ທ່ານໃຊ້ ຫຼິ້ນໄດ້ດີກັບລະບົບນິເວດ Azure. ຕົວເລືອກການປົກຄອງທີ່ດີ, ມີຫຼາຍປຸ່ມ.
Databricks (ML + Lakehouse) ທີມງານວິສະວະກຳຂໍ້ມູນໜັກ ການສະໝັກໃຊ້ + ການນຳໃຊ້ ດີເລີດສຳລັບການປະສົມທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນ + ML ໄວ້ໃນບ່ອນດຽວ. ມັກຖືກໃຈໂດຍທີມງານປະຕິບັດຕົວຈິງ.
ຄຸນສົມບັດ AI ຂອງ Snowflake ອົງກອນທີ່ເນັ້ນການວິເຄາະເປັນຫຼັກ ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ອີງ​ໃສ່​ ດີເມື່ອໂລກຂອງເຈົ້າຢູ່ໃນສາງແລ້ວ. ໜ້ອຍລົງ “ຫ້ອງທົດລອງ ML,” ຫຼາຍກວ່າ “AI ໃນ SQL-ish.”
IBM Watsonx ອຸດສາຫະກຳທີ່ມີການຄວບຄຸມ ລາຄາວິສາຫະກິດ ການຄຸ້ມຄອງ ແລະ ການຄວບຄຸມວິສາຫະກິດແມ່ນຈຸດສຸມຫຼັກ. ມັກຖືກເລືອກສຳລັບການຕັ້ງຄ່າທີ່ມີນະໂຍບາຍຫຼາຍ.
Kubernetes ທີ່ມີການຈັດການ (DIY ML) ວິສະວະກອນແພລດຟອມ ຕົວແປ ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ ແລະ ສາມາດປັບແຕ່ງໄດ້ຕາມໃຈລູກຄ້າ. ນອກຈາກນີ້... ເຈົ້າຕ້ອງຮັບຜິດຊອບຕໍ່ຄວາມເຈັບປວດເມື່ອມັນແຕກຫັກ 🙃
ການອະນຸມານແບບບໍ່ມີເຊີບເວີ (ຟັງຊັນ + ຈຸດສິ້ນສຸດ) ທີມງານຜະລິດຕະພັນ ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ອີງ​ໃສ່​ ດີເລີດສຳລັບການຈະລາຈອນທີ່ໜາວເຢັນ. ສັງເກດເບິ່ງການເລີ່ມຕົ້ນທີ່ເຢັນ ແລະ ຄວາມໜ່ວງຊ້າຄືກັບນົກອິນຊີ.

ນີ້ບໍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບການເລືອກ "ສິ່ງທີ່ດີທີ່ສຸດ" - ມັນກ່ຽວກັບການຈັບຄູ່ຄວາມເປັນຈິງຂອງທີມຂອງເຈົ້າ. ນັ້ນແມ່ນຄວາມລັບທີ່ງຽບໆ.

ກໍລະນີການນຳໃຊ້ທົ່ວໄປສຳລັບ AI ໃນການປະມວນຜົນແບບຄລາວດ໌ (ພ້ອມຕົວຢ່າງ) 🧩✨

ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ການຕັ້ງຄ່າ AI ໃນຄລາວດ໌ດີເລີດ:

1) ລະບົບອັດຕະໂນມັດສະໜັບສະໜູນລູກຄ້າ 💬

  • ຜູ້ຊ່ວຍສົນທະນາ

  • ເສັ້ນທາງປີ້

  • ການສະຫຼຸບ

  • ການກວດສອບຄວາມຮູ້ສຶກ ແລະ ເຈດຕະນາ Cloud Natural Language API

2) ລະບົບການແນະນຳ 🛒

  • ຄຳແນະນຳຜະລິດຕະພັນ

  • ຟີດເນື້ອຫາ

  • "ຜູ້ຄົນກໍ່ຊື້"
    ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ມັກຈະຕ້ອງການການອະນຸມານທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ ແລະ ການອັບເດດເກືອບທັນທີ.

3) ການກວດຫາການສໍ້ໂກງ ແລະ ການໃຫ້ຄະແນນຄວາມສ່ຽງ 🕵️

ຄລາວເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຂຶ້ນໃນການຈັດການກັບການລະເບີດ, ຖ່າຍທອດສົດເຫດການ ແລະ ດຳເນີນການເປັນກຸ່ມ.

4) ສະຕິປັນຍາເອກະສານ 📄

  • ທໍ່ສົ່ງ OCR

  • ການສະກັດເອົາໜ່ວຍງານ

  • ການວິເຄາະສັນຍາ

  • ການວິເຄາະໃບແຈ້ງໜີ້ ຟັງ ຊັນ AI ຂອງ Snowflake Cortex
    ໃນຫຼາຍອົງກອນ, ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ເວລາຖືກສົ່ງຄືນຢ່າງງຽບໆ.

