Ano ang AI sa Cloud Computing?

Ano ang AI sa Cloud Computing?

Maikling sagot: Ang AI sa cloud computing ay tungkol sa paggamit ng mga cloud platform upang mag-imbak ng data, magrenta ng compute, magsanay ng mga modelo, i-deploy ang mga ito bilang mga serbisyo, at panatilihing sinusubaybayan ang mga ito sa produksyon. Mahalaga ito dahil karamihan sa mga pagkabigo ay napupunta sa data, deployment, at mga operasyon, hindi sa matematika. Kung kailangan mo ng mabilis na pag-scale o mga paulit-ulit na release, ang cloud + MLOps ang praktikal na paraan.

Mga pangunahing punto:

Siklo ng Buhay : Paglatag ng datos, pagbuo ng mga tampok, pagsasanay, pag-deploy, pagkatapos ay subaybayan ang drift, latency, at gastos.

Pamamahala : Maglagay ng mga kontrol sa pag-access, mga audit log, at paghihiwalay ng kapaligiran mula sa simula.

Reproducibility : Itinatala ang mga bersyon ng data, code, parameter, at environment upang manatiling maulit ang mga pagpapatakbo.

Pagkontrol ng gastos : Gumamit ng batching, caching, autoscaling caps, at spot/preemptible training upang maiwasan ang mga bill shock.

Mga pattern ng pag-deploy : Pumili ng mga pinamamahalaang platform, mga daloy ng trabaho sa lakehouse, Kubernetes, o RAG batay sa realidad ng pangkat.

Ano ang AI sa Cloud Computing? Infographic

Mga artikulong maaaring gusto mong basahin pagkatapos nito:

🔗 Mga nangungunang tool sa pamamahala ng negosyo sa AI cloud
Paghambingin ang mga nangungunang cloud platform na nagpapadali sa mga operasyon, pananalapi, at mga koponan.

🔗 Mga teknolohiyang kailangan para sa malakihang generative AI
Kinakailangan ang pangunahing imprastraktura, datos, at pamamahala upang maipatupad ang GenAI.

🔗 Mga libreng tool ng AI para sa pagsusuri ng datos
Pinakamahusay na libreng solusyon sa AI para sa paglilinis, pagmomodelo, at pag-visualize ng mga dataset.

🔗 Ano ang AI bilang isang serbisyo?
Ipinapaliwanag ang AIaaS, mga benepisyo, mga modelo ng pagpepresyo, at mga karaniwang gamit sa negosyo.

AI sa Cloud Computing: Ang Simpleng Kahulugan 🧠☁️

Sa kaibuturan nito, ang AI sa cloud computing ay nangangahulugan ng paggamit ng mga cloud platform upang ma-access ang:

Sa halip na bumili ng sarili mong mamahaling kagamitan, umuupa ka ng kung ano ang kailangan mo, kung kailan mo ito kailangan NIST SP 800-145 . Parang umupa ka ng gym para sa isang matinding pag-eehersisyo sa halip na magtayo ng gym sa garahe mo at pagkatapos ay hindi na muling gagamit ng treadmill. Nangyayari ito sa pinakamabuti sa atin 😬

Sa madaling salita: ito ay AI na nagpapalawak, nagpapadala, nag-a-update, at nagpapatakbo sa pamamagitan ng imprastraktura ng cloud na NIST SP 800-145 .

Bakit Napakalaking Bagay ang AI + Cloud 🚀

Maging prangka tayo - karamihan sa mga proyekto ng AI ay hindi nabibigo dahil mahirap ang kalkulasyon. Nabibigo sila dahil nagkakagulo ang mga "bagay sa paligid ng modelo":

  • nakakalat ang datos

  • hindi magkatugma ang mga kapaligiran

  • Gumagana ang modelo sa laptop ng isang tao ngunit wala sa ibang lugar

  • ang pag-deploy ay itinuturing na isang nahuling pag-iisip

  • Ang seguridad at pagsunod ay nahuhuli sa pagdating na parang pinsan na hindi imbitado 😵

Nakakatulong ang mga cloud platform dahil nag-aalok ang mga ito ng:

1) Elastikong iskala 📈

Sanayin ang isang modelo sa isang malaking kumpol sa loob ng maikling panahon, pagkatapos ay patayin ito sa NIST SP 800-145 .

