Кратък отговор: Изкуственият интелект в облачните изчисления се отнася до използването на облачни платформи за съхранение на данни, отдаване под наем на изчисления, обучение на модели, внедряването им като услуги и наблюдението им в производствения процес. Това е важно, защото повечето повреди се групират около данните, внедряването и операциите, а не математиката. Ако се нуждаете от бързо мащабиране или повтарящи се издания, облакът + MLOps е практичният вариант.
Ключови изводи:
Жизнен цикъл : Събиране на данни, изграждане на функции, обучение, внедряване, след което наблюдение на отклонението, латентността и разходите.
Управление : Вградете контрол на достъпа, регистрационни файлове за одит и разделяне на средата от самото начало.
Възпроизводимост : Записвайте версии на данни, код, параметри и среди, така че изпълненията да останат повторяеми.
Контрол на разходите : Използвайте пакетно генериране, кеширане, автоматично мащабиране и точково/предотвратяемо обучение, за да избегнете изненадващи сметки.
Модели на внедряване : Изберете управлявани платформи, работни процеси в езерни помещения, Kubernetes или RAG въз основа на реалността на екипа.
Статии, които може да ви харесат след тази:
🔗 Най-добрите инструменти за управление на бизнеса в облака с изкуствен интелект
Сравнете водещи облачни платформи, които рационализират операциите, финансите и екипите.
🔗 Технологии, необходими за мащабен генеративен изкуствен интелект
Ключова инфраструктура, данни и управление, необходими за внедряването на GenAI.
🔗 Безплатни инструменти с изкуствен интелект за анализ на данни
Най-добрите безплатни AI решения за почистване, моделиране и визуализиране на набори от данни.
🔗 Какво е изкуствен интелект като услуга?
Обяснява AIaaS, предимствата, ценовите модели и често срещаните бизнес случаи на употреба.
Изкуствен интелект в облачните изчисления: Простото определение 🧠☁️
В основата си, изкуственият интелект в облачните изчисления означава използване на облачни платформи за достъп до:
-
Изчислителна мощност (процесори, графични процесори, технологични процесори) Google Cloud: Графични процесори за изкуствен интелект Документация за облачни технологични процесори
-
Съхранение (езера от данни, складове, обектно съхранение) AWS: Какво е езеро от данни? AWS: Какво е склад от данни? Amazon S3 (обектно съхранение)
-
AI услуги (обучение на модели, внедряване, API за зрение, реч, NLP) AWS AI услуги Google Cloud AI API
-
Инструменти за MLOps (канали, мониторинг, регистър на модели, CI-CD за ML) Google Cloud: Какво е MLOps? Vertex AI Model Registry
Вместо да купувате собствено скъпо оборудване, наемате това, от което се нуждаете, когато ви е необходимо NIST SP 800-145 . Все едно да наемете фитнес зала за една интензивна тренировка, вместо да построите фитнес зала в гаража си и след това никога повече да не използвате бягащата пътека. Случва се и на най-добрите от нас 😬
Казано по-просто: това е изкуствен интелект, който се мащабира, доставя, актуализира и работи чрез облачна инфраструктура NIST SP 800-145 .
Защо изкуственият интелект + облакът е толкова важен 🚀
Нека бъдем откровени - повечето проекти с изкуствен интелект не се провалят, защото математиката е трудна. Те се провалят, защото „нещата около модела“ се заплитат:
-
данните са разпръснати
-
среди не съвпадат
-
Моделът работи на нечий лаптоп, но никъде другаде
-
внедряването се третира като последваща мисъл
-
сигурността и съответствието се появяват късно като неканен братовчед 😵
Облачните платформи помагат, защото предлагат:
1) Еластична люспа 📈
Обучете модел върху голям клъстер за кратко време, след което го изключете NIST SP 800-145 .
2) По-бързо експериментиране ⚡
Бързо стартирайте управлявани преносими компютри, предварително изградени тръбопроводи и GPU инстанции. Google Cloud: GPU за AI .