5) ການຄາດຄະເນ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການປັບຕົວເຂົ້າກັບຄວາມຊຳນານງານ 📦

ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ, ການວາງແຜນສິນຄ້າຄົງຄັງ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບເສັ້ນທາງ. ຄລາວຊ່ວຍໄດ້ເພາະວ່າຂໍ້ມູນມີຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ ການຝຶກອົບຮົມຄືນໃໝ່ແມ່ນເກີດຂຶ້ນເລື້ອຍໆ.

6) ແອັບ AI ທີ່ສ້າງສັນ 🪄

  • ການຮ່າງເນື້ອຫາ

  • ການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານລະຫັດ

  • ບອທ໌ຄວາມຮູ້ພາຍໃນ (RAG)

  • ການສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະ ການສ້າງແບບເຕີມຄືນ (RAG)
    ນີ້ມັກຈະເປັນຊ່ວງເວລາທີ່ບໍລິສັດຕ່າງໆເວົ້າໃນທີ່ສຸດວ່າ: "ພວກເຮົາຈຳເປັນຕ້ອງຮູ້ວ່າກົດລະບຽບການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນຂອງພວກເຮົາຢູ່ໃສ." 😬

ຮູບແບບສະຖາປັດຕະຍະກຳທີ່ທ່ານຈະເຫັນຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງ 🏗️

ຮູບແບບທີ 1: ແພລດຟອມ ML ທີ່ມີການຄຸ້ມຄອງ (ເສັ້ນທາງ “ພວກເຮົາຕ້ອງການບັນຫາໜ້ອຍລົງ”) 😌

ເຮັດວຽກໄດ້ດີເມື່ອຄວາມໄວມີຄວາມສຳຄັນ ແລະ ທ່ານບໍ່ຕ້ອງການສ້າງເຄື່ອງມືພາຍໃນຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ.

ຮູບແບບທີ 2: Lakehouse + ML (ເສັ້ນທາງ “ຂໍ້ມູນກ່ອນ”) 🏞️

  • ລວມການເຮັດວຽກວິສະວະກຳຂໍ້ມູນ + ML

  • ແລ່ນປື້ມບັນທຶກ, ທໍ່ສົ່ງ, ວິສະວະກຳຄຸນສົມບັດໃກ້ກັບຂໍ້ມູນ

  • ເຂັ້ມແຂງສຳລັບອົງກອນທີ່ອາໄສຢູ່ໃນລະບົບການວິເຄາະຂະໜາດໃຫຍ່ແລ້ວ Databricks Lakehouse

ຮູບແບບທີ 3: ML ທີ່ມີຕູ້ຄອນເທນເນີໃນ Kubernetes (ເສັ້ນທາງ "ພວກເຮົາຕ້ອງການການຄວບຄຸມ") 🎛️

  • ຮູບແບບການຫຸ້ມຫໍ່ໃນພາຊະນະ

  • Kubernetes: ການ ຂະໜາດອັດຕະໂນມັດຂອງ Pod ຕາມແນວນອນ

  • ປະສົມປະສານຕາໜ່າງການບໍລິການ, ການສັງເກດການ, ການຄຸ້ມຄອງຄວາມລັບ

ຍັງເປັນທີ່ຮູ້ຈັກກັນໃນນາມ: “ພວກເຮົາມີຄວາມໝັ້ນໃຈ, ແລະພວກເຮົາຍັງມັກການແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດໃນຊ່ວງເວລາທີ່ບໍ່ເປັນທາງການ.”

ຮູບແບບທີ 4: RAG (ລຸ້ນທີ່ດຶງຂໍ້ມູນຄືນມາໃໝ່) (ເສັ້ນທາງ “ໃຊ້ຄວາມຮູ້ຂອງເຈົ້າ”) 📚🤝

  • ເອກະສານໃນບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນໃນຄລາວ

  • ການຝັງ + ຮ້ານເວັກເຕີ

  • ຊັ້ນການດຶງຂໍ້ມູນປ້ອນຂໍ້ມູນສະພາບການໃຫ້ກັບຮູບແບບ

  • ຮາວກັ້ນ + ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ + ການບັນ ທຶກ ເຈ້ຍລຸ້ນ Retrieval-Augmented (RAG)

ນີ້ແມ່ນສ່ວນໜຶ່ງທີ່ສຳຄັນຂອງການສົນທະນາກ່ຽວກັບ AI ໃນຄລາວດ໌ທີ່ທັນສະໄໝ ເພາະວ່າມັນເປັນວິທີທີ່ທຸລະກິດຕົວຈິງຈຳນວນຫຼາຍໃຊ້ AI ທີ່ສ້າງສັນໄດ້ຢ່າງປອດໄພ.

