Çfarë është IA në Cloud Computing?

Çfarë është IA në Cloud Computing?

Përgjigje e shkurtër: IA në cloud computing ka të bëjë me përdorimin e platformave cloud për të ruajtur të dhëna, për të marrë me qira llogaritje, për të trajnuar modele, për t'i vendosur ato si shërbime dhe për t'i mbajtur të monitoruara në prodhim. Kjo ka rëndësi sepse shumica e dështimeve grumbullohen rreth të dhënave, vendosjes dhe operacioneve, jo matematikës. Nëse keni nevojë për shkallëzim të shpejtë ose lëshime të përsëritshme, cloud + MLOps është rruga praktike.

Përmbledhjet kryesore:

Cikli Jetësor : Të dhënat e tokës, ndërtimi i veçorive, trajnimi, vendosja, pastaj monitorimi i devijimit, vonesës dhe kostos.

Qeverisja : Përfshini kontrolle aksesi, regjistra auditimi dhe ndarje të mjedisit që nga fillimi.

Riprodhueshmëria : Regjistroni versionet e të dhënave, kodin, parametrat dhe mjediset në mënyrë që ekzekutimet të mbeten të përsëritshme.

Kontrolli i kostos : Përdorni grumbullimin në grupe, ruajtjen në memorien e përkohshme, kufizimet e autoshkallëzimit dhe trajnimin spot/paraprak për të shmangur rritjet e papritura të faturave.

Modelet e vendosjes : Zgjidhni platforma të menaxhuara, rrjedha pune lakehouse, Kubernetes ose RAG bazuar në realitetin e ekipit.

Çfarë është IA në Cloud Computing? Infografik

Artikuj që mund t'ju pëlqejnë të lexoni pas këtij:

🔗 Mjetet kryesore të menaxhimit të biznesit në cloud të inteligjencës artificiale
Krahasoni platformat kryesore të cloud-it që përmirësojnë operacionet, financat dhe ekipet.

🔗 Teknologjitë e nevojshme për inteligjencën artificiale gjeneruese në shkallë të gjerë
Infrastruktura, të dhënat dhe qeverisja kryesore e nevojshme për të vendosur GenAI.

🔗 Mjete falas të inteligjencës artificiale për analizën e të dhënave
Zgjidhjet më të mira pa kosto të IA-së për të pastruar, modeluar dhe vizualizuar grupet e të dhënave.

🔗 Çfarë është IA si shërbim?
Shpjegon AIaaS, përfitimet, modelet e çmimeve dhe rastet e zakonshme të përdorimit në biznes.

IA në Cloud Computing: Përkufizimi i Thjeshtë 🧠☁️

Në thelb, IA në cloud computing do të thotë përdorimi i platformave cloud për të aksesuar:

Në vend që të blesh pajisjet e tua të shtrenjta, merr me qira atë që të nevojitet, kur të nevojitet NIST SP 800-145 . Si të marrësh me qira një palestër për një stërvitje intensive në vend që të ndërtosh një palestër në garazhin tënd dhe pastaj të mos e përdorësh më kurrë pistën e vrapimit. Na ndodh edhe më të mirëve prej nesh 😬

Thënë thjesht: është IA që shkallëzohet, transportohet, përditësohet dhe operon përmes infrastrukturës cloud NIST SP 800-145 .

Pse IA + Cloud janë kaq të rëndësishme 🚀

Le të jemi të sinqertë - shumica e projekteve të inteligjencës artificiale nuk dështojnë sepse llogaritjet janë të vështira. Ato dështojnë sepse "gjërat rreth modelit" ngatërrohen:

  • të dhënat janë të shpërndara

  • mjediset nuk përputhen

  • modeli funksionon në laptopin e dikujt, por askund tjetër

  • vendosja trajtohet si një mendim i mëvonshëm

  • Siguria dhe pajtueshmëria shfaqen vonë si një kushëri i paftuar 😵

Platformat cloud ndihmojnë sepse ofrojnë:

1) Shkallë elastike 📈

Trajnoni një model në një grumbull të madh për një kohë të shkurtër, pastaj fikeni atë NIST SP 800-145 .

2) Eksperimentim më i shpejtë ⚡

Rrotulloni shpejt fletoret e menaxhuara, kanalet e parapërgatitura dhe instancat e GPU-së Google Cloud: GPU për IA .

