AI ໃນ Cloud Computing ແມ່ນຫຍັງ? [ວິດີໂອ ແລະ ແບບສອບຖາມ]

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.

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:

• ພະລັງງານຄິດໄລ່ (CPU, GPU, TPU) Google Cloud: GPU ສຳລັບ ເອກະສານ AI Cloud TPU

• ບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນ (ທະເລສາບຂໍ້ມູນ, ສາງ, ບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນວັດຖຸ) AWS: ທະເລສາບຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ? AWS: ບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ? Amazon S3 (ບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນວັດຖຸ)

• ການບໍລິການ AI (ການຝຶກອົບຮົມແບບຈຳລອງ, ການນຳໃຊ້, API ສຳລັບວິໄສທັດ, ການປາກເວົ້າ, NLP) ການບໍລິການ AI ຂອງ AWS API ຂອງ Google Cloud AI

• ເຄື່ອງມື MLOps (ທໍ່ສົ່ງ, ການຕິດຕາມກວດກາ, ການລົງທະບຽນແບບຈຳລອງ, CI-CD ສຳລັບ ML) Google Cloud: MLOps ແມ່ນຫຍັງ? Vertex AI Model Registry

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:

• ຮູບແບບ ML ຄລາສສິກ

• ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກ

• ການປັບແຕ່ງຮູບແບບພື້ນຖານ

• ລະບົບການດຶງຂໍ້ມູນຄືນ (ການຕັ້ງຄ່າແບບ RAG) ເຈ້ຍລຸ້ນເພີ່ມເຕີມເພື່ອດຶງຂໍ້ມູນຄືນ (RAG)

ຂັ້ນຕອນທີ 4: ການນຳໃຊ້ 🚢

ຮູບແບບຕ່າງໆໄດ້ຮັບການຫຸ້ມຫໍ່ ແລະ ບໍລິການຜ່ານ:

• REST APIs Red Hat: REST API ແມ່ນຫຍັງ?

• ຈຸດສິ້ນສຸດທີ່ບໍ່ມີເຊີບເວີ SageMaker ການອະນຸມານທີ່ບໍ່ມີເຊີບເວີ

• ຕູ້ຄອນເທນເນີ Kubernetes Kubernetes: ການຂະຫຍາຍຂະໜາດອັດຕະໂນມັດຂອງ Pod ແບບນອນ

• ທໍ່ສົ່ງອະນຸມານແບບກຸ່ມ SageMaker Batch Transform Vertex AI ການຄາດຄະເນແບບກຸ່ມ

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:

• Kubernetes: ການຂະຫຍາຍອັດຕະໂນມັດຂອງ Pod ຕາມ ແນວນອນ

• ການກຳນົດເວລາອິນສະແຕນສ໌

• ຕົວເລືອກທີ່ສາມາດປ້ອງກັນໄດ້ເມື່ອເປັນໄປໄດ້ Amazon EC2 Spot Instances Google Cloud VMs ທີ່ສາມາດປ້ອງກັນໄດ້

• ການອະນຸມານການແຄຊ ແລະ ການແບ່ງກຸ່ມ SageMaker Batch Transform

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”) 😌

• ອັບໂຫຼດຂໍ້ມູນ

• ຝຶກອົບຮົມດ້ວຍວຽກທີ່ມີການຄຸ້ມຄອງ

• ນຳໃຊ້ໄປຍັງຈຸດສິ້ນສຸດທີ່ມີການຈັດການ

• ຕິດຕາມກວດກາໃນແຜງຄວບຄຸມແພລດຟອມ ຕິດຕາມກວດກາຮູບແບບ SageMaker ຕິດຕາມ ກວດກາຮູບແບບ Vertex AI

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 ຂະຫຍາຍ 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:

• ການຕິດຕາມການທົດລອງ: ສິ່ງທີ່ເຮັດວຽກ, ສິ່ງທີ່ບໍ່ໄດ້ ຜົນ ການຕິດຕາມ MLflow

• ການລົງທະບຽນຮູບແບບ: ຮູບແບບ, ເວີຊັນ, ຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ ການລົງທະບຽນຮູບແບບ MLflow ການລົງທະບຽນຮູບແບບ Vertex AI

