Ի՞նչ է արհեստական ​​բանականությունը որպես ծառայություն: Ձեր ուղեցույցը դեպի հզոր, վճարիր ըստ օգտագործման սկզբունքի արհեստական ​​բանականություն

Հետաքրքիր է, թե ինչպես են թիմերը ստեղծում չաթբոտներ, խելացի որոնում կամ համակարգչային տեսողություն՝ առանց մեկ սերվեր գնելու կամ դոկտորանտների բանակ վարձելու: Ահա թե ինչ կա արհեստական ​​բանականություն որպես ծառայություն (AIaaS)- : Դուք վարձակալում եք պատրաստի արհեստական ​​բանականության շինարարական բլոկներ ամպային մատակարարներից, միացնում դրանք ձեր հավելվածին կամ աշխատանքային հոսքին և վճարում եք միայն այն բանի համար, ինչ օգտագործում եք՝ օրինակ՝ լույսերը միացնելու փոխարեն էլեկտրակայան կառուցել: Պարզ գաղափար, հսկայական ազդեցություն: [1]

Հոդվածներ, որոնք կարող են ձեզ դուր գալ կարդալ սրանից հետո.

🔗 Ի՞նչ ծրագրավորման լեզու է օգտագործվում արհեստական ​​բանականության համար
Ուսումնասիրեք այսօրվա արհեստական ​​բանականության համակարգերը հզորացնող հիմնական կոդավորման լեզուները։.

🔗 Ի՞նչ է արհեստական ​​բանականության արբիտրաժը. այս տարածված բառի հետևում կանգնած ճշմարտությունը
Հասկացեք, թե ինչպես է աշխատում արհեստական ​​բանականության արբիտրաժը և ինչու է այն արագորեն ուշադրություն գրավում։.

🔗 Ի՞նչ է խորհրդանշական արհեստական ​​բանականությունը. Ամեն ինչ, ինչ դուք պետք է իմանաք
Իմացեք, թե ինչպես է խորհրդանշական արհեստական ​​բանականությունը տարբերվում նեյրոնային ցանցերից և դրա ժամանակակից արդիականությունը։.

🔗 Արհեստական ​​բանականության տվյալների պահպանման պահանջները. Ինչ դուք իսկապես պետք է իմանաք
Բացահայտեք, թե իրականում որքան տվյալ է անհրաժեշտ արհեստական ​​բանականության համակարգերին և ինչպես այն պահպանել։.

Ինչ է իրականում նշանակում արհեստական ​​բանականությունը որպես ծառայություն

Արհեստական ​​բանականությունը որպես ծառայություն ամպային մոդել է, որտեղ մատակարարները հյուրընկալում են արհեստական ​​բանականության հնարավորություններ, որոնց դուք մուտք եք գործում API-ների, SDK-ների կամ վեբ կոնսոլների միջոցով՝ լեզու, տեսլական, խոսք, առաջարկություններ, անոմալիաների հայտնաբերում, վեկտորային որոնում, գործակալներ, նույնիսկ լիարժեք գեներատիվ կուտակիչներ: Դուք ստանում եք մասշտաբայնություն, անվտանգություն և մոդելի շարունակական բարելավումներ՝ առանց GPU-ների կամ MLOp-ների տիրապետման: Հիմնական մատակարարները (Azure, AWS, Google Cloud) հրապարակում են պատրաստի և հարմարեցվող արհեստական ​​բանականություն, որը կարող եք տեղակայել րոպեների ընթացքում: [1][2][3]

Քանի որ այն մատուցվում է ամպային տեխնոլոգիաների միջոցով, դուք ընդունում եք «վճարել ըստ օգտագործման» սկզբունքը՝ մեծացնելով ծավալը զբաղված ցիկլերի ընթացքում, նվազեցնելով, երբ իրավիճակը հանգստանում է, ինչը շատ նման է կառավարվող տվյալների բազաներին կամ առանց սերվերի տվյալների բազաներին, պարզապես մոդելներով՝ աղյուսակների և լամբդաների փոխարեն: Azure-ը դրանք խմբավորում է արհեստական ​​բանականության ծառայությունների . AWS-ը առաջարկում է լայն կատալոգ. Google-ի Vertex արհեստական ​​բանականությունը կենտրոնացնում է ուսուցումը, տեղակայումը, գնահատումը և դրա անվտանգության ուղեցույցը: [1][2][3]

