Какво е изкуствен интелект като услуга? Вашето ръководство за мощен изкуствен интелект с плащане при ползване

Чудите се как екипите създават чатботове, интелигентно търсене или компютърно зрение, без да купуват нито един сървър или да наемат армия от докторанти? Това е магията на изкуствения интелект като услуга (AIaaS) . Наемате готови за употреба градивни елементи на изкуствения интелект от доставчици на облачни услуги, включвате ги в приложението или работния си процес и плащате само за това, което използвате - например, да включвате осветлението, вместо да строите електроцентрала. Проста идея, огромно въздействие. [1]

Статии, които може да ви харесат след тази:

🔗 Какъв език за програмиране се използва за изкуствен интелект
Разгледайте основните езици за кодиране, които захранват съвременните системи с изкуствен интелект.

🔗 Какво е AI арбитраж: Истината зад модната дума
Разберете как работи арбитражът с изкуствен интелект и защо бързо привлича внимание.

🔗 Какво е символичен изкуствен интелект: Всичко, което трябва да знаете
Научете как символичният ИИ се различава от невронните мрежи и каква е неговата съвременна актуалност.

🔗 Изисквания за съхранение на данни за изкуствен интелект: Какво наистина трябва да знаете
Открийте от колко данни всъщност се нуждаят системите с изкуствен интелект и как да ги съхраняват.

Какво всъщност означава изкуствен интелект като услуга

„ИИ като услуга“ е облачен модел, при който доставчиците хостват възможности на ИИ, до които имате достъп чрез API, SDK или уеб конзоли - език, визуализация, реч, препоръки, откриване на аномалии, търсене на вектори, агенти, дори пълни генеративни стекове. Получавате мащабируемост, сигурност и непрекъснати подобрения на модела, без да притежавате графични процесори или MLOps. Основните доставчици (Azure, AWS, Google Cloud) публикуват готов и персонализируем ИИ, който можете да внедрите за минути. [1][2][3]

Тъй като се доставя през облака, вие приемате плащането при ползване - мащабирате по време на натоварени цикли, намалявате, когато нещата се успокоят - много подобно на управлявани бази данни или безсървърни системи, само че с модели вместо таблици и ламбда изрази. Azure ги групира в AI услуги ; AWS предоставя широк каталог; Vertex AI на Google централизира обучението, внедряването, оценката и насоките за сигурност. [1][2][3]

Защо хората говорят за това сега

Обучението на модели от най-високо ниво е скъпо, оперативно сложно и бързо развиващо се. AIaaS ви позволява да предоставяте резултати – обобщаващи инструменти, помощни средства, маршрутизация, RAG, прогнозиране – без да преоткривате стека. Облаците също така обединяват модели на управление, наблюдаемост и сигурност, които са от значение, когато ИИ докосва данни за клиентите. Рамката за безопасен ИИ на Google е един пример за насоки за доставчици. [3]

От гледна точка на доверието, рамки като Рамката за управление на риска, свързан с изкуствения интелект (AI RMF) на NIST помагат на екипите да проектират системи, които са безопасни, отговорни, справедливи и прозрачни – особено когато решенията, свързани с изкуствения интелект, засягат хора или пари. [4]

Какво прави изкуствения интелект като услуга наистина добър ✅

• Бързо постигане на стойност - прототип за един ден, а не за месеци.

• Еластично мащабиране - спукване за стартиране, мащабиране обратно тихо.

• По-ниски първоначални разходи - без пазаруване на хардуер или бягаща пътека за експлоатация.

• Предимства на екосистемата - SDK, тетрадки, векторни бази данни, агенти, готови за употреба канали.

• Споделена отговорност - доставчиците осигуряват по-добра защита на инфраструктурата и публикуват насоки за сигурност; вие се фокусирате върху вашите данни, подкани и резултати. [2][3]

Още едно: опционалност . Много платформи поддържат както предварително изградени, така и модели „донеси си сам“, така че можете да започнете лесно и по-късно да настройвате или сменяте. (Azure, AWS и Google предлагат множество семейства модели чрез една платформа.) [2][3]

Основните типове, които ще видите 🧰

• Предварително изградени API услуги.
  Включващи се крайни точки за преобразуване на реч в текст, превод, извличане на обекти, настроения, OCR, препоръки и други - чудесно, когато имате нужда от резултати още вчера. AWS, Azure и Google публикуват богати каталози. [1][2][3]