3) По-лесно внедряване 🌍
Разгръщане на модели като API, пакетни задачи или вградени услуги Red Hat: Какво е REST API? SageMaker Batch Transform .
4) Интегрирани екосистеми от данни 🧺
Вашите канали за данни, хранилища и анализи често вече се намират в облака AWS: Склад за данни срещу езеро с данни .
5) Сътрудничество и управление 🧩
Разрешенията, регистрационните файлове за одит, версиите и споделените инструменти са вградени (понякога болезнено, но все пак) в регистрите на Azure ML (MLOps) .
Как работи изкуственият интелект в облачните изчисления на практика (реалният процес) 🔁
Ето е общият жизнен цикъл. Не версията с „перфектната диаграма“... а тази, в която се живее.
Стъпка 1: Данните се съхраняват в облачно хранилище 🪣
Примери: контейнери за съхранение на обекти, езера от данни, облачни бази данни Amazon S3 (съхранение на обекти) AWS: Какво е езеро от данни? Общ преглед на Google Cloud Storage .
Стъпка 2: Обработка на данни + изграждане на функции 🍳
Почистваш го, трансформираш го, създаваш функции, може би го стриймваш.
Стъпка 3: Обучение на модела 🏋️
Използвате облачни изчисления (често графични процесори), за да обучавате Google Cloud: графични процесори за изкуствен интелект :
-
класически модели на машинно обучение
-
модели за дълбоко обучение
-
фина настройка на модела на основата
-
системи за извличане (настройки в стил RAG) документ за генериране на добавени данни (RAG)
Стъпка 4: Разгръщане 🚢
Моделите се опаковат и сервират чрез:
-
REST API-та Red Hat: Какво е REST API?
-
крайни точки без сървър SageMaker безсървърен извод
-
Kubernetes контейнери Kubernetes: Автоматично мащабиране на хоризонтални подове
-
Пакети за пакетен извод, SageMaker, пакетна трансформация , Vertex AI, пакетни прогнози
Стъпка 5: Мониторинг + актуализации 👀
Проследяване:
-
латентност
-
точност на отклонение SageMaker Моделен монитор
-
на дрифт на данни Vertex AI Model
-
цена на прогноза
-
крайни случаи, които те карат да прошепнеш „това не би трябвало да е възможно…“ 😭
Това е двигателят. Това е изкуственият интелект в облачните изчисления в движение, не само като определение.
Какво прави една версия на изкуствения интелект в облачните изчисления добра? ✅☁️🤖
Ако искате „добра“ имплементация (не просто показна демонстрация), фокусирайте се върху следното:
A) Ясно разделение на отговорностите 🧱
-
слой данни (съхранение, управление)
-
обучителен слой (експерименти, тръбопроводи)
-
обслужващ слой (API, мащабиране)
-
слой за наблюдение (метрики, лог файлове, предупреждения) SageMaker Model Monitor
Когато всичко се смеси, дебъгването се превръща в емоционална вреда.
Б) Възпроизводимост по подразбиране 🧪
Една добра система ви позволява да заявите, без да се колебаете:
-
данните, които са обучили този модел
-
версията на кода
-
хиперпараметрите
-
околната среда
Ако отговорът е „ъъъ, мисля, че беше бягането във вторник...“, вече сте в беда 😅
C) Дизайн, съобразен с разходите 💸
Облачният изкуствен интелект е мощен, но е и най-лесният начин случайно да създадете сметка, която ви кара да поставите под въпрос житейските си избори.
Добрите настройки включват:
-
автоматично мащабиране Kubernetes: Автоматично мащабиране на хоризонтален под
-
планиране на екземпляри
-
Опции за spot-preemptible, когато е възможно; Amazon EC2 Spot инстанции; Google Cloud Preemptible VMs
-
Кеширане и пакетно извеждане на SageMaker Batch Transform
Г) Вградена сигурност и съответствие 🔐
Не е закрепено по-късно като тиксо върху течаща тръба.