2) Mas mabilis na eksperimento ⚡

Mabilis na patakbuhin ang mga pinamamahalaang notebook, pre-built pipeline, at GPU instance. Google Cloud: Mga GPU para sa AI .

3) Mas madaling pag-deploy 🌍

I-deploy ang mga modelo bilang mga API, batch job, o embedded services Red Hat: Ano ang isang REST API? SageMaker Batch Transform .

4) Pinagsamang mga ekosistema ng datos 🧺

Ang iyong mga data pipeline, warehouse, at analytics ay kadalasang nasa cloud na. AWS: Data warehouse vs data lake .

5) Kolaborasyon at pamamahala 🧩

Ang mga pahintulot, audit log, versioning, at shared tooling ay inilalagay sa (minsan ay mahirap, ngunit ganoon pa rin) mga Azure ML registry (MLOps) .

Paano Gumagana ang AI sa Cloud Computing sa Praktikal na Proseso (Ang Tunay na Daloy) 🔁

Narito ang karaniwang siklo ng buhay. Hindi ang bersyong "perpektong diagram"... ang bersyong tinirhan.

Hakbang 1: Ang data ay napupunta sa cloud storage 🪣

Mga Halimbawa: mga bucket ng imbakan ng bagay, mga lawa ng data, mga database ng cloud Amazon S3 (pag-iimbak ng bagay) AWS: Ano ang isang lawa ng data? Pangkalahatang-ideya ng Google Cloud Storage .

Hakbang 2: Pagproseso ng datos + pagbuo ng tampok 🍳

Nililinis mo ito, binabago, lumilikha ng mga tampok, o marahil ay ini-stream mo ito.

Hakbang 3: Pagsasanay bilang modelo 🏋️

Gumagamit ka ng cloud compute (madalas ay mga GPU) para sanayin ang Google Cloud: Mga GPU para sa AI :

Hakbang 4: Pag-deploy 🚢

Ang mga modelo ay ibinabalot at inihahatid sa pamamagitan ng:

Hakbang 5: Pagsubaybay + mga update 👀

Subaybayan:

Iyan ang makina. Iyan ang AI sa Cloud Computing na gumagalaw, hindi lamang bilang isang kahulugan.

Ano ang Nagbubuo ng Magandang Bersyon ng AI sa Cloud Computing? ✅☁️🤖

Kung gusto mo ng isang "mahusay" na implementasyon (hindi lang basta isang magarbong demo), ituon ang pansin sa mga ito:

A) Malinaw na paghihiwalay ng mga alalahanin 🧱

  • patong ng datos (imbakan, pamamahala)

  • layer ng pagsasanay (mga eksperimento, mga pipeline)

  • patong na nagseserbisyo (mga API, pag-scale)

  • layer ng pagsubaybay (mga sukatan, mga tala, mga alerto) SageMaker Model Monitor

Kapag pinaghalo-halo ang lahat, ang pag-debug ay nagiging emosyonal na pinsala.

B) Kakayahang kopyahin bilang default 🧪

Ang isang mahusay na sistema ay nagbibigay-daan sa iyo upang sabihin, nang walang pag-aalinlangan:

  • ang datos na nagsanay sa modelong ito

  • ang bersyon ng code

  • ang mga hyperparameter

  • ang kapaligiran

Kung ang sagot ay “uhh, sa tingin ko yung takbo noong Martes…” may problema ka na 😅

C) Disenyong may kamalayan sa gastos 💸

Makapangyarihan ang Cloud AI, ngunit ito rin ang pinakamadaling paraan para aksidenteng lumikha ng isang panukalang batas na magpapaisip sa iyo tungkol sa iyong mga pagpipilian sa buhay.