3) Vendosje më e lehtë 🌍

Vendosni modele si API, punë grumbullimi ose shërbime të ngulitura Red Hat: Çfarë është një API REST? SageMaker Batch Transform .

4) Ekosisteme të integruara të të dhënave 🧺

Kanalet e të dhënave, depot dhe analizat tuaja shpesh ndodhen tashmë në cloud AWS: Depoja e të dhënave vs liqeni i të dhënave .

5) Bashkëpunim dhe qeverisje 🧩

Lejet, regjistrat e auditimit, versionimi dhe mjetet e përbashkëta përfshihen (ndonjëherë me vështirësi, por prapëseprapë) në regjistrat Azure ML (MLops) .

Si funksionon IA në Cloud Computing në praktikë (Rrjedha e Vërtetë) 🔁

Ja cikli jetësor i zakonshëm. Jo versioni i "diagramit perfekt"… ai i përjetuar.

Hapi 1: Të dhënat shkojnë në ruajtjen në cloud 🪣

Shembuj: depo të ruajtjes së objekteve, liqene të dhënash, baza të dhënash në cloud Amazon S3 (ruajtje objektesh) AWS: Çfarë është një liqen të dhënash? Përmbledhje e Google Cloud Storage .

Hapi 2: Përpunimi i të dhënave + ndërtimi i veçorive 🍳

E pastron, e transformon, krijon veçori, ndoshta e transmeton.

Hapi 3: Trajnim modeli 🏋️

Ju përdorni cloud computing (shpesh GPU) për të trajnuar Google Cloud: GPU-të për IA :

Hapi 4: Vendosja 🚢

Modelet paketohen dhe shërbehen nëpërmjet:

Hapi 5: Monitorimi + përditësimet 👀

Pistë:

Ky është motori. Ky është IA në Cloud Computing në lëvizje, jo vetëm si përkufizim.

Çfarë e bën një version të mirë të inteligjencës artificiale në cloud computing? ✅☁️🤖

Nëse dëshironi një implementim “të mirë” (jo vetëm një demo tërheqëse), përqendrohuni te këto:

A) Ndarje e qartë e shqetësimeve 🧱

  • shtresa e të dhënave (ruajtja, qeverisja)

  • shtresa e trajnimit (eksperimente, tubacione)

  • shtresa e shërbimit (API-të, shkallëzimi)

  • shtresa e monitorimit (metrika, regjistra, alarme) Monitori i Modelit SageMaker

Kur gjithçka përzihet së bashku, debugging shndërrohet në dëm emocional.

B) Riprodhueshmëria si parazgjedhje 🧪

Një sistem i mirë të lejon të thuash, pa lëvizur dorën:

  • të dhënat që e trajnuan këtë model

  • versioni i kodit

  • hiperparametrat

  • mjedisi

Nëse përgjigjja është "ëëë, mendoj se ishte vrapimi i së martës...", je tashmë në telashe 😅

C) Dizajn i vetëdijshëm për koston 💸

IA në cloud është e fuqishme, por është gjithashtu mënyra më e lehtë për të krijuar aksidentalisht një faturë që ju bën të vini në dyshim zgjedhjet tuaja në jetë.

Konfigurimet e mira përfshijnë:

D) Siguria dhe pajtueshmëria e integruar 🔐

Jo i buluar më vonë si shirit ngjitës në një tub që pikon.

E) Një rrugë e vërtetë nga prototipi në prodhim 🛣️

Ky është problemi më i madh. Një “version” i mirë i IA-së në cloud përfshin MLOps, modelet e vendosjes dhe monitorimin që nga fillimi. Google Cloud: Çfarë është MLOps?. Përndryshe, është një projekt i panairit shkencor me një faturë të shtrenjtë.