E) Реален път от прототип до производство 🛣️
Това е голямото нещо. Една добра „версия“ на ИИ в облака включва MLOps, модели на внедряване и наблюдение от самото начало. Google Cloud: Какво е MLOps? В противен случай това е проект за научен панаир с луксозна фактура.
Сравнителна таблица: Популярни опции за изкуствен интелект в облака (и за кого са предназначени) 🧰📊
По-долу е дадена кратка, леко сугестивна таблица. Цените са умишлено широки, защото ценообразуването в облака е като поръчка на кафе - базовата цена никога не е цената 😵💫
| Инструмент / Платформа | Аудитория | Ценово | Защо работи (включени са странни бележки) |
|---|---|---|---|
| AWS SageMaker | ML екипи, предприятия | Плащане при ползване | Пълноценна ML платформа - обучение, крайни точки, конвейери. Мощна, но менюта навсякъде. |
| Google Vertex AI | Екипи за машинно обучение, организации за наука за данни | Плащане при ползване | Силно управлявано обучение + регистър на модели + интеграции. Усеща се гладко, когато щракне. |
| Машинно обучение в Azure | Предприятия, организации, фокусирани върху МС | Плащане при ползване | Работи добре с екосистемата на Azure. Добри опции за управление, много копчета. |
| Тухли от данни (ML + Lakehouse) | Екипи, специализирани в инженерство на данни | Абонамент + употреба | Чудесно за комбиниране на канали за данни + машинно обучение на едно място. Често предпочитано от практични екипи. |
| Функции на изкуствения интелект на снежинката | Организации, насочващи вниманието към анализите | Въз основа на употреба | Добре е, когато светът ви вече е в склад. По-малко „лаборатория за машинно обучение“, повече „изкуствен интелект в SQL-подобен вид“ |
| IBM Watsonx | Регулирани индустрии | Ценообразуване за предприятия | Управлението и корпоративният контрол са основен фокус. Често се избират за системи с много правила. |
| Управляван Kubernetes (DIY ML) | Инженери на платформи | Променлива | Гъвкав и персонализиран. Също така… вие носите отговорност за болката, когато се счупи 🙃 |
| Безсървърно извеждане (функции + крайни точки) | Продуктови екипи | Въз основа на употреба | Чудесно за пикови трафики. Следете студените стартирания и латентността като ястреб. |
Не става въпрос за избор на „най-добрите“ - става въпрос за съобразяване с реалността на вашия екип. Това е тихата тайна.
Често срещани случаи на употреба на изкуствен интелект в облачните изчисления (с примери) 🧩✨
Ето къде настройките с изкуствен интелект в облака се отличават:
1) Автоматизация на поддръжката на клиенти 💬
-
асистенти в чат
-
маршрутизиране на билети
-
обобщение
-
за откриване на настроения и намерения в облака
2) Системи за препоръки 🛒
-
предложения за продукти
-
емисии със съдържание
-
„хората също купиха“
Те често се нуждаят от мащабируемо извеждане и актуализации почти в реално време.
3) Откриване на измами и оценка на риска 🕵️
Облакът улеснява обработката на изблици на данни, стрийминг на събития и изпълнението на ансамбли.
4) Документна информация 📄
-
OCR тръбопроводи
-
извличане на обекти
-
анализ на договора
-
Разбор на фактури Snowflake Cortex AI Функции
В много организации това е мястото, където времето тихо се връща назад.
5) Прогнозиране и оптимизация, насочена към повишаване на квалификацията 📦
Прогнозиране на търсенето, планиране на инвентара, оптимизация на маршрути. Облакът помага, защото данните са големи и преквалификацията е честа.
6) Приложения с генеративен изкуствен интелект 🪄
-
изготвяне на съдържание
-
помощ с код
-
вътрешни ботове за знания (RAG)
-
генериране на синтетични данни, документ за извличане и разширено генериране (RAG).