MLOps: ສ່ວນທີ່ທຸກຄົນປະເມີນຄ່າຕໍ່າເກີນໄປ 🧯

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການໃຫ້ AI ໃນຄລາວດ໌ເຮັດວຽກໃນການຜະລິດ, ທ່ານຕ້ອງການ MLOps. ບໍ່ແມ່ນຍ້ອນວ່າມັນເປັນທີ່ນິຍົມ - ເພາະວ່າຮູບແບບມີການປ່ຽນແປງ, ຂໍ້ມູນມີການປ່ຽນແປງ, ແລະຜູ້ໃຊ້ມີຄວາມຄິດສ້າງສັນໃນທາງທີ່ຮ້າຍແຮງທີ່ສຸດ Google Cloud: MLOps ແມ່ນຫຍັງ ?

ຊິ້ນສ່ວນຫຼັກ:

ຖ້າທ່ານບໍ່ສົນໃຈເລື່ອງນີ້, ທ່ານກໍ່ຈະໄດ້ "ສວນສັດແບບຈຳລອງ" 🦓 ບ່ອນທີ່ທຸກຢ່າງມີຊີວິດ, ບໍ່ມີຫຍັງຕິດປ້າຍ, ແລະ ທ່ານຢ້ານທີ່ຈະເປີດປະຕູ.

ຄວາມປອດໄພ, ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ແລະ ການປະຕິບັດຕາມ (ບໍ່ແມ່ນສ່ວນທີ່ມ່ວນ, ແຕ່... ແມ່ນແລ້ວ) 🔐😅

AI ໃນຄລາວຄອມພິວຕິ້ງເຮັດໃຫ້ເກີດຄຳຖາມທີ່ຮ້ອນແຮງສອງສາມຂໍ້ຄື:

ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນ 🧾

ໃຜສາມາດເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມໄດ້? ບັນທຶກການອະນຸມານ? ການກະຕຸ້ນ? ຜົນໄດ້ຮັບ?

ການເຂົ້າລະຫັດ ແລະ ຄວາມລັບ 🗝️

ກະແຈ, ໂທເຄັນ ແລະ ຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວຕ້ອງການການຈັດການທີ່ຖືກຕ້ອງ. “ໃນໄຟລ໌ການຕັ້ງຄ່າ” ບໍ່ແມ່ນການຈັດການ.

ການກັກຕົວ ແລະ ການເຊົ່າ 🧱

ບາງອົງກອນຕ້ອງການສະພາບແວດລ້ອມແຍກຕ່າງຫາກສຳລັບການພັດທະນາ, ການຈັດວາງ, ແລະ ການຜະລິດ. ຄລາວຊ່ວຍໄດ້ - ແຕ່ພຽງແຕ່ຖ້າທ່ານຕັ້ງຄ່າມັນຢ່າງຖືກຕ້ອງເທົ່ານັ້ນ.

ການກວດສອບໄດ້ 📋

ອົງກອນທີ່ມີການຄວບຄຸມມັກຈະຕ້ອງສະແດງໃຫ້ເຫັນ:

  • ຂໍ້ມູນໃດແດ່ທີ່ຖືກນຳໃຊ້

  • ວິທີການຕັດສິນໃຈໄດ້ຖືກເຮັດ

  • ໃຜໄດ້ສົ່ງຫຍັງໄປ

  • ເມື່ອມັນໄດ້ປ່ຽນ IBM watsonx.governance

ຮູບແບບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ ⚠️

ນີ້ລວມມີ:

  • ການກວດສອບຄວາມລຳອຽງ

  • ການທົດສອບແບບກົງກັນຂ້າມ

  • ການປ້ອງກັນການສັກຢາຢ່າງວ່ອງໄວ (ສຳລັບ AI ທີ່ສ້າງສັນ)

  • ການກັ່ນຕອງຜົນຜະລິດທີ່ປອດໄພ

ທັງໝົດນີ້ກັບຄືນສູ່ຈຸດສຳຄັນ: ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ "AI ທີ່ໂຮດຢູ່ໃນອອນໄລນ໌." ມັນແມ່ນ AI ທີ່ດຳເນີນການພາຍໃຕ້ຂໍ້ຈຳກັດທີ່ແທ້ຈິງ.

ເຄັດລັບດ້ານຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ ແລະ ປະສິດທິພາບ (ເພື່ອບໍ່ໃຫ້ເຈົ້າຮ້ອງໄຫ້ຕໍ່ມາ) 💸😵💫

ຄຳແນະນຳບາງຢ່າງທີ່ໄດ້ຮັບການທົດສອບຈາກການສູ້ຮົບ:

  • ໃຊ້ຮູບແບບທີ່ນ້ອຍທີ່ສຸດທີ່ຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການ
    ໃຫຍ່ກວ່າບໍ່ແມ່ນວ່າດີກວ່າສະເໝີໄປ. ບາງຄັ້ງມັນພຽງແຕ່... ໃຫຍ່ກວ່າ.

  • ການອະນຸມານແບບກຸ່ມເມື່ອເປັນໄປໄດ້
    SageMaker Batch Transform ລາຄາຖືກກວ່າ ແລະ ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກວ່າ .