• CI-CD ສຳລັບ ML: ການທົດສອບ + ການນຳໃຊ້ແບບອັດຕະໂນມັດ Google Cloud MLOps (CD ແລະ ການເຮັດວຽກແບບອັດຕະໂນມັດ)

• ຮ້ານຄຸນສົມບັດ: ຄຸນສົມບັດທີ່ສອດຄ່ອງກັນໃນທົ່ວການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ການອະນຸມານ ຮ້ານຄຸນສົມບັດ SageMaker

• ການຕິດຕາມກວດກາ: ການປ່ຽນແປງປະສິດທິພາບ, ສັນຍານອະຄະຕິ, ຄວາມໜ່ວງຊ້າ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ ການຕິດຕາມກວດກາຮູບແບບ SageMaker ການຕິດຕາມກວດກາຮູບແບບ Vertex AI

• ກົນລະຍຸດການຍ້ອນກັບ: ແມ່ນແລ້ວ, ຄືກັບຊອບແວທຳມະດາ

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.

ຕົວຢ່າງໃນໂລກຕົວຈິງ: ການສ້າງຜູ້ຊ່ວຍຄັດເລືອກປີ້ສະໜັບສະໜູນ AI ​​ແບບຄລາວ 🎫☁️

ສະຖານະການ

ລອງນຶກພາບເຖິງບໍລິສັດ SaaS ທີ່ມີພະນັກງານ 40 ຄົນທີ່ໄດ້ຮັບປີ້ສະໜັບສະໜູນລູກຄ້າປະມານ 180 ໃບຕໍ່ອາທິດ. ທີມງານສະໜັບສະໜູນໃຊ້ເຄື່ອງມືຊ່ວຍເຫຼືອ, ແຕ່ທຸກໆເຊົ້າວັນຈັນຍັງມີຄົນຕ້ອງອ່ານປີ້ໃໝ່, ຕັດສິນໃຈໝວດໝູ່, ກຳນົດຄວາມຮີບດ່ວນ, ກວດສອບວ່າລູກຄ້າໃຊ້ແຜນການທີ່ຈ່າຍເງິນແລ້ວຫຼືບໍ່, ແລະສົ່ງບັນຫາໄປຫາການຮຽກເກັບເງິນ, ຜະລິດຕະພັນ, ວິສະວະກຳ, ຫຼື ການສະໜັບສະໜູນທົ່ວໄປ.

ບໍລິສັດບໍ່ຕ້ອງການລະບົບ AI ຂະໜາດໃຫຍ່. ມັນຕ້ອງການຂະບວນການເຮັດວຽກ AI ໃນຄລາວຂະໜາດນ້ອຍທີ່ສາມາດຈັດປະເພດປີ້, ສະຫຼຸບບັນຫາ, ແນະນຳການກະທຳຕໍ່ໄປ, ແລະ ລາຍງານກໍລະນີທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສຳລັບການທົບທວນຂອງມະນຸດ.

ການຕັ້ງຄ່າປະຕິບັດໄດ້ອາດຈະເປັນແບບນີ້:

ປີ້ຈະຖືກສົ່ງອອກໄປຍັງບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນໃນຄລາວທຸກໆຊົ່ວໂມງ

ວຽກທີ່ບໍ່ມີເຊີບເວີຈະເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ຄວາມຂອງປີ້ ແລະ ລຶບຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວທີ່ບໍ່ຈຳເປັນອອກ

ຮູບແບບການຈັດປະເພດ ຫຼື ຮູບແບບພາສາທີ່ໂຮດຕິ້ງຕິດປ້າຍປີ້

ຜົນໄດ້ຮັບຈະຖືກຂຽນກັບຄືນໄປຫາລະບົບ helpdesk

ແຜງຄວບຄຸມຈະຕິດຕາມຄວາມຊັກຊ້າ, ຄະແນນຄວາມໝັ້ນໃຈ, ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງເສັ້ນທາງ, ແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕໍ່ປີ້

ຈຸດສຳຄັນ: AI ບໍ່ໄດ້ທົດແທນທີມງານສະໜັບສະໜູນ. ມັນກຳລັງຫຼຸດຜ່ອນວຽກງານການຈັດຮຽງທີ່ຊ້ຳໆ ເພື່ອໃຫ້ມະນຸດໃຊ້ເວລາຫຼາຍຂຶ້ນໃນການແກ້ໄຂບັນຫາຕົວຈິງ.