Kabilang sa mga magagandang setup ang:

D) Seguridad at pagsunod ay inihanda sa 🔐

Hindi ikakabit sa ibang pagkakataon na parang duct tape sa isang tumutulo na tubo.

E) Isang tunay na landas mula sa prototype patungo sa produksyon 🛣️

Ito ang malaki. Ang isang mahusay na "bersyon" ng AI sa cloud ay kinabibilangan ng mga MLOp, mga pattern ng deployment, at pagsubaybay mula sa simula Google Cloud: Ano ang MLOp? . Kung hindi, ito ay isang proyekto sa science fair na may magarbong invoice.

Talahanayan ng Paghahambing: Mga Sikat na Opsyon sa AI-in-Cloud (At Para Kanino ang mga Ito) 🧰📊

Nasa ibaba ang isang mabilis at medyo opinyonal na talahanayan. Sinadyang malawak ang mga presyo dahil ang cloud pricing ay parang pag-order ng kape - ang base price ay hindi kailanman ang presyo 😵💫

Kagamitan / Plataporma Madla Presyo lang Bakit ito gumagana (kasama ang mga kakaibang tala)
AWS SageMaker Mga ML team, negosyo Magbayad habang ginagamit Full-stack na ML platform - pagsasanay, mga endpoint, mga pipeline. Makapangyarihan, ngunit ang mga menu ay nasa lahat ng dako.
Google Vertex AI Mga pangkat ng ML, mga organisasyon ng agham ng datos Magbayad habang ginagamit Mahusay na pinamamahalaang pagsasanay + registry ng modelo + mga integrasyon. Maayos ang pakiramdam kapag nag-click ito.
Azure Machine Learning Mga negosyo, mga organisasyong nakasentro sa MS Magbayad habang ginagamit Maganda ang performance sa Azure ecosystem. Mahusay na opsyon sa pamamahala, maraming knobs.
Mga Databrick (ML + Lakehouse) Mga pangkat na may mabibigat na kakayahan sa data engineering Suskrisyon + paggamit Mahusay para sa paghahalo ng mga data pipeline + ML sa isang lugar. Madalas na paborito ng mga praktikal na koponan.
Mga tampok ng Snowflake AI Mga organisasyong inuuna ang analytics Batay sa paggamit Maganda kapag ang mundo mo ay nasa isang bodega na. Hindi gaanong "ML lab," mas "AI in SQL-ish."
IBM watsonx Mga industriyang kinokontrol Pagpepresyo ng negosyo Ang pamamahala at mga kontrol sa negosyo ay isang malaking pokus. Madalas na pinipili para sa mga setup na mabibigat ang patakaran.
Mga Pinamamahalaang Kubernetes (DIY ML) Mga inhinyero ng plataporma Pabagu-bago Flexible at custom. At saka... ikaw ang may pananagutan sa sakit kapag nasira ito 🙃
Hinuha nang walang server (mga function + mga endpoint) Mga pangkat ng produkto Batay sa paggamit Mahusay para sa matinik na trapiko. Bantayan ang malamig na pagsisimula at latency na parang lawin.

Hindi ito tungkol sa pagpili ng "pinakamahusay" - ito ay tungkol sa pagtutugma sa realidad ng iyong koponan. Iyan ang tahimik na sikreto.

Mga Karaniwang Gamit ng AI sa Cloud Computing (May mga Halimbawa) 🧩✨

Narito kung saan nangunguna ang mga AI-in-cloud setup:

1) Awtomasyon ng suporta sa customer 💬

2) Mga sistema ng rekomendasyon 🛒

  • mga mungkahi sa produkto

  • mga feed ng nilalaman

  • "bumili rin ang mga tao"
    Kadalasan, nangangailangan ang mga ito ng nasusukat na hinuha at mga update na halos real-time.

