介绍

从制造业/零售业到医疗保健/教育等行业，每个行业以及相关部门都在被人工智能所改造。对于非信息技术行业的企业来独自构建和部署人工智能解决方案可能很困难，尤其是对于缺乏所需能力、基础设施和资源的企业来说。

云平台通过减轻企业在独立部署IaaS系统中所面对的基础设施复杂性带来的问题。企业不需要关心资源以及系统级的相关问题。企业只需要专注于快速应用程序开发、创新，并为客户提供价值。通过利用云平台服务，他们可以保持竞争力，快速适应市场变化，并专注于最重要的事情：开发出色的应用程序和服务。

由于以下因素，为企业创建人工智能模型的基础设施可能是一项具有挑战性的任务：

• 成本：开发人工智能模型所需的硬件、软件和网络设置可能很昂贵，因为使用高性能GPU、TPU和专用硬件至关重要，这会增加初始投资。
• 可扩展性： 人工智能模型的开发需要对计算能力进行大量投资，而训练大型复杂模型并扩展这些资源以满足众多数据科学家日益增长的需求在技术上可能具有挑战性，而且成本高昂。
• 快速技术迭代： 人工智能技术发展迅速, 需要不断的更新能够支持新兴人工智能工具和技术的基础设施。
• 升级和维护： 通过定期升级和维护，就可以保持硬件组件的高效。持续的对资源和专业技能的投入是其成功的关键。
• 数据存储和管理： 人工智能模型开发依赖于大量的数据集，这通常需要有对数据进行有效的存储和管理的解决方案。在解决与数据可访问性、安全性和可扩展性相关的问题时，基础设施设计变得更加复杂。出于这个原因，许多企业正在转向基于云的平台，这些平台提供完整的软件包，用于创建、完善和可扩展的人工智能模型部署。

能力

AI/ML云平台通过提供以下一组功能，为企业提供了加快将人工智能集成到其业务流程中的手段：

• 预构建的AI模型： AI/ML云平台提供了各种已经构建好了的模型，用于执行情感分析、自然语言处理和图像识别等常见任务。这些模型可以快速轻松地集成到应用程序中，而无需高级人工智能知识。
• 安全性与合规性： 云平台的关键组件包括安全性和合规性。为了保护数据、应用程序和基础设施，云提供商高度重视强有力的安全措施。为了阻止未经授权的访问和违规行为，它们提供了加密、多因素身份验证和安全监控等功能。此外，云平台遵循特定行业的合规准则，以确保数据处理符合GDPR和HIPAA等法律。总体而言，云平台提供了一个安全合法的环境，使企业能够放心地使用云技术。
• 人工智能数据标记： 一些平台提供人工智能数据标签工具，最大限度地减少标记数据集所需的体力劳动，并为模型训练做好准备。
• 人工智能驱动的数据管理： 通过自动化程序、提高数据质量、实现预测性见解和提高总体效率，人工智能平台彻底改变了数据管理。许多平台也提供由人工智能支持的数据搜索。例如，你可以在非结构化数据中搜索人、地点、对象和主题。这些平台使企业能够充分利用其数据资产，提高数据驱动决策的准确性和可访问性。
• 放大和缩小训练：放大训练是增加单机处理能力以训练更大、更复杂的模型的过程。横向扩展训练是指将训练工作分布在多台机器上，以加快训练过程。这些已经在当前的ML云平台上实现了。这些平台还提供了管理和优化计算资源的工具，如自动缩放、点实例、集群等。
• 可解释人工智能（XAI）： 为了帮助用户了解人工智能模型是如何做出决策的，一些AI/ML平台包含了可解释性功能。这对于建立用户信任非常重要，对于达到监管标准也至关重要。
• 特征库：一种使用户能够在各种机器学习项目中创建、存储、共享和重用ML模型特征的服务被称为“特征库”。它还确保了训练和推理之间特征的质量一致性。
• 灵活的部署选项： 独立云AI平台比Hyperscaler提供了更广泛的部署选项。这些平台允许在各种云（包括AWS、Azure和谷歌云）上、具有气隙功能的裸金属设置上，甚至在边缘进行灵活部署。
• 监控预测性能： 监控预测性能使您能够确保部署的模型仍然准确、可靠，并与不断变化的数据动态保持一致。可以通过设置警报来检测数据/模型漂移。企业可以通过利用人工智能驱动的监控工具来保持预测的准确性，增强决策程序，并增加人工智能在其运营中的整体影响。

结论

AI/ML云平台已经成为企业以前所未有的速度拥抱人工智能的催化剂。这些平台消除了障碍，提供了资源，并简化了流程，使组织能够快速将想法转化为人工智能驱动的解决方案。随着我们进入数字化转型时代，AI/ML云平台正在推动企业走向一个未来，在这个未来，人工智能不仅是一项技术，而且是创新和增长的基本驱动力。

请通过邮件info@multicorewareinc.com来与MulticoreWare讨论在AI/ML平台上的可能合作。