Mitä on tekoäly pilvipalveluissa?

Mitä on tekoäly pilvipalveluissa?

Lyhyt vastaus: Tekoäly pilvipalveluissa tarkoittaa pilvialustojen käyttöä datan tallentamiseen, laskennan vuokraamiseen, mallien kouluttamiseen, niiden käyttöönottoon palveluina ja niiden valvontaan tuotannossa. Sillä on merkitystä, koska useimmat viat keskittyvät dataan, käyttöönottoon ja toimintoihin, eivät matematiikkaan. Jos tarvitset nopeaa skaalautumista tai toistettavia julkaisuja, pilvi + MLOps on käytännöllinen vaihtoehto.

Keskeiset tiedot:

Elinkaari : Datan kerääminen, ominaisuuksien rakentaminen, kouluttaminen, käyttöönotto ja sitten ajautumisen, viiveen ja kustannusten seuranta.

Hallinto : Sisäänrakennetut käyttöoikeuksien hallinta, lokitiedot ja ympäristöjen erottelu alusta alkaen.

Toistettavuus : Tallenna dataversiot, koodi, parametrit ja ympäristöt, jotta suoritukset pysyvät toistettavissa.

Kustannusten hallinta : Käytä eräajoa, välimuistia, automaattisen skaalauksen rajoituksia ja spot/preemptible-koulutusta välttääksesi laskushokit.

Käyttöönottomallit : Valitse hallittuja alustoja, Lakehouse-työnkulkuja, Kubernetes tai RAG tiimin todellisuuden mukaan.

Mitä on tekoäly pilvipalveluissa? Infografiikka

Artikkelit, joita saatat haluta lukea tämän jälkeen:

🔗 Parhaat tekoälyyn perustuvat pilviliiketoiminnan hallintatyökalut
Vertaile johtavia pilvialustoja, jotka tehostavat toimintaa, taloushallintoa ja tiimejä.

🔗 Laajamittainen generatiivinen tekoäly tarvitsee teknologioita
Keskeinen infrastruktuuri, data ja hallinto, joita tarvitaan GenAI:n käyttöönottoon.

🔗 Ilmaisia ​​tekoälytyökaluja data-analyysiin
Parhaat ilmaiset tekoälyratkaisut tietojoukkojen puhdistamiseen, mallintamiseen ja visualisointiin.

🔗 Mitä on tekoäly palveluna?
Selittää AIaaS:n, hyödyt, hinnoittelumallit ja yleiset liiketoiminnan käyttötapaukset.

Tekoäly pilvipalveluissa: Yksinkertainen määritelmä 🧠☁️

Pohjimmiltaan tekoälyn käyttö pilvipalveluissa tarkoittaa pilvialustojen käyttöä seuraavien käyttämiseen:

Sen sijaan, että ostaisit omat kalliit laitteet, vuokraat tarvitsemasi, kun tarvitset niitä NIST SP 800-145 . Se on kuin kuntosalin vuokraaminen yhtä intensiivistä treeniä varten sen sijaan, että rakentaisit kuntosalin autotalliin etkä sitten koskaan enää käytä juoksumattoa. Näin käy parhaillekin meistä 😬

Yksinkertaisesti sanottuna: tekoäly skaalautuu, toimitetaan, päivittyy ja toimii pilvi-infrastruktuurin NIST SP 800-145 .

Miksi tekoäly + pilvipalvelut ovat niin iso juttu 🚀

Ollaanpa rehellisiä – useimmat tekoälyprojektit eivät epäonnistu siksi, että matematiikka olisi vaikeaa. Ne epäonnistuvat siksi, että "mallin ympärillä olevat asiat" sotkeutuvat:

  • data on hajallaan

  • ympäristöt eivät sovi yhteen

  • malli toimii jonkun kannettavalla tietokoneella, mutta ei missään muualla

  • käyttöönottoa kohdellaan kuin jälkikäteen ajateltuna

  • turvallisuus ja vaatimustenmukaisuus ilmestyvät myöhään kuin kutsumaton serkku 😵

Pilvialustat ovat hyödyllisiä, koska ne tarjoavat:

1) Elastinen suomu 📈

Kouluta mallia isolla klusterilla lyhyen aikaa ja sammuta se sitten (NIST SP 800-145) .