3) Pagtuklas ng pandaraya at pagmamarka ng panganib 🕵️

Pinapadali ng cloud ang paghawak ng mga burst, pag-stream ng mga kaganapan, at pagpapatakbo ng mga ensemble.

4) Katalinuhan sa dokumento 📄

  • Mga pipeline ng OCR

  • pagkuha ng entidad

  • pagsusuri ng kontrata

  • pag-parse ng invoice Mga Tungkulin ng Snowflake Cortex AI
    Sa maraming organisasyon, dito tahimik na ibinabalik ang oras.

5) Pagtataya at pag-optimize na nakabatay sa kahusayan 📦

Pagtataya ng demand, pagpaplano ng imbentaryo, pag-optimize ng ruta. Nakakatulong ang cloud dahil malaki ang data at madalas ang muling pagsasanay.

6) Mga generative AI app 🪄

  • pagbalangkas ng nilalaman

  • tulong sa kodigo

  • mga internal na bot ng kaalaman (RAG)

  • sa pagbuo ng sintetikong datos Retrieval-Augmented Generation (RAG)
    Kadalasan, ito ang sandaling sa wakas ay sinasabi ng mga kumpanya: "Kailangan nating malaman kung saan nakasalalay ang ating mga patakaran sa pag-access ng datos." 😬

Mga Disenyo ng Arkitektura na Makikita Mo Kahit Saan 🏗️

Pattern 1: Managed ML Platform (ang rutang "gusto namin ng mas kaunting sakit ng ulo") 😌

Gumagana nang maayos kapag mahalaga ang bilis at ayaw mong gumawa ng mga panloob na kagamitan mula sa simula.

Pattern 2: Lakehouse + ML (ang rutang "data-first") 🏞️

  • pag-isahin ang mga daloy ng trabaho sa data engineering + ML

  • magpatakbo ng mga notebook, pipeline, feature engineering malapit sa data

  • malakas para sa mga organisasyong nasa malalaking sistema ng analytics na Databricks Lakehouse

Pattern 3: Naka-container na ML sa Kubernetes (ang rutang "gusto namin ng kontrol") 🎛️

  • mga modelo ng pakete sa mga lalagyan

  • pag-scale gamit ang mga patakaran sa autoscaling Kubernetes: Horizontal Pod Autoscaling

  • Pagsasama ng service mesh, observability, pamamahala ng mga lihim

Kilala rin bilang: “May tiwala kami sa sarili, at gusto rin naming mag-debug sa mga kakaibang oras.”

Pattern 4: RAG (Retrieval-Augmented Generation) (ang rutang “gamitin ang iyong kaalaman”) 📚🤝

  • mga dokumento sa cloud storage

  • mga embedding + tindahan ng vector

  • Ang retrieval layer ay nagpapakain ng konteksto sa isang modelo

  • mga guardrail + kontrol sa pag-access + pag-log Papel ng Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Ito ay isang mahalagang bahagi ng mga modernong pag-uusap tungkol sa AI-in-cloud dahil dito nakasalalay ang kung gaano karaming mga totoong negosyo ang ligtas na gumagamit ng generative AI.

MLOps: Ang Bahaging Minaliit ng Lahat 🧯

Kung gusto mong gumana ang AI sa cloud sa produksyon, kailangan mo ng mga MLOp. Hindi dahil uso ito - dahil nagbabago ang mga modelo, nagbabago ang data, at ang mga user ay malikhain sa pinakamasamang paraan. Google Cloud: Ano ang mga MLOp ?

Mga pangunahing piraso:

Kung babalewalain mo ito, mapupunta ka sa isang "model zoo" 🦓 kung saan lahat ay buhay, walang nakalagay na label, at natatakot kang buksan ang gate.