Ինչու են մարդիկ հիմա խոսում դրա մասին

Բարձրակարգ մոդելների ուսուցումը թանկ է, գործառնական առումով բարդ և արագ զարգացող: AIaaS-ը թույլ է տալիս ձեզ իրականացնել արդյունքներ՝ ամփոփումներ, երկրորդական օդաչուներ, երթուղայնացում, RAG, կանխատեսումներ՝ առանց վերափոխելու ամբողջ համակարգը: Ամպային համակարգերը նաև միավորում են կառավարման, դիտարկելիության և անվտանգության օրինաչափությունները, որոնք կարևոր են, երբ արհեստական ​​բանականությունը դիպչում է հաճախորդների տվյալներին: Google-ի Secure AI Framework-ը մատակարարի ուղեցույցի օրինակներից մեկն է: [3]

Վստահության տեսանկյունից, NIST-ի արհեստական ​​բանականության ռիսկերի կառավարման շրջանակի (AI RMF) օգնում են թիմերին նախագծել անվտանգ, հաշվետու, արդար և թափանցիկ համակարգեր, հատկապես, երբ արհեստական ​​բանականության վերաբերյալ որոշումները ազդում են մարդկանց կամ փողի վրա: [4]

Ի՞նչն է արհեստական ​​բանականությունը որպես ծառայություն դարձնում իրականում լավ ✅

• Արագությունից մինչև արժեք ՝ նախատիպը մեկ օրում, ոչ թե ամիսներում։

• Էլաստիկ մասշտաբավորում - պայթում մեկնարկի համար, մասշտաբը լուռ հետ է քաշվում։

• Ավելի ցածր նախնական արժեք ՝ առանց սարքավորումների գնումների կամ վազքուղու վրա աշխատելու։

• Էկոհամակարգի առավելություններ ՝ SDK-ներ, նոթբուքեր, վեկտորային տվյալների շտեմարաններ, գործակալներ, օգտագործման համար պատրաստ խողովակաշարեր։

• Համատեղ պատասխանատվություն - մատակարարները խստացնում են ենթակառուցվածքները և հրապարակում անվտանգության ուղեցույցներ. դուք կենտրոնանում եք ձեր տվյալների, հուշումների և արդյունքների վրա: [2][3]

Եվս մեկ՝ ընտրովիություն ։ Շատ հարթակներ աջակցում են ինչպես նախապես կառուցված, այնպես էլ «բերիր քո սեփականը» մոդելներին, այնպես որ կարող եք սկսել պարզ և ավելի ուշ կարգավորել կամ փոխարինել։ (Azure-ը, AWS-ը և Google-ը մեկ հարթակի միջոցով առաջարկում են բազմաթիվ մոդելների ընտանիքներ։) [2][3]

Հիմնական տեսակները, որոնք դուք կտեսնեք 🧰

• Նախապես կառուցված API ծառայություններ։
  Մուտքային վերջնակետեր՝ խոսքի տեքստի վերածելու, թարգմանելու, էության արդյունահանման, տրամադրության, OCR-ի, առաջարկությունների և այլնի համար. հիանալի է, երբ ձեզ արդյունքներ են պետք երեկ։ AWS-ը, Azure-ը և Google-ը հրապարակում են հարուստ կատալոգներ։ [1][2][3]

• Հիմնարար և գեներատիվ մոդելներ։
  Տեքստային, պատկերային, կոդային և բազմամոդալ մոդելները ներկայացված են միասնական վերջնակետերի և գործիքակազմի միջոցով։ Ուսուցումը, կարգաբերումը, գնահատումը, պաշտպանիչ ցանկապատը և տեղակայումը մեկ տեղում են (օրինակ՝ Vertex AI): [3]

• Կառավարվող մեքենայական ուսուցման հարթակներ։
  Եթե ցանկանում եք մարզվել կամ կատարելագործել, նույն կոնսոլում կստանաք նոթատետրեր, խողովակաշարեր, փորձերի հետևման համակարգեր և մոդելների գրանցամատյաններ։ [3]

• Տվյալների պահեստում տեղակայված արհեստական ​​բանականության
  հարթակները, ինչպիսին է Snowflake-ը, արհեստական ​​բանականությունը ցուցադրում են տվյալների ամպի ներսում, այնպես որ դուք կարող եք իրավագիտության մագիստրոսական ծրագրեր և գործակալներ գործարկել այնտեղ, որտեղ տվյալներն արդեն իսկ պահպանվում են՝ առանց տեղափոխման, ավելի քիչ պատճենների։ [5]

Համեմատական ​​աղյուսակ. Արհեստական ​​բանականության որպես ծառայության հանրաճանաչ տարբերակներ 🧪

Միտումնավոր մի փոքր յուրօրինակ է, որովհետև իրական սեղանները երբեք կատարյալ կոկիկ չեն լինում։.