ສິ່ງທີ່ຜູ້ຊ່ວຍຕ້ອງການ

ເພື່ອເຮັດໃຫ້ວຽກນີ້ເຮັດວຽກໄດ້ດີ, ທີມງານຄວນກະກຽມ:

ລາຍຊື່ໝວດໝູ່ປີ້ ເຊັ່ນ: ການຮຽກເກັບເງິນ, ການເຂົ້າສູ່ລະບົບ, ຂໍ້ຜິດພາດ, ການຮ້ອງຂໍຄຸນສົມບັດ, ການຍົກເລີກ, ຄວາມປອດໄພ ແລະ ທົ່ວໄປ

ຕົວຢ່າງຂອງປີ້ຕົວຈິງທີ່ຜ່ານມາ 20-50 ໃບຕໍ່ປະເພດ

ກົດລະບຽບການນຳທາງສຳລັບແຕ່ລະພະແນກ

ກົດລະບຽບບຸລິມະສິດ, ເຊັ່ນ “ບັນຫາຄວາມປອດໄພ = ຮີບດ່ວນ” ຫຼື “ການຂັດຂ້ອງຂອງລູກຄ້າວິສາຫະກິດ = ຮີບດ່ວນ”

ບັນຊີລາຍຊື່ສັ້ນໆຂອງສິ່ງທີ່ຜູ້ຊ່ວຍຕ້ອງບໍ່ເຮັດ, ເຊັ່ນ: ການສັນຍາວ່າຈະຄືນເງິນ, ການຍອມຮັບຄວາມຜິດທາງກົດໝາຍ, ຫຼື ການປ່ຽນແປງການຕັ້ງຄ່າບັນຊີ

ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ ດັ່ງນັ້ນຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງ AI ຈຶ່ງເຫັນພຽງແຕ່ຊ່ອງຂໍ້ມູນປີ້ທີ່ມັນຕ້ອງການແທ້ໆເທົ່ານັ້ນ

ກົດລະບຽບສຳຮອງສຳລັບກໍລະນີທີ່ບໍ່ແນ່ນອນ

ກົດລະບຽບສຳຮອງງ່າຍໆອາດຈະເປັນ:

ຖ້າຄວາມໝັ້ນໃຈຕໍ່າກວ່າ 80%, ຫຼື ປີ້ກ່າວເຖິງກົດໝາຍ, ຄວາມປອດໄພ, ການຄືນເງິນ, ການຍົກເລີກ, ການລະເມີດຂໍ້ມູນ, ຫຼື ອັນຕະລາຍທາງການແພດ/ການເງິນ, ໃຫ້ສົ່ງມັນໄປຫາຜູ້ກວດສອບທີ່ເປັນມະນຸດແທນທີ່ຈະສົ່ງແບບອັດຕະໂນມັດ.

ຕົວຢ່າງຄຳແນະນຳ

ທ່ານເປັນຜູ້ຊ່ວຍຄັດເລືອກປີ້ສະໜັບສະໜູນສຳລັບບໍລິສັດ SaaS B2B.