Tabela Krahasuese: Opsionet Popullore të IA-së në Cloud (Dhe Për Kujt Janë) 🧰📊

Më poshtë është një tabelë e shpejtë, paksa e bazuar në opinione. Çmimet janë qëllimisht të përgjithshme sepse çmimi në cloud është si të porosisësh kafe - çmimi bazë nuk është kurrë çmimi 😵💫

Mjet / Platformë Audienca Çmime të larta Pse funksionon (përfshirë shënime të çuditshme)
AWS SageMaker Ekipet e ML, ndërmarrjet Paguaj sipas përdorimit Platformë ML me shumë funksione - trajnim, pika fundore, kanale. E fuqishme, por me menu kudo.
Google Vertex AI Ekipet e ML, organizatat e shkencës së të dhënave Paguaj sipas përdorimit Trajnim i menaxhuar i fortë + regjistër modelesh + integrime. Ndihet i qetë kur klikon.
Mësimi i Makinës Azure Ndërmarrjet, organizatat e përqendruara në MS Paguaj sipas përdorimit Punon mirë me ekosistemin Azure. Mundësi të mira qeverisjeje, shumë butona.
Databricks (ML + Lakehouse) Ekipet e inxhinierisë së të dhënave Abonim + përdorim I shkëlqyer për përzierjen e tubacioneve të të dhënave + ML në një vend. Shpesh i pëlqyer nga ekipet praktike.
Karakteristikat e inteligjencës artificiale të Snowflake Organizatat analitike në radhë të parë Bazuar në përdorim Mirë kur bota juaj është tashmë në një depo. Më pak "laborator ML", më shumë "IA në stilin SQL"
IBM Watsonx Industritë e rregulluara Çmimet e ndërmarrjeve Qeverisja dhe kontrollet e ndërmarrjeve janë një fokus i madh. Shpesh zgjidhen për struktura të rënda politikash.
Kubernetes të Menaxhuara (DIY ML) Inxhinierë të platformës Variabli Fleksibël dhe i personalizuar. Gjithashtu… ti e mban përsipër dhimbjen kur prishet 🙃
Përfundim pa server (funksione + pika fundore) Ekipet e produkteve Bazuar në përdorim I shkëlqyer për trafikun me kthesa. Shiko ndezjet e ftohta dhe vonesën si një skifter.

Nuk bëhet fjalë për zgjedhjen e "më të mirit" - por për përputhjen me realitetin e ekipit tuaj. Ky është sekreti i fshehtë.

Raste përdorimi të zakonshme për IA në Cloud Computing (Me shembuj) 🧩✨

Ja ku shkëlqejnë konfigurimet e inteligjencës artificiale në cloud:

1) Automatizimi i mbështetjes së klientëve 💬

2) Sisteme rekomandimesh 🛒

  • sugjerime për produkte

  • burimet e përmbajtjes

  • “njerëzit blenë gjithashtu”
    Këto shpesh kanë nevojë për përfundime të shkallëzueshme dhe përditësime pothuajse në kohë reale.

3) Zbulimi i mashtrimit dhe vlerësimi i riskut 🕵️

Cloud e bën më të lehtë trajtimin e shpërthimeve, transmetimin e ngjarjeve dhe ekzekutimin e ansambleve.

4) Inteligjenca e dokumenteve 📄

  • Kanalet e OCR-së

  • nxjerrja e entitetit

  • analiza e kontratës

  • analizimi i faturave Funksionet AI të Snowflake Cortex
    Në shumë organizata, ky është vendi ku koha kthehet mbrapsht në heshtje.

5) Parashikimi dhe optimizimi i aftësive 📦

Parashikimi i kërkesës, planifikimi i inventarit, optimizimi i itinerarit. Cloud ndihmon sepse të dhënat janë të mëdha dhe ritrajnimi është i shpeshtë.

6) Aplikacione gjeneruese të IA-së 🪄

  • hartimi i përmbajtjes

  • ndihmë për kodin

  • robotët e njohurive të brendshme (RAG)

  • mbi gjenerimin e të dhënave sintetike, Gjenerimi i Shtuar i Rimëkëmbjes (RAG),
    Ky është shpesh momenti kur kompanitë më në fund thonë: "Ne duhet të dimë se ku qëndrojnë rregullat tona të aksesit në të dhëna." 😬

Modele Arkitekturore që do t'i shihni kudo 🏗️

Modeli 1: Platforma e Menaxhuar e ML (rruga "duam më pak dhimbje koke") 😌

Funksionon mirë kur shpejtësia ka rëndësi dhe nuk doni të ndërtoni mjete të brendshme nga e para.