Seguridad, Pagkapribado, at Pagsunod (Hindi ang Masayang Bahagi, Pero… Oo) 🔐😅

Ang AI sa cloud computing ay nagbabangon ng ilang maanghang na tanong:

Kontrol sa pag-access ng datos 🧾

Sino ang maaaring maka-access sa datos ng pagsasanay? Mga talaan ng hinuha? Mga senyas? Mga output?

Pag-encrypt at mga sikreto 🗝️

Ang mga key, token, at credential ay nangangailangan ng wastong paghawak. Ang "Nasa isang config file" ay hindi paghawak.

Paghihiwalay at pag-upa 🧱

Ang ilang organisasyon ay nangangailangan ng magkakahiwalay na kapaligiran para sa dev, staging, at production. Nakakatulong ang cloud -- ngunit kung ise-set up mo ito nang maayos.

Kakayahang Ma-awdit 📋

Kadalasang kailangang ipakita ng mga kinokontrol na organisasyon ang:

  • anong datos ang ginamit

  • kung paano ginawa ang mga desisyon

  • sino ang nag-deploy ng ano

  • nang palitan nito ang IBM watsonx.governance

Pamamahala ng panganib ng modelo ⚠️

Kabilang dito ang:

  • mga pagsusuri sa bias

  • pagsubok na magkasalungat

  • mga agarang depensa sa iniksyon (para sa generative AI)

  • ligtas na pagsala ng output

Ang lahat ng ito ay bumabalik sa punto: hindi lang ito basta "AI na naka-host online." Ito ay AI na pinapatakbo sa ilalim ng mga totoong limitasyon.

Mga Tip sa Gastos at Pagganap (Para Hindi Ka Umiyak Mamaya) 💸😵💫

Ilang mga tip na nasubok na sa labanan:

  • Gamitin ang pinakamaliit na modelo na nakakatugon sa pangangailangan
    . Hindi laging mas maganda ang mas malaki. Minsan, mas malaki lang talaga ito.

  • Paghihinuha nang batch kung posible
    Mas mura at mas mahusay na SageMaker Batch Transform .

  • Agresibong nagse-cache
    Lalo na para sa mga paulit-ulit na query at embedding.

  • Awtomatikong i-scale, pero limit lang.
    Ang unlimited scaling ay maaaring mangahulugan ng walang limitasyong paggastos Kubernetes: Horizontal Pod Autoscaling . Tanungin mo ako kung paano ko nalaman… ang totoo, huwag mo akong malaman 😬

  • Subaybayan ang gastos bawat endpoint at bawat feature.
    Kung hindi, mali ang ia-optimize mo.

  • Gumamit ng spot-preemptible compute para sa pagsasanay.
    Malaking tipid kung kayang hawakan ng iyong mga trabaho sa pagsasanay ang mga pagkaantala. Amazon EC2 Spot Instances, Google Cloud Preemptible VMs .

Mga Pagkakamali na Nagagawa ng mga Tao (Kahit ang mga Matatalinong Koponan) 🤦♂️

  • Pagtrato sa cloud AI bilang "magsaksak lang ng modelo"

  • Hindi pinapansin ang kalidad ng datos hanggang sa huling minuto

  • Pagpapadala ng modelo nang walang pagsubaybay sa SageMaker Model Monitor

  • Hindi nagpaplano para sa muling pagsasanay sa cadence Google Cloud: Ano ang MLOps?

  • Nakakalimutan na may mga security team pa rin hanggang sa linggo ng paglulunsad 😬

  • Sobrang pag-engineer mula sa unang araw (kung minsan ay panalo ang isang simpleng baseline)

Gayundin, isang tahimik na brutal na halimbawa: minamaliit ng mga pangkat kung gaano kinamumuhian ng mga gumagamit ang latency. Ang isang modelo na medyo hindi gaanong tumpak ngunit mabilis ay kadalasang nananalo. Ang mga tao ay walang tiyaga sa maliliit na himala.

