Mis on tehisintellekt teenusena? Teie teejuht võimsa ja tasulise tehisintellekti juurde

Kas mõtled, kuidas meeskonnad saavad luua vestlusroboteid, nutikat otsingut või arvutinägemist ilma ühtegi serverit ostmata või doktorantide armeed palkamata? See ongi tehisintellekti teenusena (AIaaS) . Sa rentid pilveteenuse pakkujatelt kasutusvalmis tehisintellekti ehitusplokke, ühendad need oma rakendusse või töövoogu ja maksad ainult selle eest, mida kasutad – näiteks tulede põlema panemise eest elektrijaama ehitamise asemel. Lihtne idee, tohutu mõju. [1]

Artiklid, mida võiksite pärast seda lugeda:

🔗 Millist programmeerimiskeelt tehisintellekti jaoks kasutatakse?
Avastage peamisi kodeerimiskeeli, mis tänapäeva tehisintellekti süsteeme toetavad.

🔗 Mis on tehisintellekti arbitraaž: tõde selle moesõna taga
Saage aru, kuidas tehisintellekti arbitraaž toimib ja miks see kiiresti tähelepanu pälvib.

🔗 Mis on sümboolne tehisintellekt: kõik, mida peate teadma
Siit saate teada, kuidas sümboolne tehisintellekt erineb närvivõrkudest ja selle tänapäevasest olulisusest.

🔗 Tehisintellekti andmesalvestusnõuded: mida peate teadma
Avasta, kui palju andmeid tehisintellekti süsteemid tegelikult vajavad ja kuidas neid salvestada.

Mida tehisintellekt teenusena tegelikult tähendab

Tehisintellekt teenusena on pilvemudel, kus pakkujad pakuvad tehisintellekti võimalusi, millele pääsete ligi API-de, SDK-de või veebikonsoolide kaudu – keel, nägemine, kõne, soovitused, anomaaliate tuvastamine, vektorotsing, agendid ja isegi täielikud generatiivsed tarkvarapaketid. Saate skaleeritavuse, turvalisuse ja pidevad mudeli täiustused ilma GPU-sid või MLOp-e omamata. Suured pakkujad (Azure, AWS, Google Cloud) avaldavad valmis ja kohandatavat tehisintellekti, mida saate minutitega juurutada. [1][2][3]

Kuna see toimub pilve kaudu, võetakse see kasutusele vastavalt kasutuselevõtule – suurendatakse kiiretel aegadel ja vähendatakse, kui olukord rahuneb – väga sarnaselt hallatud andmebaaside või serverita lahendustega, ainult et tabelite ja lambdade asemel kasutatakse mudeleid. Azure koondab need tehisintellekti teenuste ; AWS pakub laia kataloogi; Google'i Vertex AI koondab koolituse, juurutamise, hindamise ja turvajuhised. [1][2][3]

Miks inimesed sellest praegu räägivad

Tipptasemel mudelite koolitamine on kulukas, operatiivselt keerukas ja kiirelt arenev. AIaaS võimaldab teil edastada tulemusi – kokkuvõtteid, kaaspiloote, marsruutimist, RAG-i ja prognoose – ilma tarkvaraplatvormi uuesti leiutamata. Pilveteenused hõlmavad ka haldust, jälgitavust ja turvamustreid, mis on olulised, kui tehisintellekt puudutab kliendiandmeid. Google'i turvaline tehisintellekti raamistik on üks näide pakkuja juhistest. [3]

Usalduse poolelt aitavad sellised raamistikud nagu NISTi tehisintellekti riskijuhtimise raamistik (AI RMF) meeskondadel kujundada süsteeme, mis on ohutud, vastutustundlikud, õiglased ja läbipaistvad – eriti kui tehisintellekti otsused mõjutavad inimesi või raha. [4]

Mis teeb tehisintellektist teenusena tegelikult hea ✅

• Kiirusest väärtuseni – prototüüp päeva, mitte kuude jooksul.