Գները տարբերվում են ըստ տարածաշրջանի, SKU-ի և օգտագործման գոտու։ Միշտ ստուգեք մատակարարի հաշվիչը։.

Ինչպես է արհեստական ​​բանականությունը որպես ծառայություն տեղավորվում ձեր Stack-ում 🧩

Տիպիկ հոսքը նման է հետևյալին

1. Տվյալների շերտ
   Ձեր գործառնական տվյալների բազաները, տվյալների լիճը կամ պահեստը: Եթե դուք օգտագործում եք Snowflake, Cortex-ը արհեստական ​​բանականությունը պահում է կառավարվող տվյալների մոտ: Հակառակ դեպքում օգտագործեք միակցիչներ և վեկտորային պահեստներ: [5]

2. Մոդելի շերտ
   Ընտրեք նախապես կառուցված API-ներ արագ հաղթանակների համար կամ ընտրեք կառավարվող տարբերակներ նուրբ կարգավորման համար: Vertex AI / Azure AI ծառայությունները տարածված են այստեղ: [1][3]

3. Կազմակերպում և պաշտպանիչ ցանկապատեր
   ՝ հուշումների ձևանմուշներ, գնահատում, արագության սահմանափակում, չարաշահման/անձնական տվյալների ֆիլտրում և աուդիտի գրանցում: NIST-ի արհեստական ​​բանականության RMF-ը կյանքի ցիկլի կառավարման գործնական հիմք է: [4]

4. Փորձառության շերտ՝
   չաթբոտներ, արտադրողականության հավելվածների օգնականներ, խելացի որոնում, ամփոփիչներ, հաճախորդների պորտալներում գործակալներ՝ այնտեղ, որտեղ օգտատերերն իրականում ապրում են։

Անեկդոտ. միջին շուկայի աջակցության թիմը զանգերի տեքստերը միացրեց խոսքից տեքստ փոխակերպող API-ի, ամփոփեց դրանք գեներատիվ մոդելի միջոցով, այնուհետև հիմնական գործողությունները ներմուծեց իրենց տոմսերի համակարգ: Նրանք առաջին տարբերակը թողարկեցին մեկ շաբաթվա ընթացքում. աշխատանքի մեծ մասը վերաբերում էր հուշումներին, գաղտնիության ֆիլտրերին և գնահատման կարգավորմանը, այլ ոչ թե գրաֆիկական պրոցեսորներին:.

Խորը վերլուծություն. Կառուցել vs Գնել vs Խառնել 🔧

• Գնեք , երբ ձեր օգտագործման դեպքը հստակորեն համապատասխանում է նախապես կառուցված API-ներին (փաստաթղթերի արդյունահանում, տառադարձում, թարգմանություն, պարզ հարց ու պատասխան): Ժամանակի արդյունքի հարաբերակցությունը գերակշռում է, և բազային ճշգրտությունը բարձր է: [2]

• Խառնեք , երբ ձեզ անհրաժեշտ է տիրույթի հարմարեցում, այլ ոչ թե նոր տեխնոլոգիաներ մշակելու կամ RAG օգտագործելու դեպքում՝ ավտոմատ մասշտաբավորման և գրանցման համար հույսը դնելով մատակարարի վրա։ [3]

• Կառուցեք, երբ ձեր տարբերակումը մոդելն է, կամ ձեր սահմանափակումները եզակի են: Շատ թիմեր դեռևս տեղակայվում են կառավարվող ամպային ենթակառուցվածքների վրա՝ MLO-ների սանտեխնիկական և կառավարման մոդելներ փոխառելու համար: [3]

Խորը ուսումնասիրություն. Պատասխանատու արհեստական ​​բանականություն և ռիսկերի կառավարում 🛡️

Ճիշտ բան անելու համար պարտադիր չէ քաղաքականության մասնագետ լինել։ Վերցրեք լայնորեն օգտագործվող շրջանակներ։

• NIST AI RMF - գործնական կառուցվածք՝ հիմնված վավերականության, անվտանգության, թափանցիկության, գաղտնիության և կողմնակալության կառավարման վրա. օգտագործեք Core ֆունկցիաները՝ կյանքի ցիկլի ընթացքում վերահսկողությունը պլանավորելու համար: [4]

• (Վերը նշվածը զուգակցեք ձեր մատակարարի անվտանգության ուղեցույցի հետ, օրինակ՝ Google-ի SAIF-ի հետ՝ ձեր կողմից գործարկվող նույն ամպային համակարգում կոնկրետ մեկնարկային կետի համար): [3]

Արհեստական ​​բանականության որպես ծառայության տվյալների ռազմավարություն 🗂️

Ահա անհարմար ճշմարտությունը. մոդելի որակը անիմաստ է, եթե ձեր տվյալները խառնաշփոթ են։.