2) Nopeampi kokeilu ⚡

Ota hallitut muistikirjat, valmiiksi rakennetut putket ja GPU-instanssit nopeasti käyttöön Google Cloudissa: GPU:t tekoälylle .

3) Helpompi käyttöönotto 🌍

Ota malleja käyttöön API-rajapintoina, erätöinä tai upotettuina palveluina. Red Hat: Mikä on REST API? SageMaker Batch Transform .

4) Integroidut dataekosysteemit 🧺

Tietoputkesi, tietovarastosi ja analytiikkasi sijaitsevat usein jo pilvessä. AWS: Tietovarasto vs. tietojärvi .

5) Yhteistyö ja hallinto 🧩

Käyttöoikeudet, lokitiedot, versiointi ja jaetut työkalut on valmiiksi ohjelmoitu (joskus tuskallisesti, mutta silti) Azuren koneoppimisrekistereihin (MLOps) .

Kuinka tekoäly pilvipalveluissa toimii käytännössä (The Real Flow) 🔁

Tässä on yleinen elinkaari. Ei "täydellinen kaavio" -versio... vaan sisäänrakennettu versio.

Vaihe 1: Tiedot laskeutuvat pilvitallennustilaan 🪣

Esimerkkejä: objektitallennussäiliöt, data lakes -säilöjä, pilvitietokantoja Amazon S3 (objektitallennus) AWS: Mikä on data lake? Google Cloud Storagen yleiskatsaus .

Vaihe 2: Tietojen käsittely + ominaisuuksien rakentaminen 🍳

Puhdistat sen, muunnat sitä, luot ominaisuuksia, ehkä suoratoistat sitä.

Vaihe 3: Mallikoulutus 🏋️

Käytät pilvilaskentaa (usein näytönohjaimia) kouluttaaksesi Google Cloudia: näytönohjaimia tekoälyä varten :

Vaihe 4: Käyttöönotto 🚢

Mallit pakataan ja toimitetaan seuraavien kautta:

Vaihe 5: Seuranta + päivitykset 👀

Seurata:

Se on moottori. Se on tekoälyä pilvipalveluissa liikkeessä, ei vain määritelmänä.

Mikä tekee tekoälyn käytöstä hyvää pilvipalvelussa? ✅☁️🤖

Jos haluat "hyvän" toteutuksen (etkä vain näyttävää demoa), keskity näihin:

A) Huolenaiheiden selkeä erottelu 🧱

  • datakerros (tallennus, hallinta)

  • koulutuskerros (kokeilut, putket)

  • palveleva kerros (APIt, skaalaus)

  • valvontakerros (mittarit, lokit, hälytykset) SageMaker-mallinvalvonta

Kun kaikki soseutetaan yhteen, virheenkorjauksesta tulee henkistä vahinkoa.

B) Toistettavuus oletusarvoisesti 🧪

Hyvä järjestelmä antaa sinun todeta käsiä heiluttamatta:

  • data, jolla tätä mallia koulutettiin

  • koodin versio

  • hyperparametrit

  • ympäristö

Jos vastaus on "öh, luulen että se oli tiistain juoksulenkki...", olet jo pulassa 😅

C) Kustannustietoinen suunnittelu 💸

Pilvipohjainen tekoäly on tehokas, mutta se on myös helpoin tapa luoda vahingossa lasku, joka saa sinut kyseenalaistamaan elämänvalintasi.

Hyviin asetelmiin kuuluvat:

D) Sisäänrakennettu turvallisuus ja vaatimustenmukaisuus 🔐

Ei pultata kiinni myöhemmin kuin teippiä vuotavaan putkeen.

E) Todellinen polku prototyypistä tuotantoon 🛣️

Tämä on se iso juttu. Hyvä tekoälyn ”versio” pilvessä sisältää MLOps-operaatioita, käyttöönottomalleja ja seurantaa alusta alkaen. Google Cloud: Mikä on MLOps? Muuten se on tiedemessuille suunnattu projekti, jolla on hieno lasku.

