Kas ir mākslīgais intelekts kā pakalpojums? Jūsu ceļvedis jaudīgam mākslīgajam intelektam ar priekšapmaksu

Vai vēlaties uzzināt, kā komandas var izveidot tērzēšanas robotprogrammatūras, viedās meklēšanas vai datorredzes risinājumus, nepērkot nevienu serveri vai nealgojot veselu doktorantu armiju? Tā ir mākslīgā intelekta kā pakalpojuma (AIaaS) . Jūs nomājat gatavus mākslīgā intelekta pamatelementus no mākoņpakalpojumu sniedzējiem, pievienojat tos savai lietotnei vai darbplūsmai un maksājat tikai par to, ko izmantojat, piemēram, ieslēdzat gaismas, nevis uzbūvējat elektrostaciju. Vienkārša ideja, milzīga ietekme. [1]

Raksti, kurus jūs varētu vēlēties izlasīt pēc šī raksta:

🔗 Kāda programmēšanas valoda tiek izmantota mākslīgajam intelektam
Izpētiet galvenās kodēšanas valodas, kas nodrošina mūsdienu mākslīgā intelekta sistēmu darbību.

🔗 Kas ir mākslīgā intelekta arbitrāža: patiesība par šo modes vārdu
Izprotiet, kā darbojas mākslīgā intelekta arbitrāža un kāpēc tā tik strauji iegūst uzmanību.

🔗 Kas ir simboliskais mākslīgais intelekts: viss, kas jums jāzina
Uzziniet, kā simboliskā mākslīgā intelekta (AI) tehnoloģija atšķiras no neironu tīkliem, un kāda ir tās mūsdienu nozīme.

🔗 Datu glabāšanas prasības mākslīgajam intelektam: Kas jums patiešām jāzina
Uzziniet, cik daudz datu patiesībā ir nepieciešams mākslīgā intelekta sistēmām un kā tos uzglabāt.

Ko īsti nozīmē mākslīgais intelekts kā pakalpojums

Mākslīgais intelekts kā pakalpojums ir mākoņmodelis, kurā pakalpojumu sniedzēji mitina mākslīgā intelekta iespējas, kurām piekļūstat, izmantojot API, SDK vai tīmekļa konsoles, — valodu, redzi, runu, ieteikumus, anomāliju noteikšanu, vektoru meklēšanu, aģentus un pat pilnus ģeneratīvos stekus. Jūs iegūstat mērogojamību, drošību un pastāvīgus modeļa uzlabojumus, nepiederot GPU vai MLOp. Lielākie pakalpojumu sniedzēji (Azure, AWS, Google Cloud) publicē gatavu un pielāgojamu mākslīgo intelektu, ko varat izvietot dažu minūšu laikā. [1][2][3]

Tā kā tas tiek nodrošināts mākonī, jūs to ieviešat pēc principa “maksā, kad izmantojat” — palieliniet jaudu noslogotos ciklos un samaziniet, kad situācija nomierinās — ļoti līdzīgi kā pārvaldītajās datubāzēs vai bezserveru sistēmās, tikai ar modeļiem, nevis tabulām un lambda izteiksmēm. Azure tos grupē mākslīgā intelekta pakalpojumos ; AWS nodrošina plašu katalogu; Google Vertex mākslīgais intelekts centralizēti apkopo apmācību, izvietošanu, novērtēšanu un drošības vadlīnijas. [1][2][3]

Kāpēc cilvēki par to runā tagad

Augstākā līmeņa modeļu apmācība ir dārga, operacionāli sarežģīta un ātri mainīga. AIaaS ļauj nosūtīt rezultātus — apkopotājus, koppilotus, maršrutēšanu, RAG, prognozēšanu —, neizgudrojot jaunu sistēmu. Mākoņpakalpojumi ietver arī pārvaldības, novērojamības un drošības modeļus, kas ir svarīgi, kad AI pieskaras klientu datiem. Google Secure AI Framework ir viens no pakalpojumu sniedzēju norādījumu piemēriem. [3]

Uzticības pusē tādi ietvari kā NIST mākslīgā intelekta riska pārvaldības ietvars (AI RMF) palīdz komandām izstrādāt sistēmas, kas ir drošas, atbildīgas, taisnīgas un pārredzamas, īpaši, ja mākslīgā intelekta lēmumi ietekmē cilvēkus vai naudu. [4]

Kas padara mākslīgo intelektu kā pakalpojumu patiesībā labu ✅

• Ātrums un vērtība — prototips vienas dienas, nevis mēnešu laikā.