• Նվազագույնի հասցրեք տեղաշարժը ՝ պահպանեք զգայուն տվյալները այնտեղ, որտեղ կառավարումն ամենաուժեղն է. օգնում է պահեստում ներկառուցված արհեստական ​​բանականությունը։ [5]

• Խելամտորեն վեկտորիզացրեք ՝ ներդրված ֆայլերի շուրջ պահպանեք/ջնջեք կանոնները։

• Շերտերի մուտքի կառավարում ՝ տողերի/սյուների քաղաքականություններ, տոկենների շրջանակով մուտք, յուրաքանչյուր վերջնակետի քվոտաներ։

• Մշտապես գնահատեք ՝ կառուցեք փոքր, անկեղծ թեստային հավաքածուներ, կատարեք շեղման և ձախողման ռեժիմներ։

• Գրանցամատյան և պիտակ - հուշումը, համատեքստը և ելքային հետքերը աջակցում են վրիպազերծմանը և աուդիտներին: [4]

Հաճախակի տրտնջացող բաներ, որոնցից պետք է խուսափել 🙃

• Ենթադրելով, որ նախապես կառուցված ճշգրտությունը համապատասխանում է յուրաքանչյուր խորշին ՝ տիրույթի տերմինները կամ տարօրինակ ձևաչափերը դեռ կարող են շփոթեցնել հիմնական մոդելները։

• Լատենտության և արժեքի թերագնահատում մասշտաբային առումով ՝ միաժամանակյա կտրուկ աճերը գաղտնի են. չափիչ և քեշային։

• Կարմիր թիմի փորձարկումները բաց թողնելը ՝ նույնիսկ ներքին երկրորդ օդաչուների համար։

• Մոռանալով մարդկանց իրադարձությունների մասին ՝ վստահության շեմերը և վերանայման հերթերը կխնայեն ձեզ վատ օրերից։

• Մատակարարի խափանման դեպքում խուճապը մեղմացրեք ստանդարտ սխեմաներով. մատակարարի զանգերի վերացականացում, հարցումների/վերականգնման տարանջատում, տվյալների փոխադրելիության պահպանում։

Իրական աշխարհի նախշեր, որոնք կարող եք պատճենել 📦

• Ինտելեկտուալ փաստաթղթերի մշակում - OCR → դասավորության արդյունահանում → ամփոփման հոսքագիծ, օգտագործելով հյուրընկալված փաստաթուղթ + գեներատիվ ծառայություններ ձեր ամպում: [2]

• Կոնտակտային կենտրոնի օգնականներ ՝ առաջարկվող պատասխաններ, զանգերի ամփոփում, մտադրությունների երթուղիավորում։

• Մանրածախ առևտրի որոնում և առաջարկություններ ՝ վեկտորային որոնում + ապրանքի մետատվյալներ։

• Warehouse-native վերլուծական գործակալներ - բնական լեզվով հարցեր կառավարվող տվյալների վերաբերյալ Snowflake Cortex-ի միջոցով: [5]

Սրանցից ոչ մեկը էկզոտիկ կախարդանք չի պահանջում՝ պարզապես մտածված հուշումներ, որոնում և գնահատման սոսինձ՝ ծանոթ API-ների միջոցով։.