Vertailutaulukko: Suosittuja tekoälyyn perustuvia pilviratkaisuja (ja kenelle ne sopivat) 🧰📊

Alla on nopea, hieman mielipiteitä korostava taulukko. Hinnat ovat tarkoituksella laajoja, koska pilvipalvelun hinnoittelu on kuin kahvin tilaamista - perushinta ei ole koskaan hinta 😵💫

Työkalu / Alusta Yleisö Hinta-laatusuhteeltaan Miksi se toimii (mukana erikoisia muistiinpanoja)
AWS SageMaker Koneoppimistiimit, yritykset Maksa käytön mukaan Täyspinoinen koneoppimisalusta – koulutus, päätepisteet, putket. Tehokas, mutta valikoita kaikkialla.
Google Vertex -tekoäly Koneoppimistiimit, datatiedeorganisaatiot Maksa käytön mukaan Vahva hallittu koulutus + mallirekisteri + integraatiot. Tuntuu sujuvalta, kun se napsahtaa päälle.
Azure-koneoppiminen Yritykset, MS-keskeiset organisaatiot Maksa käytön mukaan Sopii hyvin Azure-ekosysteemiin. Hyvät hallintavaihtoehdot, paljon säätönuppeja.
Databricks (koneoppiminen + Lakehouse) Datatekniikan raskaat tiimit Tilaus + käyttö Loistava vaihtoehto datapipelinejen ja koneoppimisen yhdistämiseen samassa paikassa. Käytännönläheiset tiimit usein rakastavat sitä.
Lumihiutaleen tekoälyn ominaisuudet Analytiikkakeskeiset organisaatiot Käyttöön perustuva Hyvä, kun maailmasi on jo varastossa. Vähemmän "koneoppimislaboratoriota", enemmän "SQL-henkistä tekoälyä"
IBM WatsonX Säännellyt toimialat Yrityshinnoittelu Hallinto ja yrityksen valvonta ovat keskeisessä asemassa. Usein valittu käytäntöpainotteisille ympäristöille.
Hallittu Kubernetes (tee-se-itse koneoppiminen) Alustainsinöörit Muuttuja Joustava ja räätälöity. Ja… sinä kannat tuskan, kun se katkeaa 🙃
Palvelimeton päättely (funktiot + päätepisteet) Tuotetiimit Käyttöön perustuva Loistava ruuhkatiheyteen. Tarkkaile kylmäkäynnistyksiä ja viivettä kuin haukka.

Kyse ei ole "parhaan" valitsemisesta – kyse on tiimisi todellisuuden mukauttamisesta. Se on sen hiljainen salaisuus.

Yleisiä tekoälyn käyttötapauksia pilvipalveluissa (esimerkkien kera) 🧩✨

Tässä kohtaa tekoäly pilviympäristöissä on erinomaista:

1) Asiakastuen automatisointi 💬

2) Suosittelujärjestelmät 🛒

  • tuoteehdotuksia

  • sisältösyötteet

  • ”ihmiset ostivat myös”
    Nämä vaativat usein skaalautuvaa päättelyä ja lähes reaaliaikaisia ​​päivityksiä.

3) Petosten havaitseminen ja riskien pisteytys 🕵️

Pilvi helpottaa purskeiden käsittelyä, tapahtumien suoratoistoa ja kokonaisuuksien suorittamista.

4) Asiakirjatiedustelu 📄

  • OCR-putkistot

  • kokonaisuuden poiminta

  • sopimusanalyysi

  • laskun jäsentäminen Snowflake Cortex AI -funktiot
    Monissa organisaatioissa tämä on se kohta, jossa aika hiljaisesti palautetaan.

5) Ennustaminen ja osaamiseen perustuva optimointi 📦

Kysynnän ennustaminen, varastosuunnittelu, reittien optimointi. Pilvipalvelut auttavat, koska dataa on paljon ja uudelleenkoulutusta tarvitaan usein.

6) Generatiiviset tekoälysovellukset 🪄

  • sisällön laatiminen

  • koodiapu

  • sisäiset tietobotit (RAG)

  • synteettisen datan generointi Retrieval-Augmented Generation (RAG) -paperi
    Tämä on usein hetki, jolloin yritykset lopulta sanovat: "Meidän on tiedettävä, missä datan käyttöoikeussääntömme sijaitsevat." 😬

Arkkitehtuurikuvioita, joita näet kaikkialla 🏗️

Kuvio 1: Hallittu koneoppimisalusta (reitti "haluamme vähemmän päänsärkyä") 😌

Toimii hyvin, kun nopeus on tärkeää etkä halua rakentaa sisäisiä työkaluja tyhjästä.