• Elastne skaleerimine - purske stardiks, skaleerimine vaikselt tagasi.

• Madalamad algkulud – pole vaja riistvara osta ega jooksulinti teha.

• Ökosüsteemi eelised – SDK-d, märkmikud, vektorandmebaasid, agendid ja torujuhtmed on kohe kasutusvalmis.

• Jagatud vastutus – teenusepakkujad tugevdavad infrastruktuuri ja avaldavad turvajuhiseid; teie keskendute oma andmetele, küsimustele ja tulemustele. [2][3]

Veel üks: valikulisus . Paljud platvormid toetavad nii eelvalmistatud kui ka ise loodud mudeleid, nii et saate alustada lihtsate mudelitega ja hiljem neid häälestada või vahetada. (Azure, AWS ja Google pakuvad kõik ühe platvormi kaudu mitut mudeliperekonda.) [2][3]

Põhitüübid, mida näete 🧰

• Eelnevalt loodud API-teenused
  Kõne tekstiks teisendamise, tõlkimise, üksuste ekstraheerimise, sentimentide, OCR-i, soovituste ja muu jaoks mõeldud otseühendusega lõpp-punktid – suurepärane, kui vajate tulemusi eile. AWS, Azure ja Google avaldavad rikkalikke katalooge. [1][2][3]

• Põhi- ja generatiivsed mudelid.
  Teksti-, pildi-, koodi- ja multimodaalsed mudelid on nähtavad ühtsete lõpp-punktide ja tööriistade kaudu. Koolitamine, häälestamine, hindamine, piirded ja juurutamine toimuvad ühes kohas (nt Vertex AI). [3]

• Hallatud masinõppe platvormid
  Kui soovite treenida või peenhäälestada, saate samast konsoolist märkmikud, torujuhtmed, katsete jälgimise ja mudeliregistrid. [3]

• Andmelaos olevad tehisintellekti
  platvormid, näiteks Snowflake, pakuvad tehisintellekti andmepilves, nii et saate käitada õigusteaduse mooduleid ja agente seal, kus andmed juba asuvad – vähem transporti ja koopiaid. [5]

Võrdlustabel: populaarsed tehisintellekti teenusena pakutavad valikud 🧪

Veidi omapärane meelega – sest päris lauad pole kunagi ideaalselt korras.

Hinnakujundus varieerub piirkonniti, tootekoodi ja kasutusriba järgi. Kontrollige alati pakkuja kalkulaatorit.

Kuidas tehisintellekt teenusena teie lahendusse sobib 🧩

Tüüpiline voog näeb välja selline:

1. Andmekiht
   Teie operatiivsed andmebaasid, andmejärv või andmeladu. Kui kasutate Snowflake'i, hoiab Cortex tehisintellekti hallatavate andmete lähedal. Vastasel juhul kasutage konnektoreid ja vektorsalvestusruume. [5]

2. Mudelikiht
   Valige kiirete võitude saavutamiseks eelvalmistatud API-d või peenhäälestamiseks hallatud API-d. Vertex AI / Azure AI teenused on siin levinud. [1][3]

3. Orkestreerimine ja piirded
   Viipamallid, hindamine, kiiruse piiramine, kuritarvitamise/isikuandmete filtreerimine ja auditilogi. NIST-i tehisintellekti nõuetekohane juhtimissüsteem (RMF) on praktiline tugisammas elutsükli kontrollimiseks. [4]

4. Kogege kihilisi
   vestlusroboteid, kaaspiloote produktiivsuse rakendustes, nutikat otsingut, kokkuvõtteid ja agente kliendiportaalides – seal, kus kasutajad tegelikult elavad.