  • ເກັບຂໍ້ມູນຢ່າງຮີບດ່ວນ
    ໂດຍສະເພາະສຳລັບການສອບຖາມ ແລະ ການຝັງຊ້ຳໆ.

  • ຂະຫຍາຍອັດຕະໂນມັດ, ແຕ່ຕ້ອງຈຳກັດມັນໄວ້
    ການຂະຫຍາຍທີ່ບໍ່ຈຳກັດສາມາດໝາຍເຖິງການໃຊ້ຈ່າຍທີ່ບໍ່ຈຳກັດ Kubernetes: ການຂະຫຍາຍອັດຕະໂນມັດຂອງ Pod ຕາມແນວນອນ . ຖາມຂ້ອຍວ່າຂ້ອຍຮູ້ໄດ້ແນວໃດ… ແຕ່ຄວາມຈິງແລ້ວ, ຢ່າຮູ້ 😬

  • ຕິດຕາມຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕໍ່ຈຸດສຸດທ້າຍ ແລະ ຕໍ່ຄຸນສົມບັດ
    ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນທ່ານຈະເພີ່ມປະສິດທິພາບຜິດ.

  • ໃຊ້ການປະມວນຜົນແບບ spot-preemptible ສຳລັບການຝຶກອົບຮົມ
    ປະຫຍັດໄດ້ດີຫຼາຍຖ້າວຽກຝຶກອົບຮົມຂອງທ່ານສາມາດຈັດການກັບການຂັດຂວາງໄດ້ Amazon EC2 Spot Instances Google Cloud Preemptible VMs .

ຄວາມຜິດພາດທີ່ຄົນເຮົາເຮັດ (ແມ່ນແຕ່ທີມທີ່ສະຫຼາດ) 🤦‍♂️

  • ການປະຕິບັດຕໍ່ Cloud AI ຄືກັບ “ພຽງແຕ່ສຽບຮູບແບບ”

  • ບໍ່ສົນໃຈຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນຈົນເຖິງນາທີສຸດທ້າຍ

  • ການຂົນສົ່ງແບບຈຳລອງໂດຍບໍ່ມີການຕິດຕາມກວດກາ SageMaker Model Monitor

  • ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນສຳລັບການຝຶກອົບຮົມ cadence ຄືນໃໝ່ Google Cloud: MLOps ແມ່ນຫຍັງ?

  • ລືມໄປວ່າທີມງານຮັກສາຄວາມປອດໄພມີຢູ່ຈົນຮອດອາທິດເປີດຕົວ 😬

  • ການວິສະວະກຳເກີນຂອບເຂດຕັ້ງແຕ່ມື້ທຳອິດ (ບາງຄັ້ງການຄິດແບບງ່າຍໆກໍ່ຊະນະໄດ້)

ນອກຈາກນັ້ນ, ຍັງມີເລື່ອງທີ່ໂຫດຮ້າຍຢ່າງງຽບໆຄື: ທີມງານປະເມີນຄ່າຕໍ່າເກີນໄປວ່າຜູ້ໃຊ້ກຽດຊັງຄວາມຊັກຊ້າຫຼາຍປານໃດ. ຮູບແບບທີ່ມີຄວາມແມ່ນຍຳໜ້ອຍກວ່າເລັກນ້ອຍແຕ່ໄວມັກຈະຊະນະ. ມະນຸດແມ່ນສິ່ງມະຫັດສະຈັນນ້ອຍໆທີ່ອົດທົນ.

ບົດຮຽນຫຼັກໆ🧾✅

AI ໃນການປະມວນຜົນແບບຄລາວດ໌ ແມ່ນການປະຕິບັດຢ່າງເຕັມທີ່ຂອງການສ້າງ ແລະ ການດຳເນີນງານ AI ໂດຍໃຊ້ໂຄງສ້າງພື້ນຖານຄລາວດ໌ - ການຝຶກອົບຮົມການຂະຫຍາຍ, ການເຮັດໃຫ້ການນຳໃຊ້ງ່າຍຂຶ້ນ, ການເຊື່ອມໂຍງທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນ, ແລະ ການດຳເນີນງານແບບຈຳລອງດ້ວຍ MLOps, ຄວາມປອດໄພ, ແລະ ການຄຸ້ມຄອງ Google Cloud: MLOps ແມ່ນຫຍັງ? NIST SP 800-145 .