Kuvio 2: Lakehouse + koneoppiminen (”data ensin” -reitti) 🏞️

  • Yhdennä datatekniikan ja koneoppimisen työnkulut

  • aja muistikirjoja, provisioneja ja ominaisuuksien suunnittelua lähellä dataa

  • vahva organisaatioille, jotka jo toimivat suurissa analytiikkajärjestelmissä Databricks Lakehouse

Kuvio 3: Konteissa oleva koneoppiminen Kubernetesissa (”haluamme hallinnan” -reitti) 🎛️

Tunnetaan myös nimellä: ”Olemme itsevarmoja ja pidämme myös virheenkorjauksesta epätavallisiin aikoihin.”

Kuvio 4: RAG (Retrieval-Augmented Generation) (”käytä tietoasi” -reitti) 📚🤝

Tämä on tärkeä osa nykyaikaisia ​​tekoälyä pilvipalveluissa koskevia keskusteluja, koska juuri näin monet oikeat yritykset käyttävät generatiivista tekoälyä turvallisesti.

MLOps: Osa, jonka kaikki aliarvioivat 🧯

Jos haluat, että tekoäly toimii hyvin myös tuotannossa, tarvitset MLOps-menetelmiä. Ei siksi, että se olisi trendikästä – vaan koska mallit ajautuvat, data muuttuu ja käyttäjät ovat luovia pahimmalla mahdollisella tavalla . Google Cloud: Mikä on MLOps?

Keskeiset osat:

Jos jätät tämän huomiotta, päädyt "mallieläintarhaan" 🦓, jossa kaikki on elossa, mitään ei ole merkitty ja sinua pelottaa avata porttia.

Tietoturva, yksityisyys ja vaatimustenmukaisuus (ei hauska osuus, mutta… joo) 🔐😅

Tekoälyn käyttö pilvipalveluissa herättää muutamia polttavia kysymyksiä:

Tietojen käyttöoikeuksien hallinta 🧾

Kuka voi käyttää harjoitusdataa? Päätelilokeja? Kehotteita? Tulosteita?

Salaus ja salaisuudet 🗝️

Avaimet, tunnukset ja tunnistetiedot vaativat asianmukaista käsittelyä. ”Määritystiedostossa” ei ole käsittelyä.

Eristys ja vuokralainen 🧱

Jotkut organisaatiot vaativat erilliset ympäristöt kehitystä, testausta ja tuotantoa varten. Pilvi auttaa – mutta vain jos se on määritetty oikein.

Auditoitava 📋

Säänneltyjen organisaatioiden on usein osoitettava:

Malliriskienhallinta ⚠️

Tämä sisältää:

  • puolueellisuustarkistukset

  • kilpailutestaus

  • nopeat injektiosuojaukset (generatiiviselle tekoälylle)

  • turvallinen lähtösuodatus

Kaikki tämä palautuu takaisin asiaan: kyse ei ole vain "verkossa isännöidystä tekoälystä". Se on tekoälyä, jota käytetään todellisten rajoitusten alaisena.

Kustannus- ja suorituskykyvinkkejä (jotta et itke myöhemmin) 💸😵💫

Muutamia taistelussa testattuja vinkkejä:

  • Käytä pienintä mallia, joka vastaa tarvetta.
    Suurempi ei ole aina parempi. Joskus se on vain… suurempi.

  • Eräpäättely mahdollisuuksien mukaan
    Halvempi ja tehokkaampi SageMaker-erämuunnos .

  • Tallenna välimuistiin aggressiivisesti
    Erityisesti toistuville kyselyille ja upotuksille.

  • Automaattinen skaalaus, mutta rajoita sitä
    Rajoittamaton skaalaus voi tarkoittaa rajatonta kulutusta Kubernetes: Vaakasuoran podin automaattinen skaalaus . Kysy, mistä tiedän… älä totta puhuen kysy 😬

  • Seuraa kustannuksia päätepiste- ja ominaisuuskohtaisesti.
    Muuten optimoit väärän asian.

  • Käytä harjoitteluun spot-preemptible-laskentaa.
    Suuria säästöjä, jos koulutustyösi pystyvät käsittelemään keskeytyksiä. Amazon EC2 Spot -instanssit, Google Cloud Preemptible -virtuaalikoneet .