Anekdoot: keskmise suurusega ettevõtte tugimeeskond ühendas kõnede transkriptid kõnest tekstiks teisendamise API-ga, võttis need kokku generatiivse mudeli abil ja seejärel sisestas põhitegevused oma piletisüsteemi. Nad saatsid esimese versiooni välja nädalaga – suurem osa tööst oli seotud viipade, privaatsusfiltrite ja hindamise seadistamisega, mitte graafikaprotsessoritega.

Põhjalik analüüs: ehitamine vs ostmine vs segamine 🔧

• Osta , kui sinu kasutusjuhtum vastab selgelt eelvalmistatud API-dele (dokumentide ekstraheerimine, transkriptsioon, tõlkimine, lihtsad küsimused ja vastused). Väärtuse tekkimise aeg on domineeriv ja baasjoone täpsus on tugev. [2]

• Kui vajate domeeni kohandamist, mitte uue väljaõppe tegemist, siis kasutage RAG-i peenhäälestamiseks või andmetega kombineerimiseks

• Ehitage siis, kui teie eristav tegur on mudel ise või kui teie piirangud on ainulaadsed. Paljud meeskonnad juurutavad endiselt hallatud pilveinfrastruktuuri, et laenata MLOpsi torustiku- ja juhtimismustreid. [3]

Sügavanalüüs: vastutustundlik tehisintellekt ja riskijuhtimine 🛡️

Õige asja tegemiseks ei pea olema poliitikaguru. Laena laialdaselt kasutatavaid raamistikke:

• NIST AI RMF – praktiline struktuur kehtivuse, ohutuse, läbipaistvuse, privaatsuse ja eelarvamuste haldamise ümber; kasutage põhifunktsioone kontrollide kavandamiseks kogu elutsükli vältel. [4]

• (Seo ülaltoodu oma teenusepakkuja turvajuhistega – nt Google'i SAIF-iga –, et saada konkreetne alguspunkt samas pilves, mida sina käitad.) [3]

Andmestrateegia tehisintellekti kui teenuse jaoks 🗂️

Ja siin on ebamugav tõde: mudeli kvaliteet on mõttetu, kui teie andmed on segased.

• Minimeerige liikumist – hoidke tundlikke andmeid seal, kus haldamine on kõige tugevam; laopõhine tehisintellekt aitab. [5]

• Vektoriseeri targalt – lisa manustamisele säilitus-/kustutusreeglid.

• Kihtide juurdepääsu kontroll – rea-/veergude poliitikad, tokenipõhine juurdepääs, lõpp-punktipõhised kvoodid.

• Hinda pidevalt – loo väikesed ja ausad testikomplektid; jälgi triivi ja rikkeid.

• Logi ja silt – päringu-, konteksti- ja väljundjäljed toetavad silumist ja auditeid. [4]

Levinud vead, mida vältida 🙃

• Eeldades, et eelseadistatud täpsus sobib igale nišile – domeeninimed või veidrad vormingud võivad baasmudeleid ikkagi segadusse ajada.

• Latentsuse ja kulude alahindamine suures mahus – samaaegsuse järsk tõus on ohtlik; mõõtur ja vahemälu.

• Punase meeskonna testimise vahelejätmine – isegi sisemiste kaaspilootide puhul.

• Inimeste unustamine – usaldusläved ja arvustusjärjekorrad säästavad teid halbadel päevadel.

• Tarnijaga seotud paanika – leevendage seda standardsete mustritega: abstraktsed pakkujakõned, päringute/otsingute eraldamine, andmete kaasaskantavus.

Pärismaailma mustrid, mida saate kopeerida 📦

• Intelligentne dokumenditöötlus – OCR → küljenduse eraldamine → kokkuvõtete koostamine, kasutades hostitud dokumenti + genereerivaid teenuseid teie pilves. [2]

• Kontaktkeskuse kaaspiloodid – soovituslikud vastused, kõnede kokkuvõtted, kavatsuste suunamine.

• Jaemüügiotsing ja soovitused - vektorotsing + toote metaandmed.