ອ່ານຂໍ້ຄວາມຂອງລູກຄ້າແລະສົ່ງຄືນ:

1. ສະຫຼຸບບັນຫາດ້ວຍປະໂຫຍກດຽວ

2. ໜຶ່ງໝວດໝູ່ຈາກລາຍຊື່ນີ້: ການຮຽກເກັບເງິນ, ການເຂົ້າສູ່ລະບົບ, ຂໍ້ຜິດພາດ, ການຮ້ອງຂໍຄຸນສົມບັດ, ການຍົກເລີກ, ຄວາມປອດໄພ, ທົ່ວໄປ

3. ບຸລິມະສິດ: ຕໍ່າ, ກາງ, ສູງ, ຫຼື ຮີບດ່ວນ

4. ທີມງານທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ຈະຈັດການມັນ: ການສະໜັບສະໜູນ, ການຮຽກເກັບເງິນ, ຜະລິດຕະພັນ, ວິສະວະກຳ, ຄວາມປອດໄພ, ຫຼື ຄວາມສຳເລັດຂອງລູກຄ້າ

5. ຕ້ອງມີການກວດສອບຈາກມະນຸດຫຼືບໍ່: ແມ່ນ ຫຼື ບໍ່

6. ເຫດຜົນສັ້ນໆສຳລັບການຕັດສິນໃຈຂອງທ່ານ

ກົດລະບຽບ:

ຢ່າສັນຍາວ່າຈະຄືນເງິນ.
ຢ່າວິນິດໄສຄວາມຮັບຜິດຊອບທາງດ້ານກົດໝາຍ ຫຼື ຄວາມປອດໄພ.
ຢ່າປະດິດລາຍລະອຽດບັນຊີ.
ຖ້າຂໍ້ຄວາມບໍ່ຊັດເຈນ, ໃຫ້ເລືອກທົ່ວໄປ ແລະ ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການກວດສອບໂດຍມະນຸດ.
ຖ້າລູກຄ້າກ່າວເຖິງການເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນ, ການເຂົ້າຄວບຄຸມບັນຊີ, ການຊຳລະເງິນລົ້ມເຫຼວ, ຫຼື ການຂັດຂ້ອງຂອງການບໍລິການ, ໃຫ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການກວດສອບໂດຍມະນຸດ.

ວິທີການທົດສອບມັນ

ກ່ອນທີ່ຈະເອົາສິ່ງນີ້ເຂົ້າສູ່ການຜະລິດ, ໃຫ້ທົດສອບມັນດ້ວຍຊຸດປີ້ປະຫວັດສາດທີ່ແທ້ຈິງ ຫຼື ປີ້ປະຫວັດສາດທີ່ບໍ່ລະບຸຊື່ຈຳນວນໜ້ອຍ.

ໃຊ້ປີ້ທີ່ຜ່ານມາ 100 ໃບ ແລະ ປຽບທຽບການກຳນົດເສັ້ນທາງຂອງຜູ້ຊ່ວຍກັບການຕັດສິນໃຈກຳນົດເສັ້ນທາງເດີມຂອງທີມ.

ກວດສອບ:

ມີຈັກໝວດໝູ່ທີ່ກົງກັບປ້າຍຊື່ຂອງມະນຸດ

ມີປີ້ດ່ວນຈັກໃບທີ່ຖືກຍົກລະດັບຢ່າງຖືກຕ້ອງ

ມີປີ້ທີ່ມີຄວາມສຳຄັນຕ່ຳຈັກໃບທີ່ຖືກໝາຍຜິດວ່າດ່ວນ

ບໍ່ວ່າຈະເປັນປີ້ທີ່ລະອຽດອ່ອນໄດ້ຖືກສົ່ງໄປກວດສອບໂດຍມະນຸດຫຼືບໍ່

ເວລາດຳເນີນການໂດຍສະເລ່ຍຕໍ່ປີ້

ລາຄາຕໍ່ປີ້ 100 ໃບ

ຈາກນັ້ນດໍາເນີນການທົດສອບຄັ້ງທີສອງດ້ວຍຕົວຢ່າງທີ່ບໍ່ເປັນລະບຽບ:

ລູກຄ້າຂຽນດ້ວຍຕົວພິມໃຫຍ່ທັງໝົດ

ປີ້ໜຶ່ງມີສາມສະບັບພ້ອມກັນ

ຂໍ້ຄວາມມີຄວາມຍາວພຽງສອງຄຳເທົ່ານັ້ນ, ເຊັ່ນ “ບໍ່ສາມາດເຂົ້າສູ່ລະບົບໄດ້”