Virheitä, joita ihmiset tekevät (jopa fiksut tiimit) 🤦♂️

  • Pilvipohjaisen tekoälyn käsittely "mallin kytkemisenä"

  • Tiedon laadun huomiotta jättäminen viimeiseen hetkeen asti

  • Mallin lähettäminen ilman SageMaker-mallin valvontaa

  • En suunnittele kadenssin uudelleenkoulutusta Google Cloudissa: Mikä on MLOps?

  • Unohdat, että tietoturvatiimit ovat olemassa julkaisuviikkoon asti 😬

  • Ylisuunnittelua ensimmäisestä päivästä lähtien (joskus yksinkertainen lähtötaso voittaa)

Ja yksi hiljaisen raaka ongelma: tiimit aliarvioivat käyttäjien halveksimaa viivettä. Hieman epätarkempi mutta nopea malli usein voittaa. Ihmiset ovat kärsimättömiä pieniä ihmeitä.

Tärkeimmät tiedot 🧾✅

Tekoäly pilvipalveluissa on tekoälyn rakentamisen ja käyttämisen täysimittainen käytäntö pilvi-infrastruktuuria käyttäen – koulutuksen skaalaaminen, käyttöönoton yksinkertaistaminen, dataputkien integrointi ja mallien operationalisointi MLOps-menetelmien, tietoturvan ja hallinnan avulla. Google Cloud: Mikä on MLOps? NIST SP 800-145 .

Lyhyt kertaus:

  • Pilvipalvelu antaa tekoälylle infrastruktuurin skaalautumiseen ja toimittamiseen 🚀 NIST SP 800-145

  • Tekoäly antaa pilvityökuormille "aivot", jotka automatisoivat päätöksiä 🤖

  • Taika ei ole vain koulutuksessa – se on käyttöönottoa, valvontaa ja hallintaa 🧠🔐 SageMaker Model Monitor

  • Valitse alustat tiimin tarpeiden, älä markkinointisumun, perusteella 📌

  • Seuraa kustannuksia ja toimintoja kuin silmälasit pitävä haukka 🦅👓 (huono kielikuva, mutta ymmärrät varmaan)

Jos tulit tänne ajatellen, että "tekoäly pilvipalveluissa on vain malli-API", niin se on kokonainen ekosysteemi. Joskus eleganttia, joskus turbulenttia, joskus molempia samana iltapäivänä 😅☁️

Usein kysytyt kysymykset

Mitä ”tekoäly pilvipalveluissa” tarkoittaa arkipäivän termein

Pilvipalveluissa tekoäly tarkoittaa, että käytät pilvialustoja datan tallentamiseen, laskennan käynnistämiseen (CPU:t/GPU:t/TPU:t), mallien kouluttamiseen, käyttöönottoon ja valvontaan – omistamatta laitteistoa. Käytännössä pilvestä tulee paikka, jossa koko tekoälyn elinkaari kulkee. Vuokraat tarvitsemasi laitteet silloin, kun niitä tarvitset, ja skaalaat ne pienemmäksi, kun olet valmis.

Miksi tekoälyprojektit epäonnistuvat ilman pilvipohjaista infrastruktuuria ja MLOps-palveluita

Useimmat viat tapahtuvat mallin ympärillä, eivät sen sisällä: epäjohdonmukaista dataa, yhteensopimattomia ympäristöjä, hauraita käyttöönottoja ja valvonnan puutetta. Pilvityökalut auttavat standardoimaan tallennus-, laskenta- ja käyttöönottomalleja, jotta mallit eivät juutu "se toimi kannettavallani" -tilanteeseen. MLOps lisää puuttuvan liitoksen: seurannan, rekisterit, putket ja palautukset, jotta järjestelmä pysyy toistettavana ja ylläpidettävänä.

Tyypillinen tekoälyn työnkulku pilvipalveluissa datasta tuotantoon

Yleinen työnkulku on seuraava: data laskeutuu pilvitallennustilaan, käsitellään ominaisuuksiksi ja mallit koulutetaan skaalautuvalla laskennalla. Seuraavaksi otetaan käyttöön API-päätepisteen, eräajon, palvelimettoman asennuksen tai Kubernetes-palvelun kautta. Lopuksi seurataan latenssia, ajautumista ja kustannuksia ja sitten iteroidaan uudelleenkoulutuksen ja turvallisempien käyttöönottojen avulla. Useimmat todelliset putkistot toimivat jatkuvasti silmukassa sen sijaan, että ne toimitettaisiin kerran.