Това често е моментът, в който компаниите най-накрая казват: „Трябва да знаем къде се намират нашите правила за достъп до данни.“ 😬
Архитектурни модели, които ще видите навсякъде 🏗️
Модел 1: Управлявана платформа за машинно обучение (маршрутът „искаме по-малко главоболия“) 😌
-
качване на данни
-
обучение с управлявани работни места
-
внедряване в управлявани крайни точки
-
монитор в таблата за управление на платформата SageMaker Model Monitor Vertex AI Model Monitoring
Работи добре, когато скоростта е от значение и не искате да изграждате вътрешни инструменти от нулата.
Модел 2: Lakehouse + ML (маршрутът „данните първо“) 🏞️
-
обединяване на работни процеси за инженерство на данни + машинно обучение
-
стартирайте преносими компютри, конвейери, разработвайте функции близо до данните
-
силно за организации, които вече работят в големи аналитични системи Databricks Lakehouse
Модел 3: Контейнеризирано машинно обучение върху Kubernetes (маршрутът „искаме контрол“) 🎛️
-
модели на пакети в контейнери
-
мащабиране с политики за автоматично мащабиране Kubernetes: Автоматично мащабиране на хоризонтални подове
-
интегриране на мрежата на услугите, наблюдаемост, управление на тайни
Известно още като: „Ние сме уверени и също така обичаме да отстраняваме грешки в необичайни часове.“
Модел 4: RAG (Извличане-Разширено Генериране) (пътят „използвайте знанията си“) 📚🤝
-
документи в облачно хранилище
-
вграждания + хранилище за вектори
-
слой за извличане подава контекст към модела
-
предпазни парапети + контрол на достъпа + регистриране , документ за генериране на добавена информация (RAG)
Това е основна част от съвременните разговори за изкуствен интелект в облака, защото това е начинът, по който много реални бизнеси използват генеративен изкуствен интелект по безопасен начин.
MLOps: Частта, която всички подценяват 🧯
Ако искате изкуственият интелект в облака да се държи добре в производствени условия, имате нужда от MLOps. Не защото е модерно - защото моделите се изместват, данните се променят и потребителите са креативни по най-лошия начин. Google Cloud: Какво е MLOps ?
Ключови елементи:
-
Проследяване на експерименти : какво е проработило, какво не - MLflow Tracking
-
Регистър на модели : одобрени модели, версии, метаданни MLflow Регистър на модели Vertex AI Регистър на модели
-
CI-CD за машинно обучение : тестване + автоматизация на внедряването Google Cloud MLOps (CD и автоматизация)
-
Хранилище на функции : последователни функции в обучението и извода SageMaker Feature Store
-
Мониторинг : отклонение в производителността, сигнали за отклонение, латентност, цена. на SageMaker . Vertex AI.
-
Стратегия за връщане към предишни версии : да, като обикновен софтуер
Ако игнорирате това, ще се окажете в „образцова зоологическа градина“ 🦓, където всичко е живо, нищо не е етикетирано и ви е страх да отворите портата.
Сигурност, поверителност и съответствие (не е забавната част, но... да) 🔐😅
Изкуственият интелект в облачните изчисления повдига няколко пикантни въпроса:
Контрол на достъпа до данни 🧾
Кой има достъп до данни за обучение? Журнали на изводи? Подкани? Изходи?
Криптиране и тайни 🗝️
Ключовете, токените и идентификационните данни изискват правилна обработка. „В конфигурационен файл“ не е обработка.
Изолация и наемателство 🧱
Някои организации изискват отделни среди за разработка, тестване и производство. Облакът помага - но само ако го настроите правилно.