• Elastīga mērogošana — pārsprāgšana palaišanai, klusa samazināšana.

• Zemākas sākotnējās izmaksas — nav jāiegādājas aparatūra vai jāpērk skrejceliņš.

• Ekosistēmas priekšrocības — SDK, piezīmju grāmatiņas, vektoru datubāzes, aģenti, cauruļvadi ir gatavi lietošanai.

• Dalīta atbildība — pakalpojumu sniedzēji nostiprina infrastruktūru un publicē drošības vadlīnijas; jūs koncentrējaties uz saviem datiem, uzdevumiem un rezultātiem. [2][3]

Vēl viens: izvēles iespēja . Daudzas platformas atbalsta gan iepriekš izveidotus, gan pašu izveidotus modeļus, tāpēc varat sākt ar vienkāršiem risinājumiem un vēlāk tos pielāgot vai mainīt. (Azure, AWS un Google vienā platformā piedāvā vairākas modeļu saimes.) [2][3]

Galvenie veidi, ko redzēsiet 🧰

• Iepriekš izveidoti API pakalpojumi.
  Iebūvēti galapunkti runas pārveidošanai tekstā, tulkošanai, entītiju ieguvei, noskaņojumam, OCR, ieteikumiem un citiem pakalpojumiem — lieliski piemēroti, ja rezultāti nepieciešami jau vakar. AWS, Azure un Google publicē bagātīgus katalogus. [1][2][3]

• Pamatmodeļi un ģeneratīvie modeļi.
  Teksta, attēlu, koda un multimodālie modeļi, kas pieejami, izmantojot vienotus galapunktus un rīkus. Apmācība, regulēšana, novērtēšana, drošības nodrošināšana un izvietošana notiek vienuviet (piemēram, Vertex AI). [3]

• Pārvaldītas mašīnmācīšanās platformas.
  Ja vēlaties apmācīt vai precizēt, tajā pašā konsolē varat iegūt piezīmju grāmatiņas, cauruļvadus, eksperimentu izsekošanu un modeļu reģistrus. [3]

• Datu noliktavā iebūvētas mākslīgā intelekta
  platformas, piemēram, Snowflake, nodrošina mākslīgā intelekta piekļuvi datu mākonī, lai jūs varētu palaist juridiskās pārvaldības sistēmas (LLM) un aģentus tur, kur dati jau atrodas — mazāk pārvietošanas un kopiju. [5]

Salīdzināšanas tabula: populāras mākslīgā intelekta kā pakalpojuma iespējas 🧪

Nedaudz īpatnējs ar nolūku — jo īsti galdi nekad nav perfekti sakopti.

Cenas atšķiras atkarībā no reģiona, SKU un lietošanas diapazona. Vienmēr pārbaudiet pakalpojumu sniedzēja kalkulatoru.

Kā mākslīgais intelekts kā pakalpojums iederas jūsu sistēmā 🧩

Tipiska plūsma izskatās šādi:

1. Datu slānis
   Jūsu operatīvās datubāzes, datu ezers vai noliktava. Ja izmantojat Snowflake, Cortex uztur mākslīgo intelektu tuvu pārvaldītajiem datiem. Pretējā gadījumā izmantojiet savienotājus un vektoru krātuves. [5]

2. Modeļa slānis
   Izvēlieties iepriekš izveidotas API ātrai uzvarai vai izvēlieties pārvaldītas, lai veiktu precīzu pielāgošanu. Šeit bieži tiek izmantoti Vertex AI / Azure AI pakalpojumi. [1][3]

3. Orķestrēšana un drošības barjeras
   Uzvedņu veidnes, novērtēšana, ātruma ierobežošana, ļaunprātīgas izmantošanas/PII filtrēšana un audita reģistrēšana. NIST mākslīgā intelekta RMF ir praktisks balsts dzīves cikla kontrolei. [4]

4. Pieredziet slāņveida
   tērzēšanas robotus, koppilotus produktivitātes lietotnēs, viedo meklēšanu, apkopotājus, aģentus klientu portālos — tur, kur lietotāji faktiski dzīvo.

Anekdote: vidēja lieluma atbalsta komanda pievienoja zvanu transkriptus runas pārveidošanas tekstā API, apkopoja tos ar ģeneratīvu modeli un pēc tam ievietoja galvenās darbības biļešu pārdošanas sistēmā. Pirmo versiju viņi nosūtīja nedēļas laikā — lielāko daļu darba veidoja uzvednes, privātuma filtri un novērtēšanas iestatīšana, nevis grafiskie procesori.