Valinta SageMakerin, Vertex AI:n, Azure ML:n, Databricksin ja Kubernetesin välillä

Valitse tiimisi todellisuuden, äläkä "parhaan alustan" markkinointimelun perusteella. Hallitut koneoppimisalustat (SageMaker/Vertex AI/Azure ML) vähentävät operatiivisia ongelmia koulutustehtävien, päätepisteiden, rekistereiden ja valvonnan avulla. Databricks sopii usein datatekniikkapainotteisille tiimeille, jotka haluavat koneoppimisen olevan lähellä projisointiprosesseja ja analytiikkaa. Kubernetes tarjoaa maksimaalisen hallinnan ja räätälöinnin, mutta sinä vastaat myös luotettavuudesta, skaalauskäytännöistä ja virheenkorjauksesta, jos järjestelmä hajoaa.

Arkkitehtuurimallit, jotka näkyvät eniten tekoälypilviympäristöissä tänä päivänä

Näet jatkuvasti neljä mallia: hallitut koneoppimisalustat nopeutta varten, Lakehouse + koneoppiminen datakeskeisille organisaatioille, konttikoneoppiminen Kubernetesissa hallintaa varten ja RAG (haun ja lisätyn generoinnin yhdistelmä) "sisäisen tietämyksemme turvalliseen käyttöön". RAG sisältää yleensä dokumentit pilvitallennuksessa, upotukset + vektoritallennuksen, hakukerroksen ja käyttöoikeuksien hallinnan lokikirjauksella. Valitsemasi mallin tulisi vastata hallintoasi ja operatiivista kypsyyttäsi.

Kuinka tiimit ottavat käyttöön pilvipohjaisia ​​tekoälymalleja: REST-rajapinnat, erätyöt, palvelimeton käyttö tai Kubernetes

REST-rajapinnat ovat yleisiä reaaliaikaisissa ennusteissa, kun tuotteen latenssilla on merkitystä. Eräpäättely sopii erinomaisesti aikataulutettuun pisteytykseen ja kustannustehokkuuteen, varsinkin kun tulosten ei tarvitse olla välittömiä. Palvelimettomat päätepisteet voivat toimia hyvin piikikkääseen liikenteeseen, mutta kylmäkäynnistykset ja latenssi vaativat huomiota. Kubernetes on ihanteellinen, kun tarvitset tarkkaa skaalausta ja integrointia alustatyökaluihin, mutta se lisää toiminnallista monimutkaisuutta.

Mitä tuotannossa tulisi seurata tekoälyjärjestelmien terveenä pitämiseksi

Seuraa vähintään latenssia, virhemääriä ja ennustekohtaisia ​​kustannuksia, jotta luotettavuus ja budjetti pysyvät näkyvissä. Koneoppimisen puolella seuraa datan ja suorituskyvyn vaihtelua havaitaksesi, milloin todellisuus muuttuu mallin mukaan. Myös reunatapausten ja huonojen tulosteiden kirjaaminen on tärkeää, erityisesti generatiivisissa käyttötapauksissa, joissa käyttäjät voivat olla luovasti vastustavia. Hyvä seuranta tukee myös peruutuspäätöksiä, kun mallit regressoivat.

Pilvipohjaisen tekoälyn kustannusten vähentäminen suorituskyvyn heikkenemättä

Yleinen lähestymistapa on käyttää pienintä vaatimuksen täyttävää mallia ja optimoida sitten päättely eräajon ja välimuistin avulla. Automaattinen skaalaus auttaa, mutta se vaatii rajoituksia, jotta "joustavuudesta" ei tule "rajatonta kulutusta". Koulutuksessa spot/preemptible computing voi säästää paljon, jos työsi sietävät keskeytyksiä. Päätepiste- ja ominaisuuskohtaisten kustannusten seuranta estää sinua optimoimasta järjestelmän väärää osaa.