Одитируемост 📋
Регулираните организации често трябва да показват:
-
какви данни са използвани
-
как са взети решенията
-
кой какво е разположил
-
когато промени IBM watsonx.governance
Управление на риска по модела ⚠️
Това включва:
-
проверки за пристрастност
-
състезателно тестване
-
защити от бързо инжектиране (за генеративен ИИ)
-
безопасно филтриране на изхода
Всичко това ни връща към същината: не става въпрос просто за „интелектуален интелект, хостван онлайн“. Това е изкуствен интелект, работещ при реални ограничения.
Съвети за разходи и ефективност (за да не плачете по-късно) 💸😵💫
Няколко изпитани в битка съвета:
-
Използвайте най-малкия модел, който отговаря на нуждите.
По-голямото не винаги е по-добро. Понякога просто е... по-голямо. -
Пакетно извеждане, когато е възможно.
По-евтино и по-ефективно пакетно преобразуване на SageMaker . -
Кеширайте агресивно,
особено за повтарящи се заявки и вграждания. -
Автоматично мащабиране, но го ограничете.
Неограниченото мащабиране може да означава неограничени разходи. Kubernetes: Автоматично мащабиране на хоризонтални подове . Питайте ме откъде знам... всъщност, не 😬 -
Проследявайте разходите за крайна точка и за функция.
В противен случай ще оптимизирате нещо нередно. -
Използвайте spot-preemptible compute за обучение.
Големи спестявания, ако вашите задачи за обучение могат да се справят с прекъсвания. Amazon EC2 Spot инстанции, Google Cloud Preemptible VMs .
Грешки, които хората правят (дори умните екипи) 🤦♂️
-
Третиране на облачния ИИ като „просто включване на модел“
-
Пренебрегване на качеството на данните до последния момент
-
Доставка на модел без наблюдение от SageMaker Model Monitor
-
Не планирам преквалификация на ритъма на Google Cloud: Какво е MLOps?
-
Забравяйки, че екипите по сигурност съществуват до седмицата на пускането на пазара 😬
-
Прекомерно инженерство от първия ден (понякога печели проста базова линия)
Също така, едно тихо брутално нещо: екипите подценяват колко много потребителите презират латентността. Модел, който е малко по-неточен, но бърз, често печели. Хората са нетърпеливи малки чудеса.
Ключови изводи 🧾✅
Изкуственият интелект в облачните изчисления е пълната практика за изграждане и управление на изкуствен интелект, използвайки облачна инфраструктура - мащабиране на обучение, опростяване на внедряването, интегриране на канали за данни и операционализиране на модели с MLOps, сигурност и управление. Google Cloud: Какво е MLOps? NIST SP 800-145 .
Бързо обобщение:
-
Облакът предоставя на ИИ инфраструктурата за мащабиране и доставка 🚀 NIST SP 800-145
-
Изкуственият интелект дава на облачните работни натоварвания „мозъци“, които автоматизират решенията 🤖
-
Магията не е само обучение - тя е внедряване, наблюдение и управление 🧠🔐 SageMaker Model Monitor
-
Избирайте платформи въз основа на нуждите на екипа, а не на маркетингова мъгла 📌
-
Гледайте струва и действа като ястреб с очила 🦅👓 (лоша метафора, но я разбирате)
Ако сте дошли тук с мисълта, че „ИИ в облачните изчисления е просто моделен API“, не - това е цяла екосистема. Понякога елегантна, понякога бурна, понякога и двете в един и същи следобед 😅☁️
ЧЗВ
Какво означава „ИИ в облачните изчисления“ в ежедневието
Изкуственият интелект в облачните изчисления означава, че използвате облачни платформи за съхранение на данни, задействане на изчисления (процесори/графични процесори/терминали), обучение на модели, внедряването им и наблюдението им - без да притежавате хардуера. На практика облакът се превръща в мястото, където протича целият ви жизнен цикъл на изкуствения интелект. Наемате това, от което се нуждаете, когато ви е необходимо, след което намалявате мащаба, когато сте готови.