ສະຫຼຸບໂດຍຫຍໍ້:

  • ຄລາວດ໌ໃຫ້ພື້ນຖານໂຄງລ່າງແກ່ AI ເພື່ອຂະຫຍາຍ ແລະ ຈັດສົ່ງ 🚀 NIST SP 800-145

  • AI ໃຫ້ "ສະໝອງ" ແກ່ວຽກງານໃນຄລາວທີ່ເຮັດການຕັດສິນໃຈໂດຍອັດຕະໂນມັດ 🤖

  • ເວດມົນບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນການຝຶກອົບຮົມເທົ່ານັ້ນ - ແຕ່ມັນແມ່ນການນຳໃຊ້, ການຕິດຕາມກວດກາ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງ 🧠🔐 SageMaker Model Monitor

  • ເລືອກແພລດຟອມໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຕ້ອງການຂອງທີມ, ບໍ່ແມ່ນການຕະຫຼາດທີ່ມົວໆ📌

  • ເບິ່ງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ ແລະ ການປະຕິບັດງານຄືກັບນົກອິນຊີທີ່ໃສ່ແວ່ນຕາ 🦅👓 (ຄຳປຽບທຽບທີ່ບໍ່ດີ, ແຕ່ເຈົ້າເຂົ້າໃຈ)

ຖ້າທ່ານມາທີ່ນີ້ໂດຍຄິດວ່າ "AI ໃນ cloud computing ເປັນພຽງ API ແບບຈຳລອງ", ບໍ່ - ມັນແມ່ນລະບົບນິເວດທັງໝົດ. ບາງຄັ້ງກໍ່ສະຫງ່າງາມ, ບາງຄັ້ງກໍ່ວຸ້ນວາຍ, ບາງຄັ້ງທັງສອງໃນຕອນບ່າຍດຽວກັນ 😅☁️

ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ

“AI ໃນຄລາວຄອມພິວຕິ້ງ” ໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດໃນແງ່ຂອງການໃຊ້ຊີວິດປະຈຳວັນ

AI ໃນການປະມວນຜົນແບບຄລາວດ໌ໝາຍຄວາມວ່າທ່ານໃຊ້ແພລດຟອມຄລາວດ໌ເພື່ອເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ, ໝູນການປະມວນຜົນ (CPU/GPU/TPU), ຝຶກອົບຮົມຮູບແບບຕ່າງໆ, ນຳໃຊ້ພວກມັນ, ແລະ ຕິດຕາມກວດກາພວກມັນ - ໂດຍບໍ່ຕ້ອງເປັນເຈົ້າຂອງຮາດແວ. ໃນທາງປະຕິບັດ, ຄລາວດ໌ກາຍເປັນບ່ອນທີ່ວົງຈອນຊີວິດ AI ທັງໝົດຂອງທ່ານດຳເນີນໄປ. ທ່ານເຊົ່າສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງການເມື່ອທ່ານຕ້ອງການມັນ, ຈາກນັ້ນຫຼຸດຂະໜາດລົງເມື່ອທ່ານເຮັດສຳເລັດ.

ເປັນຫຍັງໂຄງການ AI ຈຶ່ງລົ້ມເຫຼວໂດຍບໍ່ມີໂຄງສ້າງພື້ນຖານແບບຄລາວ ແລະ MLOps

ຄວາມລົ້ມເຫຼວສ່ວນໃຫຍ່ເກີດຂຶ້ນຢູ່ອ້ອມຮອບຮູບແບບ, ບໍ່ແມ່ນພາຍໃນມັນ: ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງ, ສະພາບແວດລ້ອມທີ່ບໍ່ກົງກັນ, ການນຳໃຊ້ທີ່ບອບບາງ, ແລະ ບໍ່ມີການຕິດຕາມ. ເຄື່ອງມືໃນຄລາວຊ່ວຍມາດຕະຖານຮູບແບບການເກັບຮັກສາ, ການຄຳນວນ, ແລະ ການນຳໃຊ້ ດັ່ງນັ້ນຮູບແບບຈຶ່ງບໍ່ຕິດຢູ່ກັບ "ມັນເຮັດວຽກໄດ້ໃນແລັບທັອບຂອງຂ້ອຍ." MLOps ເພີ່ມກາວທີ່ຂາດຫາຍໄປ: ການຕິດຕາມ, ການລົງທະບຽນ, ທໍ່ສົ່ງ, ແລະ ການມ້ວນກັບຄືນ ເພື່ອໃຫ້ລະບົບສາມາດສືບພັນໄດ້ ແລະ ສາມາດຮັກສາໄດ້.

ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທົ່ວໄປສຳລັບ AI ໃນການປະມວນຜົນແບບຄລາວ, ຕັ້ງແຕ່ຂໍ້ມູນຈົນເຖິງການຜະລິດ