Mga Pangunahing Puntos 🧾✅

Ang AI sa Cloud Computing ay ang buong kasanayan sa pagbuo at pagpapatakbo ng AI gamit ang imprastraktura ng cloud - pagsasanay sa pag-scale, pagpapasimple ng deployment, pagsasama ng mga pipeline ng data, at pagpapatakbo ng mga modelo gamit ang mga MLOp, seguridad, at pamamahala Google Cloud: Ano ang mga MLOp? NIST SP 800-145 .

Mabilisang pagbabalik-tanaw:

  • Binibigyan ng Cloud ang AI ng imprastraktura para mapalawak at maipadala 🚀 NIST SP 800-145

  • Binibigyan ng AI ang mga workload sa cloud ng mga "utak" na nag-a-automate ng mga desisyon 🤖

  • Ang mahika ay hindi lamang pagsasanay - ito ay pag-deploy, pagsubaybay, at pamamahala 🧠🔐 SageMaker Model Monitor

  • Pumili ng mga platform batay sa pangangailangan ng team, hindi sa marketing fog 📌

  • Panoorin ang mga gastos at operasyon na parang lawin na nakasalamin 🦅👓 (maling metapora, pero naiintindihan mo naman)

Kung pumunta ka rito na iniisip na “Ang AI sa cloud computing ay isa lamang modelo ng API,” hindi—isa itong buong ecosystem. Minsan elegante, minsan magulong, minsan pareho sa iisang hapon 😅☁️

Mga Madalas Itanong

Ang ibig sabihin ng "AI sa cloud computing" sa pang-araw-araw na termino

Ang AI sa cloud computing ay nangangahulugang gumagamit ka ng mga cloud platform para mag-imbak ng data, mag-spin up ng compute (mga CPU/GPU/TPU), magsanay ng mga modelo, mag-deploy ng mga ito, at magmonitor ng mga ito - nang hindi nagmamay-ari ng hardware. Sa pagsasagawa, ang cloud ang nagiging lugar kung saan tumatakbo ang iyong buong AI lifecycle. Inuupahan mo ang kailangan mo kapag kailangan mo ito, pagkatapos ay binabawasan ang laki kapag tapos ka na.

Bakit nabibigo ang mga proyekto ng AI nang walang imprastraktura na istilo ng cloud at mga MLOp

Karamihan sa mga pagkabigo ay nangyayari sa paligid ng modelo, hindi sa loob nito: hindi pare-parehong data, hindi magkatugmang mga kapaligiran, marupok na deployment, at walang pagsubaybay. Nakakatulong ang cloud tooling na gawing pamantayan ang mga pattern ng storage, compute, at deployment upang hindi ma-stuck ang mga modelo sa "gumagana ito sa aking laptop." Idinaragdag ng MLOps ang nawawalang pandikit: tracking, registries, pipelines, at rollback upang manatiling nagagawang kopyahin at mapanatili ang sistema.

Ang karaniwang daloy ng trabaho para sa AI sa cloud computing, mula sa data hanggang sa produksyon

Ang isang karaniwang daloy ay: ang data ay napupunta sa cloud storage, pinoproseso upang maging mga feature, pagkatapos ay sinasanay ang mga modelo sa scalable compute. Susunod, ide-deploy mo ito sa pamamagitan ng isang API endpoint, batch job, serverless setup, o Kubernetes service. Panghuli, minomonitor mo ang latency, drift, at cost, at pagkatapos ay nag-iterate gamit ang retraining at mas ligtas na mga deployment. Karamihan sa mga totoong pipeline ay patuloy na umiikot sa halip na nagpapadala nang isang beses.