Защо проектите с изкуствен интелект се провалят без облачна инфраструктура и MLO-и
Повечето повреди се случват около модела, а не вътре в него: непоследователни данни, несъответстващи среди, крехки внедрявания и липса на мониторинг. Облачните инструменти помагат за стандартизиране на моделите за съхранение, изчисления и внедряване, така че моделите да не се зациклят на принципа „работеше на моя лаптоп“. MLOps добавя липсващото лепило: проследяване, регистри, канали и връщане към предишни версии, така че системата да остане възпроизводима и поддържаема.
Типичният работен процес за изкуствен интелект в облачните изчисления, от данни до производство
Често срещан поток е: данните се съхраняват в облачно хранилище, обработват се във функции, след което моделите се обучават на мащабируеми изчисления. След това се внедрява чрез крайна точка на API, пакетна задача, безсървърна настройка или услуга на Kubernetes. Накрая се наблюдава латентността, дрейфа и разходите, след което се извършват итерации с преобучение и по-безопасни внедрявания. Повечето реални конвейери се завъртат в постоянен цикъл, вместо да се доставят веднъж.
Избор между SageMaker, Vertex AI, Azure ML, Databricks и Kubernetes
Изберете въз основа на реалностите на вашия екип, а не на маркетинговия шум от типа „най-добра платформа“. Управляваните платформи за машинно обучение (SageMaker/Vertex AI/Azure ML) намаляват оперативните главоболия с обучителни задачи, крайни точки, регистри и мониторинг. „Тугловите данни“ често са подходящи за екипи, силно фокусирани върху инженерството на данни, които искат машинно обучение близо до тръбопроводи и анализи. Kubernetes дава максимален контрол и персонализиране, но вие също така притежавате надеждност, политики за мащабиране и отстраняване на грешки, когато нещата се повредят.
Архитектурни модели, които се появяват най-често в облачните настройки на AI днес
Постоянно ще виждате четири модела: управлявани платформи за машинно обучение (ML) за скорост, Lakehouse + ML за организации, ориентирани към данни, контейнеризирано ML върху Kubernetes за контрол и RAG (генериране с добавено извличане) за „безопасно използване на вътрешните ни знания“. RAG обикновено включва документи в облачно хранилище, вграждане + векторно хранилище, слой за извличане и контрол на достъпа с регистриране. Избраният от вас модел трябва да съответства на вашата зрялост на управлението и операциите.
Как екипите внедряват облачни AI модели: REST API, пакетни задачи, безсървърни или Kubernetes
REST API са често срещани за прогнози в реално време, когато латентността на продукта е от значение. Пакетното извеждане е чудесно за планирано оценяване и ефективност на разходите, особено когато резултатите не е необходимо да са мигновени. Крайните точки без сървър могат да работят добре за пикови трафики, но студените стартирания и латентността изискват внимание. Kubernetes е идеален, когато се нуждаете от фино мащабиране и интеграция с инструменти на платформата, но добавя оперативна сложност.
Какво да се наблюдава в производството, за да се поддържат системите с изкуствен интелект в добро състояние
Като минимум, проследявайте латентността, процента на грешки и цената на прогноза, така че надеждността и бюджетът да останат видими. От страна на машинното обучение, наблюдавайте отклонението на данните и производителността, за да уловите кога реалността се променя в рамките на модела. Регистрирането на гранични случаи и лоши резултати също е важно, особено за генеративни случаи на употреба, където потребителите могат да бъдат креативно враждебни. Доброто наблюдение също така подкрепя решенията за връщане назад, когато моделите регресират.
Намаляване на разходите за облачен изкуствен интелект без намаляване на производителността
Често срещан подход е използването на най-малкия модел, който отговаря на изискването, след което оптимизиране на извода чрез пакетиране и кеширане. Автоматичното мащабиране помага, но се нуждае от ограничения, така че „еластичното“ да не се превърне в „неограничени разходи“. За обучение, точкови/предотвратими изчисления могат да спестят много, ако вашите задачи толерират прекъсвания. Проследяването на разходите за крайна точка и за функция ви предпазва от оптимизиране на грешната част от системата.