Pilvipalveluissa olevan tekoälyn suurimmat tietoturva- ja vaatimustenmukaisuusriskit

Suurimpia riskejä ovat hallitsematon datan käyttö, heikko salaisuuksien hallinta ja puuttuvat auditointipolut siitä, kuka on kouluttanut ja ottanut käyttöön mitäkin. Generatiivinen tekoäly lisää ylimääräisiä ongelmia, kuten kehotteiden injektointia, vaarallisia tulosteita ja arkaluonteisten tietojen näkymistä lokeissa. Monet prosessit tarvitsevat ympäristön eristämisen (kehitys/testaus/tuotanto) ja selkeät käytännöt kehotteille, tulosteille ja päättelylokille. Turvallisimmissa kokoonpanoissa hallintaa käsitellään ydinjärjestelmän vaatimuksena, ei julkaisuviikon korjauksena.

Viitteet

  1. Yhdysvaltain kansallinen standardi- ja teknologiainstituutti (NIST) - SP 800-145 (lopullinen) - csrc.nist.gov

  2. Google Cloud - Näytönohjaimet tekoälylle - cloud.google.com

  3. Google Cloud - Cloud TPU -dokumentaatio - docs.cloud.google.com

  4. Amazon Web Services (AWS) - Amazon S3 (objektien tallennus) - aws.amazon.com

  5. Amazon Web Services (AWS) - Mikä on datajärvi? - aws.amazon.com

  6. Amazon Web Services (AWS) - Mikä on tietovarasto? - aws.amazon.com

  7. Amazon Web Services (AWS) - AWS:n tekoälypalvelut - aws.amazon.com

  8. Google Cloud - Google Cloudin tekoälyn API-rajapinnat - cloud.google.com

  9. Google Cloud - Mikä on MLOps? - cloud.google.com

  10. Google Cloud - Vertex AI -mallirekisteri (johdanto) - docs.cloud.google.com

  11. Red Hat - Mikä on REST-rajapinta? - redhat.com

  12. Amazon Web Servicesin (AWS) dokumentaatio - SageMaker Batch Transform - docs.aws.amazon.com

  13. Amazon Web Services (AWS) - Tietovarasto vs. tietojärvi vs. tietomart - aws.amazon.com

  14. Microsoft Learn - Azuren koneoppimisrekisterit (MLOps) - learn.microsoft.com

  15. Google Cloud - Google Cloud Storagen yleiskatsaus - docs.cloud.google.com

  16. arXiv - Retrieval-Augmented Generation (RAG) -artikkeli - arxiv.org

  17. Amazon Web Servicesin (AWS) dokumentaatio - SageMaker Serverless Inference - docs.aws.amazon.com

  18. Kubernetes - Vaakasuoran podin automaattinen skaalaus - kubernetes.io

  19. Google Cloud - Vertex AI -eräennusteet - docs.cloud.google.com

  20. Amazon Web Servicesin (AWS) dokumentaatio - SageMaker-mallinvalvonta - docs.aws.amazon.com

  21. Google Cloud - Vertex AI -mallinvalvonta (mallinvalvonnan käyttö) - docs.cloud.google.com

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

  23. Google Cloud - Preemptable-virtuaalikoneet - docs.cloud.google.com

  24. Amazon Web Servicesin (AWS) dokumentaatio - AWS SageMaker: Toimintaperiaate (koulutus) - docs.aws.amazon.com

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

  26. Microsoft Azure - Azure-koneoppiminen - azure.microsoft.com

  27. Databricks - Databricks Lakehouse - databricks.com

  28. Snowflake-dokumentaatio - Snowflake-tekoälyn ominaisuudet (yleiskatsaus) - docs.snowflake.com

  29. IBM - IBM watsonx - ibm.com

  30. Google Cloud - Cloud Natural Language API:n dokumentaatio - docs.cloud.google.com

  31. Snowflake-dokumentaatio - Snowflake Cortexin tekoälyfunktiot (AI SQL) - docs.snowflake.com

  32. MLflow - MLflow-seuranta - mlflow.org

  33. MLflow - MLflow-mallirekisteri - mlflow.org

  34. Google Cloud - MLOps: Jatkuvat toimitus- ja automaatioputket koneoppimisessa - cloud.google.com

  35. Amazon Web Services (AWS) - SageMaker-ominaisuuskauppa - aws.amazon.com

  36. IBM - IBM watsonx.governance - ibm.com

Löydä uusimmat tekoälytuotteet virallisesta tekoälyavustajakaupasta

Tietoa meistä

Takaisin blogiin