Pagpili sa pagitan ng SageMaker, Vertex AI, Azure ML, Databricks, at Kubernetes

Pumili batay sa realidad ng iyong team, hindi sa ingay sa marketing na "pinakamahusay na platform". Binabawasan ng mga managed ML platform (SageMaker/Vertex AI/Azure ML) ang mga problema sa operasyon gamit ang mga training job, endpoint, registry, at monitoring. Kadalasang akma ang Databricks sa mga team na maraming data-engineering na gustong magkaroon ng ML na malapit sa mga pipeline at analytics. Nagbibigay ang Kubernetes ng pinakamataas na kontrol at customization, ngunit mayroon ka ring reliability, scaling policies, at debugging kapag may mga problema.

Mga pattern ng arkitektura na pinakamadalas na lumalabas sa mga setup ng AI cloud ngayon

Makakakita ka ng apat na pattern na palagian: mga managed ML platform para sa bilis, lakehouse + ML para sa mga data-first na organisasyon, containerized ML sa Kubernetes para sa kontrol, at RAG (retrieval-augmented generation) para sa "ligtas na paggamit ng ating internal na kaalaman." Karaniwang kasama sa RAG ang mga dokumento sa cloud storage, mga embedding + isang vector store, isang retrieval layer, at mga access control na may logging. Ang pattern na iyong pipiliin ay dapat tumugma sa iyong pamamahala at ops maturity.

Paano nagde-deploy ang mga team ng mga cloud AI model: REST API, batch job, serverless, o Kubernetes

Karaniwan ang mga REST API para sa mga real-time na hula kapag mahalaga ang product latency. Mahusay ang batch inference para sa naka-iskedyul na pagmamarka at kahusayan sa gastos, lalo na kapag hindi kailangang maging instant ang mga resulta. Maaaring gumana nang maayos ang mga serverless endpoint para sa matarik na trapiko, ngunit kailangan ng pansin ang mga cold start at latency. Mainam ang Kubernetes kapag kailangan mo ng pinong-grained na scaling at integrasyon sa platform tooling, ngunit nagdaragdag ito ng operational complexity.

Ano ang dapat bantayan sa produksyon upang mapanatiling malusog ang mga sistema ng AI

Sa pinakamababa, subaybayan ang latency, mga rate ng error, at cost per prediction para manatiling nakikita ang reliability at budget. Sa panig ng ML, subaybayan ang data drift at performance drift para malaman kung kailan nagbabago ang realidad sa ilalim ng modelo. Mahalaga rin ang mga logging edge case at masamang output, lalo na para sa mga generative use case kung saan maaaring maging malikhaing magkasalungat ang mga user. Sinusuportahan din ng mahusay na pagsubaybay ang mga desisyon sa rollback kapag nag-regress ang mga modelo.

Pagbabawas ng mga gastos sa cloud AI nang hindi binabawasan ang pagganap

Ang isang karaniwang pamamaraan ay ang paggamit ng pinakamaliit na modelo na nakakatugon sa kinakailangan, pagkatapos ay i-optimize ang inference gamit ang batching at caching. Nakakatulong ang autoscaling, ngunit kailangan nito ng mga limitasyon upang ang "elastic" ay hindi maging "unlimited spending." Para sa pagsasanay, ang spot/preemptible compute ay maaaring makatipid nang malaki kung ang iyong mga trabaho ay makakayanan ang mga pagkaantala. Ang pagsubaybay sa cost per endpoint at per feature ay pumipigil sa iyo na i-optimize ang maling bahagi ng system.

Ang pinakamalaking panganib sa seguridad at pagsunod sa mga regulasyon gamit ang AI sa cloud

Ang malalaking panganib ay ang hindi makontrol na pag-access sa datos, mahinang pamamahala ng mga sikreto, at nawawalang mga audit trail para sa kung sino ang nagsanay at nag-deploy ng ano. Ang generative AI ay nagdaragdag ng mga karagdagang sakit ng ulo tulad ng mabilis na pag-iniksyon, hindi ligtas na mga output, at sensitibong datos na lumalabas sa mga log. Maraming pipeline ang nangangailangan ng paghihiwalay ng kapaligiran (dev/staging/prod) at malinaw na mga patakaran para sa mga prompt, output, at inference logging. Ang mga pinakaligtas na setup ay itinuturing ang pamamahala bilang isang pangunahing kinakailangan ng system, hindi isang launch-week patch.