• Фундаментални и генеративни модели
  Текстови, графични, кодови и мултимодални модели, достъпни чрез унифицирани крайни точки и инструменти. Обучение, настройка, оценка, предпазни мерки и внедряване на едно място (напр. Vertex AI). [3]

• Управлявани платформи за машинно обучение
  Ако искате да обучавате или да настройвате фино, получавате тетрадки, конвейери, проследяване на експерименти и регистри на модели в една и съща конзола. [3]

• с изкуствен интелект в хранилище за данни,
  като Snowflake, разкриват изкуствен интелект в облака от данни, така че можете да стартирате LLM и агенти там, където данните вече са налични - по-малко прехвърляне, по-малко копия. [5]

Таблица за сравнение: Популярни опции за изкуствен интелект като услуга 🧪

Леко странно нарочно - защото истинските маси никога не са идеално подредени.

Цените варират в зависимост от региона, артикула и честотата на потребление. Винаги проверявайте калкулатора на доставчика.

Как изкуственият интелект като услуга се вписва във вашия стек 🧩

Типичен поток изглежда така:

1. Слой данни
   Вашите оперативни бази данни, езеро с данни или хранилище. Ако използвате Snowflake, Cortex държи изкуствения интелект близо до управляваните данни. В противен случай използвайте конектори и векторни хранилища. [5]

2. Моделен слой
   Изберете предварително изградени API за бързи резултати или управлявани за фина настройка. Vertex AI / Azure AI услугите са често срещани тук. [1][3]

3. Оркестрация и предпазни мерки
   Шаблони за подкани, оценка, ограничаване на скоростта, филтриране на злоупотреби/лични данни и регистриране на одит. AI RMF на NIST е практическа основа за контрол на жизнения цикъл. [4]

4. за ниво на опит
   , помощници в приложения за продуктивност, интелигентно търсене, обобщаващи програми, агенти в клиентски портали - където потребителите действително живеят.

Анекдот: екип за поддръжка от среден пазар е прехвърлил транскрипти на обаждания към API за преобразуване на реч в текст, обобщил ги е с генеративен модел и след това е добавил ключови действия в системата си за заявки. Те са пуснали първата итерация след седмица - по-голямата част от работата е била свързана с подкани, филтри за поверителност и настройка на оценката, а не с графични процесори.

Дълбоко проучване: Изграждане срещу Купуване срещу Смесване 🔧

• Купувайте , когато вашият случай на употреба ясно съответства на предварително изградени API (извличане на документи, транскрипция, превод, прости въпроси и отговори). Доминира съотношението време-стойност и точността на базовите стойности е висока. [2]

• Смесвайте , когато имате нужда от адаптация към домейна, а не от обучение на зелено - фина настройка или използване на RAG с вашите данни, докато разчитате на доставчика за автоматично мащабиране и регистриране. [3]

• Изграждайте , когато вашата диференциация е самият модел или вашите ограничения са уникални. Много екипи все още внедряват управлявана облачна инфраструктура, за да заимстват MLOps модели на управление и инсталации. [3]

Дълбоко проучване: Отговорен изкуствен интелект и управление на риска 🛡️

Не е нужно да сте експерт по политики, за да постъпите правилно. Заемете широко използвани рамки:

• NIST AI RMF - практическа структура около валидност, безопасност, прозрачност, поверителност и управление на пристрастията; използвайте основните функции за планиране на контроли през целия жизнен цикъл. [4]

• (Свържете горното с указанията за сигурност на вашия доставчик – например SAIF на Google – за конкретна отправна точка в същия облак, който управлявате.) [3]

Стратегия за данни за ИИ като услуга 🗂️

Ето неудобната истина: качеството на модела е безсмислено, ако данните ви са объркани.

• Минимизирайте движението - съхранявайте чувствителни данни там, където управлението е най-силно; изкуственият интелект, базиран на складови бази данни, помага. [5]

• Векторизирайте разумно - поставете правила за запазване/изтриване около вгражданията.

• Контрол на достъпа до слоеве - политики за редове/колони, достъп с обхват на маркери, квоти за крайна точка.

• Оценявайте непрекъснато - изграждайте малки, честни тестови набори; проследявайте отклоненията и режимите на отказ.

• Регистриране и етикетиране - проследяването на подкани, контекст и изходи поддържа отстраняване на грешки и одити. [4]

Често срещани грешки, които трябва да се избягват 🙃

• Ако приемем, че предварително изградената точност е подходяща за всяка ниша - термините в домейна или странните формати все още могат да объркат базовите модели.