Padziļināta analīze: Veidošana vs Pirkšana vs Jaukšana 🔧

• Pērciet , ja jūsu lietošanas gadījums precīzi atbilst iepriekš izveidotām API (dokumentu ieguve, transkripcija, tulkošana, vienkārši jautājumi un atbildes). Dominē laika patēriņš un ir augsta sākotnējā precizitāte. [2]

• Izmantojiet sapludināšanu , kad nepieciešama domēna pielāgošana, nevis apmācība jaunā laukā — precizējiet vai izmantojiet RAG ar saviem datiem, paļaujoties uz pakalpojumu sniedzēju automātiskās mērogošanas un reģistrēšanas nodrošināšanai. [3]

• Veidojiet , ja jūsu diferenciācija ir pats modelis vai jūsu ierobežojumi ir unikāli. Daudzas komandas joprojām izvieto pārvaldītā mākoņinfrastruktūrā, lai aizņemtos MLOps santehnikas un pārvaldības modeļus. [3]

Padziļināta izpēte: Atbildīga mākslīgā intelekta un risku pārvaldība 🛡️

Lai rīkotos pareizi, nav jābūt politikas guru. Aizņemieties plaši izmantotus ietvarus:

• NIST AI RMF — praktiska struktūra, kas aptver derīgumu, drošību, pārredzamību, privātumu un neobjektivitātes pārvaldību; izmantojiet pamatfunkcijas, lai plānotu kontroles visā dzīves ciklā. [4]

• (Savienojiet iepriekš minēto ar sava pakalpojumu sniedzēja drošības vadlīnijām, piemēram, Google SAIF, lai izveidotu konkrētu sākumpunktu tajā pašā mākonī, kuru jūs darbināt.) [3]

Datu stratēģija mākslīgajam intelektam kā pakalpojumam 🗂️

Lūk, nepatīkamā patiesība: modeļa kvalitātei nav jēgas, ja dati ir nekārtīgi.

• Samaziniet pārvietošanu — glabājiet sensitīvus datus tur, kur pārvaldība ir visspēcīgākā; noder noliktavā iebūvēta mākslīgā intelekta tehnoloģija. [5]

• Vektorizējiet gudri — iegultajiem elementiem piemērojiet saglabāšanas/dzēšanas noteikumus.

• Slāņu piekļuves kontrole — rindu/kolonnu politikas, piekļuve ar marķiera darbības jomu, kvotas katram galapunktam.

• Pastāvīgi veiciet izvērtēšanu — veidojiet nelielus, godīgus testu komplektus; izsekojiet novirzes un atteices režīmus.

• Žurnāls un etiķete — uzvednes, konteksta un izvades izsekošanas atbalsta atkļūdošanu un auditus. [4]

Biežāk sastopamie klupšanas akmeņi, no kuriem jāizvairās 🙃

• Pieņemot, ka iepriekš izveidotā precizitāte atbilst katrai nišai , domēna termini vai neparasti formāti joprojām var radīt neskaidrības bāzes modeļos.

• Latentuma un izmaksu nenovērtēšana mērogā — vienlaicības pieaugumi ir viltīgi; mērītājs un kešatmiņa.

• Sarkanās komandas testēšanas izlaišana — pat iekšējiem kopilotiem.

• Aizmirstot cilvēkus par procesuālo daļu — pārliecības sliekšņi un recenziju rindas pasargās jūs no sliktām dienām.

• Panika, kas saistīta ar pieslēgšanos pie viena piegādātāja — maziniet to ar standarta modeļiem: abstraktiem pakalpojumu sniedzēja zvaniem, atvienojiet uzvednes/izgūšanu, saglabājiet datu pārnesamību.

Reālās pasaules modeļi, kurus varat kopēt 📦

• Inteliģenta dokumentu apstrāde — OCR → izkārtojuma ieguve → kopsavilkuma plūsma, izmantojot mitinātus dokumentus + ģenerējošos pakalpojumus jūsu mākonī. [2]

• Kontaktu centra līdzpiloti — ieteiktās atbildes, zvanu kopsavilkumi, nodomu maršrutēšana.

• Mazumtirdzniecības meklēšana un ieteikumi — vektoru meklēšana + produktu metadati.