Modeli 2: Lakehouse + ML (rruga "të dhënat e para") 🏞️

  • unifikoni inxhinierinë e të dhënave + rrjedhat e punës të ML

  • ekzekutoni fletore shënimesh, tubacione, inxhinieri veçorish pranë të dhënave

  • i fortë për organizatat që tashmë jetojnë në sisteme të mëdha analitike Databricks Lakehouse

Modeli 3: ML i kontejnerizuar në Kubernetes (rruga "ne duam kontroll") 🎛️

I njohur edhe si: "Ne jemi të sigurt dhe gjithashtu na pëlqen të debuggojmë në orë të çuditshme"

Modeli 4: RAG (Gjenerimi i Rikthimit-Shtuar) (rruga "përdor njohuritë e tua") 📚🤝

Kjo është një pjesë e rëndësishme e bisedave moderne mbi inteligjencën artificiale në cloud, sepse ka të bëjë me mënyrën se si shumë biznese të vërteta e përdorin inteligjencën artificiale gjeneruese në mënyrë të sigurt.

MLOps: Pjesa që të gjithë e nënvlerësojnë 🧯

Nëse doni që IA në cloud të sillet mirë në prodhim, ju nevojiten MLOps. Jo sepse është në modë - sepse modelet ndryshojnë, të dhënat ndryshojnë dhe përdoruesit janë krijues në mënyrën më të keqe. Google Cloud: Çfarë janë MLOps ?

Pjesët kryesore:

Nëse e injoroni këtë, do të përfundoni me një "kopsht zoologjik model" 🦓 ku gjithçka është e gjallë, asgjë nuk është e etiketuar dhe keni frikë ta hapni portën.

Siguria, Privatësia dhe Pajtueshmëria (Jo Pjesa Argëtuese, Por… Po) 🔐😅

IA në cloud computing ngre disa pyetje pikante:

Kontroll i aksesit në të dhëna 🧾

Kush mund të hyjë në të dhënat e trajnimit? Regjistrat e përfundimeve? Kërkesat? Rezultatet?

Enkriptimi dhe sekretet 🗝️

Çelësat, tokenët dhe kredencialet kanë nevojë për trajtim të duhur. "Në një skedar konfigurimi" nuk është trajtim.

Izolim dhe qiramarrje 🧱

Disa organizata kërkojnë mjedise të ndara për zhvillimin, fazën e punës dhe prodhimin. Cloud ndihmon - por vetëm nëse e konfiguroni siç duhet.

Auditueshmëria 📋

Organizatat e rregulluara shpesh duhet të tregojnë:

Menaxhimi i riskut të modelit ⚠️

Kjo përfshin:

  • kontrolle paragjykimesh

  • testim kundërshtar

  • mbrojtje nga injeksioni i menjëhershëm (për AI gjeneruese)

  • filtrim i sigurt i daljes

E gjithë kjo na kthen te thelbi: nuk është thjesht “IA e hostuar në internet”. Është IA e operuar nën kufizime reale.

Këshilla për koston dhe performancën (që të mos qani më vonë) 💸😵💫

Disa këshilla të testuara në betejë:

  • Përdorni modelin më të vogël që plotëson nevojën. Sa
    madh të jetë, aq më mirë nuk është gjithmonë. Ndonjëherë është thjesht… më i madh.

  • Përfundimi i serisë kur është e mundur
    Transformimi i serisë SageMaker më i lirë dhe më efikas .

  • Ruaj në mënyrë agresive në
    memorien e përkohshme. Sidomos për pyetje dhe ngulitje të përsëritura.

  • Shkallëzim automatik, por me një kufizim.
    Shkallëzimi i pakufizuar mund të nënkuptojë shpenzime të pakufizuara. Kubernetes: Shkallëzim automatik i pod-it horizontal . Më pyet se si e di… në të vërtetë, mos e bëj 😬

  • Gjurmoni koston për pikë fundore dhe për veçori.
    Përndryshe do të optimizoni gjënë e gabuar.

  • Përdorni llogaritjen spot-preemptible për trajnim.
    Kursime të mëdha nëse punët tuaja të trajnimit mund të përballojnë ndërprerjet. Instancat Amazon EC2 Spot. Virtualitetet Google Cloud Preemptible .