• Подценяване на латентността и разходите в голям мащаб - пиковете на едновременност са скрити; измерване и кеш.

• Пропускане на тестовете за червения отбор - дори за вътрешни втори пилоти.

• Забравяйки за хората в цикъла - праговете на доверие и опашките за преглед ви спестяват в лоши дни.

• Паника от обвързване с доставчик - смекчаване със стандартни модели: абстрактни повиквания към доставчици, разделяне на подканите/извличането, запазване на преносимостта на данните.

Модели от реалния свят, които можете да копирате 📦

• Интелигентна обработка на документи - OCR → извличане на оформление → конвейер за обобщаване, използвайки хостван документ + генеративни услуги във вашия облак. [2]

• Ко-пилоти от контактния център - предложени отговори, обобщения на обажданията, маршрутизиране на намерения.

• Търсене и препоръки за търговия на дребно - векторно търсене + метаданни за продукти.

• Аналитични агенти, базирани на складови ресурси - въпроси на естествен език върху управлявани данни със Snowflake Cortex. [5]

Нищо от това не изисква екзотична магия - само внимателно обмислени подкани, извличане и свързване на резултатите чрез познати API.

Избор на първия ви доставчик: Бърз тест за усещане 🎯

• Вече сте дълбоко в облачните технологии? Започнете със съответния каталог с изкуствен интелект за по-чиста IAM, работа в мрежа и фактуриране. [1][2][3]

• Важна ли е тежестта на данните? Изкуственият интелект в склада намалява разходите за копиране и изход. [5]

• Нуждаете се от комфорт на управлението? Спазвайте NIST AI RMF и моделите за сигурност на вашия доставчик. [3][4]

• Искате опционалност на модела? Предпочитайте платформи, които показват множество семейства модели чрез един панел. [3]

Леко погрешна метафора: изборът на доставчик е като избора на кухня - уредите са важни, но килерът и разположението му определят колко бързо можете да готвите във вторник вечер.

Често задавани мини-въпроси 🍪

Само за големи компании ли е изкуственият интелект като услуга?
Не. Стартъпите го използват, за да предоставят функции без капиталови разходи; предприятията го използват за мащабиране и съответствие. [1][2]

Ще го надрасна ли?
Може би по-късно ще внесете някои натоварвания вътрешно, но много екипи използват критично важен изкуствен интелект на тези платформи за неопределено време. [3]

Ами поверителността?
Използвайте функции на доставчика за изолиране на данни и регистриране; избягвайте изпращането на ненужна лична информация; спазвайте призната рамка за управление на риска (напр. NIST AI RMF). [3][4]

Кой доставчик е най-добрият?
Зависи от вашия стек, данни и ограничения. Таблицата за сравнение по-горе е предназначена да стесни кръга. [1][2][3][5]

TL;DR 🧭

„ИИ като услуга“ ви позволява да наемете модерен ИИ, вместо да го изграждате от нулата. Получавате скорост, еластичност и достъп до развиваща се екосистема от модели и предпазни мерки. Започнете с малък, но силно въздействащ случай на употреба – обобщаващ инструмент, инструмент за увеличаване на търсенето или инструмент за извличане на документи. Дръжте данните си близо до вас, инструментирайте всичко и се приведете в съответствие с рамка за управление на риска, така че бъдещото ви аз да не се бори с пожари. Когато се съмнявате, изберете доставчика, който прави текущата ви архитектура по-проста, а не по-сложна.

Ако запомните само едно нещо: не ви е необходима ракетна лаборатория, за да изстреляте хвърчило. Но ще ви трябват връв, ръкавици и чисто поле.

Референции

1. Microsoft Azure – Общ преглед на услугите с изкуствен интелект : https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services

2. AWS – Каталог с инструменти и услуги за изкуствен интелект : https://aws.amazon.com/ai/services/

3. Google Cloud – AI и ML (вкл. ресурси за Vertex AI и Secure AI Framework) : https://cloud.google.com/ai

4. NIST – Рамка за управление на риска, свързан с изкуствения интелект (AI RMF 1.0) (PDF): https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf

5. Снежинка – функции на изкуствения интелект и преглед на Cortex : https://docs.snowflake.com/en/guides-overview-ai-features

Намерете най-новия изкуствен интелект в официалния магазин за асистенти с изкуствен интелект

За нас