ກະແສທົ່ວໄປຄື: ຂໍ້ມູນຈະຖືກສົ່ງໄປໃນບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນໃນຄລາວ, ປະມວນຜົນເປັນຄຸນສົມບັດຕ່າງໆ, ຈາກນັ້ນຮູບແບບຈະຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບການຄຳນວນທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້. ຕໍ່ໄປ, ທ່ານນຳໃຊ້ຜ່ານຈຸດສິ້ນສຸດ API, ວຽກແບບ batch, ການຕັ້ງຄ່າແບບບໍ່ມີເຊີບເວີ, ຫຼື ການບໍລິການ Kubernetes. ສຸດທ້າຍ, ທ່ານຕິດຕາມກວດກາຄວາມໜ่วงເວລາ, ການເລື່ອນໄປມາ, ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ແລະ ຈາກນັ້ນເຮັດຊ້ຳອີກດ້ວຍການຝຶກອົບຮົມຄືນໃໝ່ ແລະ ການນຳໃຊ້ທີ່ປອດໄພກວ່າ. ທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນຕົວຈິງສ່ວນໃຫຍ່ຈະວົນຊ້ຳຢູ່ຕະຫຼອດເວລາແທນທີ່ຈະສົ່ງພຽງຄັ້ງດຽວ.

ການເລືອກລະຫວ່າງ SageMaker, Vertex AI, Azure ML, Databricks, ແລະ Kubernetes

ເລືອກໂດຍອີງໃສ່ຄວາມເປັນຈິງຂອງທີມງານຂອງທ່ານ, ບໍ່ແມ່ນສຽງລົບກວນການຕະຫຼາດ "ແພລດຟອມທີ່ດີທີ່ສຸດ". ແພລດຟອມ ML ທີ່ມີການຈັດການ (SageMaker/Vertex AI/Azure ML) ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນບັນຫາການດຳເນີນງານດ້ວຍວຽກຝຶກອົບຮົມ, ຈຸດສິ້ນສຸດ, ການລົງທະບຽນ, ແລະ ການຕິດຕາມກວດກາ. Databricks ມັກຈະເໝາະສົມກັບທີມງານທີ່ເຮັດວຽກໜັກດ້ານວິສະວະກຳຂໍ້ມູນ ຜູ້ທີ່ຕ້ອງການ ML ໃຫ້ຢູ່ໃກ້ກັບທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນ ແລະ ການວິເຄາະ. Kubernetes ໃຫ້ການຄວບຄຸມ ແລະ ການປັບແຕ່ງສູງສຸດ, ແຕ່ທ່ານຍັງເປັນເຈົ້າຂອງຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື, ນະໂຍບາຍການຂະຫຍາຍ, ແລະ ການແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດເມື່ອສິ່ງຕ່າງໆເກີດບັນຫາ.

ຮູບແບບສະຖາປັດຕະຍະກຳທີ່ປາກົດຫຼາຍທີ່ສຸດໃນການຕັ້ງຄ່າຄລາວ AI ໃນປະຈຸບັນ

ທ່ານຈະເຫັນສີ່ຮູບແບບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ: ແພລດຟອມ ML ທີ່ມີການຈັດການສຳລັບຄວາມໄວ, lakehouse + ML ສຳລັບອົງກອນທີ່ເນັ້ນຂໍ້ມູນເປັນຫຼັກ, ML ທີ່ມີຕູ້ຄອນເທນເນີໃນ Kubernetes ສຳລັບການຄວບຄຸມ, ແລະ RAG (ການສ້າງແບບເຕີມເຕັມການດຶງຂໍ້ມູນ) ສຳລັບ “ໃຊ້ຄວາມຮູ້ພາຍໃນຂອງພວກເຮົາຢ່າງປອດໄພ.” ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວ RAG ປະກອບມີເອກະສານໃນບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນໃນຄລາວ, ການຝັງ + ບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນເວັກເຕີ, ຊັ້ນການດຶງຂໍ້ມູນ, ແລະ ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງທີ່ມີການບັນທຶກ. ຮູບແບບທີ່ທ່ານເລືອກຄວນກົງກັບຄວາມສຳເລັດດ້ານການປົກຄອງ ແລະ ການປະຕິບັດການຂອງທ່ານ.

ວິທີທີ່ທີມງານນຳໃຊ້ຮູບແບບ AI ຄລາວ: REST APIs, batch jobs, serverless, ຫຼື Kubernetes

REST APIs ແມ່ນເລື່ອງທຳມະດາສຳລັບການຄາດຄະເນແບບເວລາຈິງເມື່ອຄວາມໜ่วงເວລາຂອງຜະລິດຕະພັນມີຄວາມສຳຄັນ. ການອະນຸມານແບບກຸ່ມແມ່ນດີເລີດສຳລັບການໃຫ້ຄະແນນຕາມກຳນົດເວລາ ແລະ ປະສິດທິພາບດ້ານຕົ້ນທຶນ, ໂດຍສະເພາະເມື່ອຜົນໄດ້ຮັບບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງເປັນແບບທັນທີ. ຈຸດສິ້ນສຸດທີ່ບໍ່ມີເຊີບເວີສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ດີສຳລັບການຈະລາຈອນທີ່ຮຸນແຮງ, ແຕ່ການເລີ່ມຕົ້ນແບບເຢັນ ແລະ ຄວາມໜ່ວງເວລາຕ້ອງການຄວາມສົນໃຈ. Kubernetes ແມ່ນເໝາະສົມທີ່ສຸດເມື່ອທ່ານຕ້ອງການການຂະຫຍາຍທີ່ລະອຽດ ແລະ ການເຊື່ອມໂຍງກັບເຄື່ອງມືແພລດຟອມ, ແຕ່ມັນເພີ່ມຄວາມສັບສົນໃນການດຳເນີນງານ.