ຜູ້ໃຊ້ຮ້ອງຂໍເງິນຄືນ ແລະ ຂົ່ມຂູ່ທີ່ຈະດຳເນີນການທາງກົດໝາຍ

ລູກຄ້າລາຍງານເຫດການດ້ານຄວາມປອດໄພທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນ

ການທົດສອບເຫຼົ່ານີ້ມີຄວາມສຳຄັນເພາະວ່າປີ້ສາທິດທີ່ສະອາດແມ່ນງ່າຍ. ຜູ້ໃຊ້ຕົວຈິງຂຽນດ້ວຍຄວາມບໍ່ເປັນລະບຽບ, ບໍລິບົດທີ່ບາງ ແລະ ເຄື່ອງໝາຍວັກຕອນທີ່ຄາດເດົາບໍ່ໄດ້.

ຜົນໄດ້ຮັບ

ຜົນໄດ້ຮັບຕົວຢ່າງ: ອີງຕາມການກຳນົດເວລາໃນການຄັດເລືອກຕົວຢ່າງຄູ່ມືຫ້າໜ້າວຽກກ່ອນ ແລະ ຫຼັງການນຳໃຊ້ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກນີ້.

ຂະບວນການດ້ວຍຕົນເອງ:

180 ປີ້ຕໍ່ອາທິດ
ເວລາຄັດແຍກໂດຍສະເລ່ຍດ້ວຍມື: 2 ນາທີ 30 ວິນາທີຕໍ່ປີ້
ເວລາຄັດແຍກທັງໝົດ: 450 ນາທີຕໍ່ອາທິດ, ຫຼື 7.5 ຊົ່ວໂມງ

ຂະບວນການທີ່ຊ່ວຍເຫຼືອໂດຍ AI ໃນຄລາວ:

ເວລາປະມວນຜົນໂດຍສະເລ່ຍຂອງ AI: ຕໍ່າກວ່າ 10 ວິນາທີຕໍ່ປີ້
ເວລາກວດສອບໂດຍສະເລ່ຍຂອງມະນຸດສຳລັບປີ້ທີ່ຖືກລາຍງານ: 1 ນາທີ 30 ວິນາທີ
ອັດຕາການທົບທວນໂດຍມະນຸດ: 25% ຂອງປີ້
ເວລາຄັດເລືອກປະຈຳອາທິດປະມານ: 67.5 ນາທີ

ນັ້ນເຮັດໃຫ້ປະມານປະຫຍັດເວລາໄດ້ປະມານ 6.4 ຊົ່ວໂມງຕໍ່ອາທິດ.

ຄວາມຖືກຕ້ອງຄວນໄດ້ຮັບການວັດແທກແຍກຕ່າງຫາກ. ໃນການທົດສອບທີ່ເປັນຈິງ, ທີມງານອາດຈະກຳນົດກົດລະບຽບການເປີດຕົວເຊັ່ນ:

ຢ່າງໜ້ອຍ 90% ກົງກັບໝວດໝູ່ທີ່ຜະລິດໂດຍມະນຸດ

100% ຂອງປີ້ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມປອດໄພຖືກສົ່ງໄປກວດສອບໂດຍມະນຸດແລ້ວ

ໜ້ອຍກວ່າ 5% ຂອງປີ້ຖືກສົ່ງໄປຜິດພະແນກ

ລາຄາສະເລ່ຍຕໍ່າກວ່າ 0.05 ປອນຕໍ່ປີ້

ຖ້າຜູ້ຊ່ວຍບໍ່ຕອບສະໜອງຕົວເລກເຫຼົ່ານັ້ນໃນຊຸດການທົດສອບ, ມັນຄວນຈະຢູ່ໃນໂໝດການທົບທວນແທນທີ່ຈະສົ່ງຕົ໋ວສົດໂດຍອັດຕະໂນມັດ.