• Noliktavas dzimtā analīzes aģenti — dabiskās valodas jautājumi par pārvaldītiem datiem, izmantojot Snowflake Cortex. [5]

Nekam no tā nav nepieciešama eksotiska maģija — tikai pārdomāti norādījumi, atgūšana un novērtēšanas līme, izmantojot pazīstamas API.

Pirmā pakalpojumu sniedzēja izvēle: ātra iepazīšanās pārbaude 🎯

• Vai jau esat dziļi mākonī? Sāciet ar atbilstošu mākslīgā intelekta katalogu tīrākai IAM, tīklošanai un rēķinu izrakstīšanai. [1][2][3]

• Vai datu smagumam ir nozīme? Mākslīgais intelekts noliktavā samazina kopēšanas un izejošās datu plūsmas izmaksas. [5]

• Vai nepieciešama pārvaldības ērtība? Pielāgojiet to NIST AI RMF un sava pakalpojumu sniedzēja drošības modeļiem. [3][4]

• Vai vēlaties modeļa izvēles iespējas? Dodiet priekšroku platformām, kas vienā rūtī piedāvā vairākas modeļu saimes. [3]

Nedaudz kļūdaina metafora: pakalpojumu sniedzēja izvēle ir līdzīga virtuves izvēlei — ierīces ir svarīgas, bet pieliekamais un izkārtojums nosaka, cik ātri varat pagatavot otrdienas vakarā.

Bieži uzdotie mini jautājumi 🍪

Vai mākslīgais intelekts kā pakalpojums ir paredzēts tikai lieliem uzņēmumiem?
Nē. Jaunuzņēmumi to izmanto, lai nodrošinātu funkcijas bez kapitālieguldījumiem; uzņēmumi to izmanto mērogojamībai un atbilstības nodrošināšanai. [1][2]

Vai es to pāraugšu?
Varbūt vēlāk jūs daļu darba slodzes pārnesīsiet uz iekšējiem darbiem, taču daudzas komandas šajās platformās bezgalīgi izmanto misijai kritiski svarīgu mākslīgo intelektu. [3]

Kā ar privātumu?
Izmantojiet pakalpojumu sniedzēja funkcijas datu izolēšanai un reģistrēšanai; izvairieties no nevajadzīgas personas informācijas sūtīšanas; pielāgojiet darbību atzītam riska ietvaram (piemēram, NIST AI RMF). [3][4]

Kurš pakalpojumu sniedzējs ir vislabākais?
Tas ir atkarīgs no jūsu steka, datiem un ierobežojumiem. Iepriekš minētā salīdzināšanas tabula ir paredzēta, lai sašaurinātu atlases kritērijus. [1][2][3][5]

TL;DR 🧭

Mākslīgais intelekts kā pakalpojums ļauj jums nomāt mūsdienīgu mākslīgo intelektu, nevis to veidot no nulles. Jūs iegūstat ātrumu, elastību un piekļuvi nobriedušai modeļu un aizsargbarjeru ekosistēmai. Sāciet ar nelielu, ietekmīgu lietošanas gadījumu — apkopotāju, meklēšanas paātrinātāju vai dokumentu ieguves rīku. Glabājiet savus datus viegli pieejamus, instrumentējiet visu un pielāgojiet riska sistēmai, lai jūsu nākotnes “es” necīnītos ar ugunsgrēkiem. Ja rodas šaubas, izvēlieties pakalpojumu sniedzēju, kas padara jūsu pašreizējo arhitektūru vienkāršāku, nevis greznāku.

Ja atceries tikai vienu lietu: pūķa palaišanai nav nepieciešama raķešu laboratorija. Taču tev būs nepieciešama aukla, cimdi un brīvs lauks.

Atsauces

1. Microsoft Azure — mākslīgā intelekta pakalpojumu pārskats : https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services

2. AWS – mākslīgā intelekta rīku un pakalpojumu katalogs : https://aws.amazon.com/ai/services/

3. Google Cloud — mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās (tostarp Vertex mākslīgā intelekta un Secure AI Framework resursi) : https://cloud.google.com/ai

4. NIST – Mākslīgā intelekta riska pārvaldības sistēma (AI RMF 1.0) (PDF): https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf

5. Snowflake — ​​mākslīgā intelekta funkcijas un smadzeņu garozas pārskats : https://docs.snowflake.com/en/guides-overview-ai-features

Atrodiet jaunāko mākslīgo intelektu oficiālajā mākslīgā intelekta palīgu veikalā

Par mums