ສິ່ງທີ່ຄວນຕິດຕາມກວດກາໃນການຜະລິດເພື່ອຮັກສາລະບົບ AI ໃຫ້ແຂງແຮງ

ຢ່າງໜ້ອຍ, ໃຫ້ຕິດຕາມຄວາມໜ่วงເວລາ, ອັດຕາຄວາມຜິດພາດ, ແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕໍ່ການຄາດຄະເນ ເພື່ອໃຫ້ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື ແລະ ງົບປະມານຍັງຄົງເບິ່ງເຫັນໄດ້. ໃນດ້ານ ML, ໃຫ້ຕິດຕາມກວດກາການປ່ຽນແປງຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ການປ່ຽນແປງຂອງປະສິດທິພາບ ເພື່ອຈັບເວລາທີ່ຄວາມເປັນຈິງປ່ຽນແປງພາຍໃຕ້ຮູບແບບ. ກໍລະນີການບັນທຶກຂອບ ແລະ ຜົນຜະລິດທີ່ບໍ່ດີກໍ່ມີຄວາມສຳຄັນເຊັ່ນກັນ, ໂດຍສະເພາະສຳລັບກໍລະນີການນຳໃຊ້ທີ່ສ້າງສັນ ບ່ອນທີ່ຜູ້ໃຊ້ສາມາດເປັນສັດຕູກັນຢ່າງສ້າງສັນ. ການຕິດຕາມກວດກາທີ່ດີຍັງສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈຍ້ອນກັບເມື່ອຮູບແບບຖົດຖອຍ.

ການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ AI ໃນຄລາວໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ປະສິດທິພາບຫຼຸດລົງ

ວິທີການທົ່ວໄປແມ່ນການໃຊ້ຮູບແບບທີ່ນ້ອຍທີ່ສຸດທີ່ຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການ, ຈາກນັ້ນເພີ່ມປະສິດທິພາບການອະນຸມານດ້ວຍການເຮັດເປັນກຸ່ມ ແລະ ການເກັບຂໍ້ມູນໄວ້ໃນແຄດ. ການຂະຫຍາຍອັດຕະໂນມັດຊ່ວຍໄດ້, ແຕ່ມັນຕ້ອງການຂີດຈຳກັດເພື່ອໃຫ້ "ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ" ບໍ່ກາຍເປັນ "ການໃຊ້ຈ່າຍທີ່ບໍ່ຈຳກັດ." ສຳລັບການຝຶກອົບຮົມ, ການຄຳນວນແບບຈຸດ/ການຈຳລອງລ່ວງໜ້າສາມາດປະຫຍັດໄດ້ຫຼາຍຖ້າວຽກຂອງທ່ານທົນທານຕໍ່ການຂັດຂວາງ. ການຕິດຕາມຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕໍ່ຈຸດສິ້ນສຸດ ແລະ ຕໍ່ຄຸນສົມບັດປ້ອງກັນທ່ານຈາກການເພີ່ມປະສິດທິພາບສ່ວນທີ່ຜິດຂອງລະບົບ.

ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພ ແລະ ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດກັບ AI ໃນຄລາວດ໌

ຄວາມສ່ຽງໃຫຍ່ແມ່ນການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ສາມາດຄວບຄຸມໄດ້, ການຄຸ້ມຄອງຄວາມລັບທີ່ອ່ອນແອ, ແລະ ຮ່ອງຮອຍການກວດສອບທີ່ຂາດຫາຍໄປສຳລັບຜູ້ທີ່ຝຶກອົບຮົມ ແລະ ນຳໃຊ້ຫຍັງ. AI ທີ່ສ້າງສັນເພີ່ມບັນຫາເພີ່ມເຕີມເຊັ່ນ: ການສີດຢ່າງວ່ອງໄວ, ຜົນຜະລິດທີ່ບໍ່ປອດໄພ, ແລະ ຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນທີ່ສະແດງຢູ່ໃນບັນທຶກ. ທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນຫຼາຍແຫ່ງຕ້ອງການການແຍກສະພາບແວດລ້ອມ (dev/staging/prod) ແລະ ນະໂຍບາຍທີ່ຊັດເຈນສຳລັບການກະຕຸ້ນ, ຜົນຜະລິດ, ແລະ ການບັນທຶກການອະນຸມານ. ການຕັ້ງຄ່າທີ່ປອດໄພທີ່ສຸດປະຕິບັດຕໍ່ການຄຸ້ມຄອງເປັນຄວາມຕ້ອງການຂອງລະບົບຫຼັກ, ບໍ່ແມ່ນແພັດຊ໌ໃນອາທິດເປີດຕົວ.