Առաջին մատակարարի ընտրությունը. Արագ թեստ 🎯

• Արդեն խորը ամպային միջավայրում եք։ Սկսեք համապատասխան արհեստական ​​բանականության կատալոգից՝ ավելի մաքուր IAM, ցանցային կապ և հաշվառում ապահովելու համար։ [1][2][3]

• Տվյալների լրջությունը կարևոր է՞: Պահեստի ներսում արհեստական ​​բանականությունը նվազեցնում է պատճենահանման և ելքագրման ծախսերը: [5]

• Կառավարման հարմարավետություն է պե՞տք: Համապատասխանեցրե՛ք NIST AI RMF-ին և ձեր մատակարարի անվտանգության մոդելներին: [3][4]

• Ցանկանո՞ւմ եք մոդելի լրացուցիչ հնարավորություններ: Նախապատվությունը տվեք այն հարթակներին, որոնք մեկ վահանակի միջոցով ներկայացնում են բազմաթիվ մոդելային ընտանիքներ: [3]

Մի փոքր թերի փոխաբերություն. մատակարար ընտրելը նման է խոհանոց ընտրելուն. կենցաղային տեխնիկան կարևոր է, բայց պահեստարանն ու դասավորությունը որոշում են, թե որքան արագ կարող եք պատրաստել երեքշաբթի երեկոյան։.

Հաճախակի տրվող մինի-հարցեր 🍪

Արդյո՞ք արհեստական ​​բանականությունը որպես ծառայություն միայն խոշոր ընկերությունների համար է:
Ոչ: Ստարտափները այն օգտագործում են առանց կապիտալ ծախսերի գործառույթներ մատակարարելու համար, իսկ ձեռնարկությունները՝ մասշտաբայնության և համապատասխանության համար: [1][2]

Արդյո՞ք ես դա կհաղթահարեմ։
Գուցե որոշ աշխատանքային բեռներ ավելի ուշ տեղափոխեք ձեր սեփական ուժերով, բայց շատ թիմեր անորոշ ժամանակով գործարկում են կարևորագույն արհեստական ​​բանականություն այս հարթակներում։ [3]

Իսկ գաղտնիության մասին ի՞նչ կասեք։
Օգտագործեք մատակարարի գործառույթները տվյալների մեկուսացման և գրանցման համար, խուսափեք ավելորդ անձնական տվյալներ ուղարկելուց, համապատասխանեցրեք ճանաչված ռիսկերի շրջանակին (օրինակ՝ NIST AI RMF): [3][4]

Ո՞ր մատակարարն է լավագույնը։
Դա կախված է ձեր փաթեթից, տվյալներից և սահմանափակումներից։ Վերևում ներկայացված համեմատական ​​աղյուսակը նախատեսված է դաշտը նեղացնելու համար։ [1][2][3][5]

TL;DR 🧭

Արհեստական ​​բանականությունը որպես ծառայություն թույլ է տալիս վարձակալել ժամանակակից արհեստական ​​բանականություն՝ այն զրոյից կառուցելու փոխարեն: Դուք ստանում եք արագություն, ճկունություն և հասանելիություն մոդելների և պաշտպանիչ ցանկապատերի հասունացող էկոհամակարգին: Սկսեք փոքր, բարձր ազդեցության օգտագործման դեպքից՝ ամփոփիչից, որոնման խթանիչից կամ փաստաթղթերի արդյունահանողից: Պահեք ձեր տվյալները մոտ, գործիքավորեք ամեն ինչ և համապատասխանեցրեք ռիսկերի շրջանակին, որպեսզի ձեր ապագա «ես»-ը չվնասի ձեզ: Եթե կասկածում եք, ընտրեք այն մատակարարին, որը ձեր ներկայիս ճարտարապետությունը կդարձնի ավելի պարզ, այլ ոչ թե ավելի շքեղ:

Եթե ​​հիշում եք միայն մեկ բան. օդապարուկ արձակելու համար հրթիռային լաբորատորիա պետք չէ։ Բայց ձեզ անհրաժեշտ կլինի լար, ձեռնոցներ և մաքուր դաշտ։.

Հղումներ

1. Microsoft Azure – Արհեստական ​​բանականության ծառայությունների ակնարկ ՝ https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services

2. AWS – Արհեստական ​​բանականության գործիքների և ծառայությունների կատալոգ ՝ https://aws.amazon.com/ai/services/

3. Google Cloud – արհեստական ​​բանականություն և մեքենայական ուսուցում (ներառյալ Vertex AI և Secure AI Framework ռեսուրսները) : https://cloud.google.com/ai

4. NIST – Արհեստական ​​​​ինտելեկտի ռիսկերի կառավարման շրջանակ (AI RMF 1.0) (PDF): https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf

5. Snowflake – Արհեստական ​​բանականության առանձնահատկություններ և Cortex-ի ակնարկ ՝ https://docs.snowflake.com/en/guides-overview-ai-features

Գտեք արհեստական ​​բանականության վերջին նորույթները պաշտոնական արհեստական ​​բանականության օգնականների խանութում

Մեր մասին