Gabimet që bëjnë njerëzit (edhe ekipet e zgjuara) 🤦♂️

  • Trajtimi i inteligjencës artificiale në cloud si "thjesht lidh një model"

  • Injorimi i cilësisë së të dhënave deri në minutën e fundit

  • Transportimi i një modeli pa monitorim të SageMaker Model Monitor

  • Nuk planifikoj të ritrajnoj kadencën Google Cloud: Çfarë janë MLOps?

  • Duke harruar që ekipet e sigurisë ekzistojnë deri në javën e lançimit 😬

  • Inxhinieri e tepruar që nga dita e parë (ndonjëherë një bazë e thjeshtë fiton)

Gjithashtu, një model mjaft brutal: ekipet nënvlerësojnë se sa shumë përdoruesit e përçmojnë latencën. Një model që është pak më pak i saktë, por i shpejtë shpesh fiton. Njerëzit janë mrekulli të vogla të paduruara.

Përmbledhje kryesore 🧾✅

IA në Cloud Computing është praktika e plotë e ndërtimit dhe drejtimit të IA-së duke përdorur infrastrukturën cloud - shkallëzimi i trajnimit, thjeshtimi i vendosjes, integrimi i kanaleve të të dhënave dhe operacionalizimi i modeleve me MLOps, siguri dhe qeverisje Google Cloud: Çfarë është MLOps? NIST SP 800-145 .

Përmbledhje e shpejtë:

  • Reja i jep IA-së infrastrukturën për t'u shkallëzuar dhe për t'u transportuar 🚀 NIST SP 800-145

  • IA u jep ngarkesave të punës në cloud “trur” që automatizojnë vendimet 🤖

  • Magjia nuk është vetëm trajnim - është vendosje, monitorim dhe qeverisje 🧠🔐 Monitori i Modelit SageMaker

  • Zgjidhni platformat bazuar në nevojat e ekipit, jo në mjegullën e marketingut 📌

  • Shiko kostot dhe operacionet si një skifter me syze 🦅👓 (metaforë e keqe, por e kupton)

Nëse keni ardhur këtu duke menduar se "IA në cloud computing është thjesht një API model", jo - është një ekosistem i tërë. Ndonjëherë elegant, ndonjëherë i trazuar, ndonjëherë të dyja në të njëjtën pasdite 😅☁️

Pyetje të shpeshta

Çfarë do të thotë "IA në cloud computing" në terma të përditshëm

IA në cloud computing do të thotë që ju përdorni platforma cloud për të ruajtur të dhëna, për të përmirësuar proceset kompjuterike (CPU/GPU/TPU), për të trajnuar modele, për t'i vendosur ato dhe për t'i monitoruar ato - pa zotëruar harduerin. Në praktikë, cloud bëhet vendi ku zhvillohet i gjithë cikli juaj jetësor i IA-së. Ju merrni me qira atë që ju nevojitet kur keni nevojë për të, pastaj zvogëloheni kur të keni mbaruar.

Pse projektet e IA-së dështojnë pa infrastrukturë në stilin cloud dhe MLO-të

Shumica e dështimeve ndodhin rreth modelit, jo brenda tij: të dhëna të paqëndrueshme, mjedise të papajtueshme, vendosje të brishta dhe mungesë monitorimi. Mjetet në cloud ndihmojnë në standardizimin e modeleve të ruajtjes, llogaritjes dhe vendosjes në mënyrë që modelet të mos ngecin në "funksionoi në laptopin tim". MLOps shton elementin ngjitës që mungon: gjurmimin, regjistrat, kanalet dhe rikthimin në gjendjen e mëparshme në mënyrë që sistemi të mbetet i riprodhueshëm dhe i mirëmbajtur.

Rrjedha tipike e punës për IA-në në cloud computing, nga të dhënat deri te prodhimi

Një rrjedhë e zakonshme është: të dhënat futen në ruajtjen në cloud, përpunohen në veçori, pastaj modelet trajnohen në një llogaritje të shkallëzueshme. Më pas, ju vendosni në përdorim nëpërmjet një pike fundore API, një pune në grup, një konfigurimi pa server ose një shërbimi Kubernetes. Së fundmi, ju monitoroni vonesën, devijimin dhe koston, dhe më pas përsëritni me ritrajnim dhe vendosje më të sigurta. Shumica e tubacioneve reale bëjnë cikël vazhdimisht në vend që të dërgohen një herë.