ມີຫຍັງຜິດພາດໄດ້ແດ່

ຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ພົບເລື້ອຍທີ່ສຸດແມ່ນໝວດໝູ່ທີ່ບໍ່ຈະແຈ້ງ. ຖ້າ “ຂໍ້ບົກພ່ອງ”, “ບັນຫາດ້ານເຕັກນິກ”, ແລະ “ບັນຫາຜະລິດຕະພັນ” ລ້ວນແຕ່ມີຄວາມໝາຍຄືກັນ, ຜູ້ຊ່ວຍຈະຈັດປະເພດຢ່າງບໍ່ສອດຄ່ອງກັນ.

ຄວາມສ່ຽງອີກອັນໜຶ່ງແມ່ນການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດຫຼາຍເກີນໄປ. ປີ້ກ່ຽວກັບ "ບັນຊີຂອງຂ້ອຍຖືກເຂົ້າເຖິງໂດຍຄົນອື່ນ" ບໍ່ຄວນຖືກສົ່ງຕໍ່ແບບສະບາຍໆຄືກັບບັນຫາການເຂົ້າສູ່ລະບົບປົກກະຕິ. ມັນຕ້ອງການການຍົກລະດັບ, ການບັນທຶກ, ແລະອາດຈະເປັນຂະບວນການເຮັດວຽກດ້ານຄວາມປອດໄພ.

ການບັນທຶກທີ່ບໍ່ດີຍັງສາມາດສ້າງບັນຫາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວໄດ້. ການກະຕຸ້ນເຕືອນ, ຂໍ້ຄວາມປີ້, ຜົນຜະລິດຂອງຮູບແບບ ແລະ ການຕິດຕາມຄວາມຜິດພາດອາດມີຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນຂອງລູກຄ້າ. ເກັບຮັກສາສະເພາະສິ່ງທີ່ຈຳເປັນ, ຈຳກັດການເຂົ້າເຖິງ ແລະ ກຳນົດກົດລະບຽບການເກັບຮັກສາ.

ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສາມາດເພີ່ມຂຶ້ນໄດ້ເຊັ່ນກັນ. ຖ້າທຸກໆປີ້ຖືກສົ່ງໄປຫາຮູບແບບຂະໜາດໃຫຍ່ໃນເວລາທີ່ຕົວຈັດປະເພດຂະໜາດນ້ອຍກວ່າຈະເຮັດວຽກໄດ້, ລະບົບຈະມີລາຄາແພງໂດຍບໍ່ຈຳເປັນ. ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຕົວເລືອກທີ່ນ້ອຍທີ່ສຸດທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້, ຈາກນັ້ນຍົກລະດັບພຽງແຕ່ບ່ອນທີ່ຄວາມຖືກຕ້ອງດີຂຶ້ນຢ່າງແທ້ຈິງ.

ເອົາໄປໃຊ້ຕົວຈິງ

ການຕັ້ງຄ່າ AI ໃນຄລາວທີ່ດີເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍສິ່ງເລັກໆນ້ອຍໆຄື: ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກດຽວ, ກົດລະບຽບທີ່ຊັດເຈນ, ຂໍ້ມູນການທົດສອບ, ການທົບທວນຂອງມະນຸດ, ແລະເປົ້າໝາຍທີ່ວັດແທກໄດ້. ສຳລັບການຄັດເລືອກການຊ່ວຍເຫຼືອ, ໄຊຊະນະບໍ່ແມ່ນ "AI ຈັດການທຸກຢ່າງ". ໄຊຊະນະແມ່ນການຈັດຮຽງໄວຂຶ້ນ, ປີ້ດ່ວນທີ່ພາດໜ້ອຍລົງ, ການສົ່ງຕໍ່ທີ່ສະອາດກວ່າ, ແລະລະບົບທີ່ທີມງານສາມາດຕິດຕາມກວດກາໄດ້ແທນທີ່ຈະໄວ້ວາງໃຈຢ່າງບໍ່ເຫັນແກ່ຕົວ.

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