• Laopõhised analüütikaagendid – loomuliku keele küsimused hallatavate andmete kohta Snowflake Cortexi abil. [5]

Miski sellest ei nõua eksootilist maagiat – vaid läbimõeldud ülesandeid, otsingu- ja hindamisliimi tuttavate API-de kaudu.

Esimese teenusepakkuja valimine: kiire enesetest 🎯

• Kas oled juba sügaval pilves? Alusta sobiva tehisintellekti kataloogiga puhtama IAM-i, võrgustamise ja arvelduse jaoks. [1][2][3]

• Kas andmete raskusaste loeb? Laosisene tehisintellekt vähendab koopiate ja väljumiskulusid. [5]

• Kas vajate juhtimismugavust? Kas peaksite järgima NIST AI RMF-i ja oma teenusepakkuja turvamustreid? [3][4]

• Kas soovite mudeli valikuvõimalusi? Eelistage platvorme, mis kuvavad ühel paneelil mitu mudeliperekonda. [3]

Veidi vigane metafoor: teenusepakkuja valimine on nagu köögi valimine – kodumasinad on olulised, aga sahver ja paigutus määravad, kui kiiresti teisipäeva õhtul süüa teha saab.

Korduma Kippuvad Mini-Q-d 🍪

Kas tehisintellekt teenusena on mõeldud ainult suurettevõtetele?
Ei. Startupid kasutavad seda funktsioonide pakkumiseks ilma kapitalikuludeta; ettevõtted aga skaleerimise ja vastavuse tagamiseks. [1][2]

Kas ma kasvan sellest välja?
Võib-olla tood hiljem osa töökoormusi ettevõttesiseselt üle, aga paljud meeskonnad käitavad nendel platvormidel missioonikriitilist tehisintellekti lõputult. [3]

Aga privaatsus?
Kasutage teenusepakkuja funktsioone andmete isoleerimiseks ja logimiseks; vältige ebavajaliku isikuandmete saatmist; järgige tunnustatud riskide raamistikku (nt NIST AI RMF). [3][4]

Milline pakkuja on parim?
See sõltub teie serverivirnast, andmetest ja piirangutest. Ülaltoodud võrdlustabel on mõeldud valiku kitsendamiseks. [1][2][3][5]

TL;DR 🧭

Teenusena pakutav tehisintellekt (AI as a Service) võimaldab teil rentida kaasaegset tehisintellekti, selle asemel et seda nullist üles ehitada. Saate kiiruse, elastsuse ja juurdepääsu küpsevale mudelite ja piirete ökosüsteemile. Alustage pisikese, kuid suure mõjuga kasutusjuhtumiga – kokkuvõtte, otsingu kiirendaja või dokumentide ekstraktoriga. Hoidke oma andmed käepärast, instrumenteerige kõik ja viige need vastavusse riskiraamistikuga, et teie tulevane mina ei peaks tulekahjusid kustutama. Kahtluse korral valige pakkuja, kes muudab teie praeguse arhitektuuri lihtsamaks, mitte uhkemaks.

Kui sa vaid üht asja meeles pead: lohe õhkulaskmiseks ei ole vaja raketilaborit. Küll aga on sul vaja nööri, kindaid ja vaba välja.

Viited

1. Microsoft Azure – tehisintellekti teenuste ülevaade : https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services

2. AWS – tehisintellekti tööriistade ja teenuste kataloog : https://aws.amazon.com/ai/services/

3. Google Cloud – tehisintellekt ja masinõpe (sh Vertex AI ja Secure AI Frameworki ressursid) : https://cloud.google.com/ai

4. NIST – tehisintellekti riskijuhtimise raamistik (AI RMF 1.0) (PDF): https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf

5. Snowflake – tehisintellekti funktsioonid ja ajukoore ülevaade : https://docs.snowflake.com/en/guides-overview-ai-features

Leia uusim tehisintellekt ametlikust tehisintellekti abilise poest

Meist