Zgjedhja midis SageMaker, Vertex AI, Azure ML, Databricks dhe Kubernetes

Zgjidhni bazuar në realitetin e ekipit tuaj, jo në zhurmën e marketingut të "platformës më të mirë". Platformat e menaxhuara të ML (SageMaker/Vertex AI/Azure ML) zvogëlojnë dhimbjet e kokës operacionale me punë trajnimi, pika fundore, regjistra dhe monitorim. Databricks shpesh i përshtatet ekipeve të rënda të inxhinierisë së të dhënave që duan ML afër tubacioneve dhe analizave. Kubernetes ofron kontroll dhe personalizim maksimal, por ju gjithashtu zotëroni besueshmëri, politika shkallëzimi dhe debugging kur gjërat prishen.

Modelet e arkitekturës që shfaqen më shumë në konfigurimet e cloud-it të IA-së sot

Do të shihni vazhdimisht katër modele: platforma të menaxhuara të ML për shpejtësi, lakehouse + ML për organizatat që vënë në plan të parë të dhënat, ML e kontejnerizuar në Kubernetes për kontroll dhe RAG (gjenerim i shtuar i rikuperimit) për "përdorimin e njohurive tona të brendshme në mënyrë të sigurt". RAG zakonisht përfshin dokumente në ruajtjen në cloud, integrime + një depo vektoriale, një shtresë rikuperimi dhe kontrolle qasjeje me regjistrim. Modeli që zgjidhni duhet të përputhet me qeverisjen dhe pjekurinë tuaj të operacioneve.

Si i vendosin ekipet modelet e inteligjencës artificiale në cloud: API-të REST, punët në grup, pa server ose Kubernetes

API-të REST janë të zakonshme për parashikime në kohë reale kur vonesa e produktit ka rëndësi. Përfundimi i grupeve është i shkëlqyer për pikëzimin e planifikuar dhe efikasitetin e kostos, veçanërisht kur rezultatet nuk kanë nevojë të jenë të menjëhershme. Pikat fundore pa server mund të funksionojnë mirë për trafik të lartë, por nisjet e ftohta dhe vonesa kërkojnë vëmendje. Kubernetes është ideal kur keni nevojë për shkallëzim dhe integrim të detajuar me mjetet e platformës, por shton kompleksitet operacional.

Çfarë duhet të monitorohet në prodhim për të mbajtur sistemet e inteligjencës artificiale të shëndetshme

Minimumi, gjurmoni vonesën, shkallët e gabimeve dhe koston për parashikim në mënyrë që besueshmëria dhe buxheti të mbeten të dukshme. Nga ana e ML, monitoroni devijimin e të dhënave dhe devijimin e performancës për të kapur kur realiteti ndryshon sipas modelit. Regjistrimi i rasteve të skajshme dhe rezultateve të këqija është gjithashtu i rëndësishëm, veçanërisht për rastet e përdorimit gjenerues ku përdoruesit mund të jenë kundërshtarë krijues. Monitorimi i mirë gjithashtu mbështet vendimet e rikthimit kur modelet regresohen.

Ulja e kostove të inteligjencës artificiale në cloud pa reduktuar performancën

Një qasje e zakonshme është përdorimi i modelit më të vogël që përmbush kërkesën, dhe më pas optimizimi i inferencës me grumbullim dhe ruajtje në memorje. Shkallëzimi automatik ndihmon, por ka nevojë për kufizime në mënyrë që "elasticiteti" të mos bëhet "shpenzim i pakufizuar". Për trajnim, llogaritja spot/e parapërcaktueshme mund të kursejë shumë nëse punët tuaja tolerojnë ndërprerje. Gjurmimi i kostos për pikë fundore dhe për veçori ju pengon të optimizoni pjesën e gabuar të sistemit.

Rreziqet më të mëdha të sigurisë dhe pajtueshmërisë me inteligjencën artificiale në cloud

Rreziqet e mëdha janë qasja e pakontrolluar e të dhënave, menaxhimi i dobët i sekreteve dhe mungesa e gjurmëve të auditimit për atë se kush ka trajnuar dhe vendosur çfarë. IA gjeneruese shton dhimbje koke shtesë si injektim i shpejtë, rezultate të pasigurta dhe të dhëna të ndjeshme që shfaqen në regjistra. Shumë tubacione kanë nevojë për izolim të mjedisit (zhvillim/staging/prod) dhe politika të qarta për kërkesat, rezultatet dhe regjistrimin e konkluzioneve. Konfigurimet më të sigurta e trajtojnë qeverisjen si një kërkesë thelbësore të sistemit, jo si një patch të javës së lançimit.