Най-големите рискове за сигурността и съответствието с изкуствения интелект в облака
Големите рискове са неконтролираният достъп до данни, слабото управление на тайните и липсващите одитни следи за това кой какво е обучил и внедрил. Генеративният изкуствен интелект добавя допълнителни главоболия, като например инжектиране на подкани, опасни изходи и показване на чувствителни данни в лог файловете. Много конвейери се нуждаят от изолация на средата (dev/staging/prod) и ясни политики за подкани, изходи и регистриране на изводи. Най-безопасните конфигурации третират управлението като основно системно изискване, а не като пач в седмицата на пускане.
Референции
-
Национален институт по стандартизация и технологии (NIST) - SP 800-145 (Окончателен) - csrc.nist.gov
-
Google Cloud - Графични процесори за изкуствен интелект - cloud.google.com
-
Google Cloud - Документация за Cloud TPU - docs.cloud.google.com
-
Amazon Web Services (AWS) - Amazon S3 (съхранение на обекти) - aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) - Какво е езеро с данни? - aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) - Какво е хранилище за данни? - aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) - AWS AI услуги - aws.amazon.com
-
Google Cloud - API-та на Google Cloud с изкуствен интелект - cloud.google.com
-
Google Cloud - Какво е MLOps? - cloud.google.com
-
Google Cloud - Регистър на моделите на AI с Vertex (Въведение) - docs.cloud.google.com
-
Red Hat - Какво е REST API? - redhat.com
-
Документация за Amazon Web Services (AWS) - SageMaker Batch Transform - docs.aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) - Склад за данни срещу езеро с данни срещу март на данни - aws.amazon.com
-
Microsoft Learn - Регистри за машинно обучение в Azure (MLOps) - learn.microsoft.com
-
Google Cloud - Общ преглед на Google Cloud Storage - docs.cloud.google.com
-
arXiv - Доклад за генериране на данни чрез добавено търсене (RAG) - arxiv.org
-
Документация за Amazon Web Services (AWS) - SageMaker Serverless Inference - docs.aws.amazon.com
-
Kubernetes - Автоматично мащабиране на хоризонтални подове - kubernetes.io
-
Google Cloud - Vertex AI пакетни прогнози - docs.cloud.google.com
-
Документация на Amazon Web Services (AWS) - SageMaker Model Monitor - docs.aws.amazon.com
-
Google Cloud - Мониторинг на Vertex AI модели (Използване на мониторинг на модели) - docs.cloud.google.com
-
Amazon Web Services (AWS) - Amazon EC2 спот инстанции - aws.amazon.com
-
Google Cloud - Виртуални машини с възможност за превантивно управление - docs.cloud.google.com
-
Документация за Amazon Web Services (AWS) - AWS SageMaker: Как работи (Обучение) - docs.aws.amazon.com
-
Google Cloud - Google Vertex AI - cloud.google.com
-
Microsoft Azure - Машинно обучение в Azure - azure.microsoft.com
-
Databricks - Databricks Lakehouse - databricks.com
-
Документация за Snowflake - Функции на Snowflake с изкуствен интелект (Общ преглед) - docs.snowflake.com
-
IBM - IBM watsonx - ibm.com
-
Google Cloud - Документация за Cloud Natural Language API - docs.cloud.google.com
-
Документация за Snowflake - Функции за изкуствен интелект в Snowflake Cortex (AI SQL) - docs.snowflake.com
-
MLflow - Проследяване на MLflow - mlflow.org
-
MLflow - Регистър на моделите на MLflow - mlflow.org
-
Google Cloud - MLOps: Непрекъсната доставка и автоматизирани канали в машинното обучение - cloud.google.com
-
Amazon Web Services (AWS) - Магазин за функции на SageMaker - aws.amazon.com
-
IBM - IBM watsonx.governance - ibm.com