Mga Sanggunian

  1. Pambansang Instituto ng mga Pamantayan at Teknolohiya (NIST) - SP 800-145 (Pangwakas) - csrc.nist.gov

  2. Google Cloud - Mga GPU para sa AI - cloud.google.com

  3. Google Cloud - Dokumentasyon ng Cloud TPU - docs.cloud.google.com

  4. Amazon Web Services (AWS) - Amazon S3 (pag-iimbak ng bagay) - aws.amazon.com

  5. Amazon Web Services (AWS) - Ano ang isang data lake? - aws.amazon.com

  6. Amazon Web Services (AWS) - Ano ang isang data warehouse? - aws.amazon.com

  7. Mga Serbisyo sa Web ng Amazon (AWS) - Mga serbisyo ng AWS AI - aws.amazon.com

  8. Google Cloud - Mga Google Cloud AI API - cloud.google.com

  9. Google Cloud - Ano ang mga MLOp? - cloud.google.com

  10. Google Cloud - Vertex AI Model Registry (Panimula) - docs.cloud.google.com

  11. Red Hat - Ano ang isang REST API? - redhat.com

  12. Dokumentasyon ng Amazon Web Services (AWS) - SageMaker Batch Transform - docs.aws.amazon.com

  13. Amazon Web Services (AWS) - Data warehouse vs data lake vs data mart - aws.amazon.com

  14. Microsoft Learn - Mga rehistro ng Azure ML (MLOps) - learn.microsoft.com

  15. Google Cloud - Pangkalahatang-ideya ng Google Cloud Storage - docs.cloud.google.com

  16. arXiv - Papel sa Pagkuha-Pinalaking Henerasyon (RAG) - arxiv.org

  17. Dokumentasyon ng Amazon Web Services (AWS) - SageMaker Serverless Inference - docs.aws.amazon.com

  18. Kubernetes - Awtomatikong Pag-scale ng Horizontal Pod - kubernetes.io

  19. Google Cloud - Mga hula sa batch ng Vertex AI - docs.cloud.google.com

  20. Dokumentasyon ng Amazon Web Services (AWS) - SageMaker Model Monitor - docs.aws.amazon.com

  21. Google Cloud - Pagsubaybay sa Modelo ng Vertex AI (Gamit ang pagsubaybay sa modelo) - docs.cloud.google.com

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

  23. Google Cloud - Mga Preemptible na VM - docs.cloud.google.com

  24. Dokumentasyon ng Amazon Web Services (AWS) - AWS SageMaker: Paano ito gumagana (Pagsasanay) - docs.aws.amazon.com

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

  26. Microsoft Azure - Azure Machine Learning - azure.microsoft.com

  27. Databricks - Databricks Lakehouse - databricks.com

  28. Dokumentasyon ng Snowflake - Mga tampok ng Snowflake AI (Pangkalahatang-ideya ng gabay) - docs.snowflake.com

  29. IBM - IBM watsonx - ibm.com

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

  31. Dokumentasyon ng Snowflake - Mga Tungkulin ng Snowflake Cortex AI (AI SQL) - docs.snowflake.com

  32. MLflow - Pagsubaybay sa MLflow - mlflow.org

  33. MLflow - Rehistro ng Modelo ng MLflow - mlflow.org

  34. Google Cloud - MLOps: Mga pipeline ng patuloy na paghahatid at automation sa machine learning - cloud.google.com

  35. Mga Serbisyo sa Web ng Amazon (AWS) - Tindahan ng Tampok ng SageMaker - aws.amazon.com

  36. IBM - IBM watsonx.pamamahala - ibm.com

Hanapin ang Pinakabagong AI sa Opisyal na Tindahan ng AI Assistant

Tungkol sa Amin

Balik sa blog