Referencat

  1. Instituti Kombëtar i Standardeve dhe Teknologjisë (NIST) - SP 800-145 (Përfundimtar) - csrc.nist.gov

  2. Google Cloud - GPU për IA - cloud.google.com

  3. Google Cloud - Dokumentacioni i Cloud TPU - docs.cloud.google.com

  4. Shërbimet Web të Amazon (AWS) - Amazon S3 (ruajtje objektesh) - aws.amazon.com

  5. Shërbimet Web të Amazon (AWS) - Çfarë është një liqen të dhënash? - aws.amazon.com

  6. Shërbimet Web të Amazon (AWS) - Çfarë është një depo të dhënash? - aws.amazon.com

  7. Shërbimet Web të Amazon (AWS) - Shërbimet AI të AWS - aws.amazon.com

  8. Google Cloud - API-të e inteligjencës artificiale të Google Cloud - cloud.google.com

  9. Google Cloud - Çfarë është MLOps? - cloud.google.com

  10. Google Cloud - Regjistri i Modeleve të AI Vertex (Hyrje) - docs.cloud.google.com

  11. Red Hat - Çfarë është një API REST? - redhat.com

  12. Dokumentacioni i Shërbimeve Web të Amazon (AWS) - Transformimi i Serisë SageMaker - docs.aws.amazon.com

  13. Shërbimet Web të Amazon (AWS) - Depoja e të dhënave kundrejt liqenit të të dhënave kundrejt tregut të të dhënave - aws.amazon.com

  14. Microsoft Learn - Regjistrat Azure ML (MLops) - learn.microsoft.com

  15. Google Cloud - Përmbledhje e Google Cloud Storage - docs.cloud.google.com

  16. arXiv - Punim mbi Gjenerimin e Shtuar të Rikthimit (RAG) - arxiv.org

  17. Dokumentacioni i Shërbimeve Web të Amazon (AWS) - Përfundimi pa Server i SageMaker - docs.aws.amazon.com

  18. Kubernetes - Shkallëzim automatik i pod-eve horizontale - kubernetes.io

  19. Google Cloud - Parashikimet e serive të Vertex AI - docs.cloud.google.com

  20. Dokumentacioni i Shërbimeve Web të Amazon (AWS) - Monitori i Modelit SageMaker - docs.aws.amazon.com

  21. Google Cloud - Monitorimi i Modelit Vertex AI (Duke përdorur monitorimin e modelit) - docs.cloud.google.com

  22. Shërbimet Web të Amazon (AWS) - Instanca Amazon EC2 Spot - aws.amazon.com

  23. Google Cloud - VM-të e parapërgatitshme - docs.cloud.google.com

  24. Dokumentacioni i Shërbimeve Web të Amazon (AWS) - AWS SageMaker: Si funksionon (Trajnim) - docs.aws.amazon.com

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

  26. Microsoft Azure - Mësimi Automatik i Azure - azure.microsoft.com

  27. Databricks - Databricks Lakehouse - databricks.com

  28. Dokumentacioni i Snowflake - Karakteristikat e AI-së së Snowflake (Udhëzues i përgjithshëm) - docs.snowflake.com

  29. IBM - IBM Watsonx - ibm.com

  30. Google Cloud - Cloud Natural Language API - docs.cloud.google.com

  31. Dokumentacioni i Snowflake - Funksionet AI të Snowflake Cortex (AI SQL) - docs.snowflake.com

  32. MLflow - Ndjekja e MLflow - mlflow.org

  33. MLflow - Regjistri i Modeleve MLflow - mlflow.org

  34. Google Cloud - MLOps: Rrjedha të vazhdueshme të ofrimit dhe automatizimit në të mësuarit automatik - cloud.google.com

  35. Shërbimet Web të Amazon (AWS) - Dyqani i Karakteristikave SageMaker - aws.amazon.com

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

Gjeni IA-në më të fundit në Dyqanin Zyrtar të Asistentëve të IA-së

Rreth Nesh

Kthehu te blogu