ເອກະສານອ້າງອີງ

  1. ສະຖາບັນມາດຕະຖານ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີແຫ່ງຊາດ (NIST) - SP 800-145 (ສຸດທ້າຍ) - csrc.nist.gov

  2. Google Cloud - GPU ສຳລັບ AI - cloud.google.com

  3. Google Cloud - ເອກະສານ Cloud TPU - docs.cloud.google.com

  4. Amazon Web Services (AWS) - Amazon S3 (ບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນວັດຖຸ) - aws.amazon.com

  5. Amazon Web Services (AWS) - ທະເລສາບຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ? - aws.amazon.com

  6. Amazon Web Services (AWS) - ສາງເກັບຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ? - aws.amazon.com

  7. ບໍລິການເວັບ Amazon (AWS) - ບໍລິການ AI ຂອງ AWS - aws.amazon.com

  8. Google Cloud - Google Cloud AI APIs - cloud.google.com

  9. Google Cloud - MLOps ແມ່ນຫຍັງ? - cloud.google.com

  10. Google Cloud - ການລົງທະບຽນແບບຈຳລອງ Vertex AI (ບົດນຳ) - docs.cloud.google.com

  11. Red Hat - REST API ແມ່ນຫຍັງ? - redhat.com

  12. ເອກະສານ Amazon Web Services (AWS) - ການຫັນປ່ຽນແບບ Batch ຂອງ SageMaker - docs.aws.amazon.com

  13. Amazon Web Services (AWS) - ສາງຂໍ້ມູນ ທຽບກັບ data lake ທຽບກັບ data mart - aws.amazon.com

  14. Microsoft Learn - ລີຈິດສະຕຣີ Azure ML (MLOps) - learn.microsoft.com

  15. Google Cloud - ພາບລວມຂອງບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນ Google Cloud - docs.cloud.google.com

  16. arXiv - ເອກະສານກ່ຽວກັບການສ້າງແບບເຕີມເຕັມ (RAG) - arxiv.org

  17. ເອກະສານ Amazon Web Services (AWS) - ການອະນຸມານ SageMaker Serverless - docs.aws.amazon.com

  18. Kubernetes - ການຂະຫຍາຍຂະໜາດອັດຕະໂນມັດຂອງ Pod ແບບນອນ - kubernetes.io

  19. Google Cloud - ການຄາດຄະເນກຸ່ມ AI ຂອງ Vertex - docs.cloud.google.com

  20. ເອກະສານ Amazon Web Services (AWS) - ຕົວຕິດຕາມຮູບແບບ SageMaker - docs.aws.amazon.com

  21. Google Cloud - ການຕິດຕາມກວດກາແບບຈຳລອງ Vertex AI (ການໃຊ້ການຕິດຕາມກວດກາແບບຈຳລອງ) - docs.cloud.google.com

  22. Amazon Web Services (AWS) - Amazon EC2 Spot Instances - aws.amazon.com

  23. Google Cloud - VM ທີ່ສາມາດຍົກເລີກໄດ້ - docs.cloud.google.com

  24. ເອກະສານ Amazon Web Services (AWS) - AWS SageMaker: ວິທີການເຮັດວຽກ (ການຝຶກອົບຮົມ) - docs.aws.amazon.com

  25. Google Cloud - Google Vertex AI - cloud.google.com

  26. Microsoft Azure - ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ Azure - azure.microsoft.com

  27. Databricks - Databricks Lakehouse - databricks.com

  28. ເອກະສານ Snowflake - ຄຸນສົມບັດ AI ຂອງ Snowflake (ຄູ່ມືພາບລວມ) - docs.snowflake.com

  29. IBM - IBM watsonx - ibm.com

  30. Google Cloud - ເອກະສານ API ພາສາທຳມະຊາດຂອງ Cloud - docs.cloud.google.com

  31. ເອກະສານ Snowflake - ຟັງຊັນ AI Cortex ຂອງ Snowflake (AI SQL) - docs.snowflake.com

  32. MLflow - ການຕິດຕາມ MLflow - mlflow.org

  33. MLflow - ການລົງທະບຽນຮູບແບບ MLflow - mlflow.org

  34. Google Cloud - MLOps: ການຈັດສົ່ງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ແລະ ທໍ່ສົ່ງອັດຕະໂນມັດໃນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ - cloud.google.com

  35. Amazon Web Services (AWS) - ຮ້ານຄຸນສົມບັດ SageMaker - aws.amazon.com

  36. IBM - IBM watsonx.governance - ibm.com

ຊອກຫາ AI ລ່າສຸດໄດ້ທີ່ຮ້ານ AI Assistant ຢ່າງເປັນທາງການ

ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ

ກັບໄປທີ່ບລັອກ