Kas yra dirbtinis intelektas kaip paslauga? Jūsų vadovas apie galingą dirbtinį intelektą pagal poreikį

Svarstote, kaip komandos gali sukurti pokalbių robotus, išmaniąją paiešką ar kompiuterinę regą nepirkdamos nė vieno serverio ir nesamdydamos armijos doktorantų? Tai yra dirbtinio intelekto kaip paslaugos (AIaaS) . Iš debesijos paslaugų teikėjų nuomojatės paruoštus naudoti dirbtinio intelekto blokus, įjungiate juos į savo programėlę ar darbo eigą ir mokate tik už tai, ką naudojate – pavyzdžiui, įjungiate šviesas, o ne statote elektrinę. Paprasta idėja, didžiulis poveikis. [1]

Straipsniai, kuriuos galbūt norėsite perskaityti po šio:

🔗 Kokia programavimo kalba naudojama dirbtiniam intelektui
Išnagrinėkite pagrindines programavimo kalbas, kuriomis grindžiamos šiuolaikinės dirbtinio intelekto sistemos.

🔗 Kas yra dirbtinio intelekto arbitražas: tiesa, slypinti už šio madingo žodžio
Supraskite, kaip veikia dirbtinio intelekto arbitražas ir kodėl jis sparčiai sulaukia dėmesio.

🔗 Kas yra simbolinis dirbtinis intelektas: viskas, ką reikia žinoti
Sužinokite, kuo simbolinis dirbtinis intelektas skiriasi nuo neuroninių tinklų ir koks yra jo šiuolaikinis aktualumas.

🔗 Duomenų saugojimo reikalavimai dirbtiniam intelektui: ką iš tikrųjų reikia žinoti
Sužinokite, kiek duomenų iš tikrųjų reikia dirbtinio intelekto sistemoms ir kaip juos saugoti.

Ką iš tikrųjų reiškia dirbtinis intelektas kaip paslauga

„DI kaip paslauga“ – tai debesijos modelis, kuriame teikėjai talpina DI galimybes, prie kurių galite prisijungti per API, SDK arba žiniatinklio konsoles – kalbą, regėjimą, kalbą, rekomendacijas, anomalijų aptikimą, vektorių paiešką, agentus ir net pilnus generatyvinius paketus. Gausite mastelio keitimą, saugumą ir nuolatinius modelio patobulinimus neturėdami GPU ar MLOp. Pagrindiniai teikėjai („Azure“, AWS, „Google Cloud“) skelbia paruoštą naudoti ir pritaikomą DI, kurį galite įdiegti per kelias minutes. [1][2][3]

Kadangi paslauga teikiama debesyje, ją diegiate pagal principą „mokėk, kiek naudoji“ – padidinkite apimtį piko metu ir sumažinkite, kai nurimsta – labai panašiai kaip valdomose duomenų bazėse arba be serverio, tik naudojant modelius, o ne lenteles ir lambda funkcijas. „Azure“ jas grupuoja pagal dirbtinio intelekto paslaugas ; AWS teikia platų katalogą; „Google“ „Vertex AI“ centralizuoja mokymą, diegimą, vertinimą ir saugumo gaires. [1][2][3]

Kodėl žmonės apie tai kalba dabar

Aukščiausio lygio modelių mokymas yra brangus, sudėtingas operaciniu požiūriu ir greitai besivystantis procesas. „AIaaS“ leidžia pateikti rezultatus – apibendrinamąsias programas, antrines pilotines schemas, maršrutizavimą, RAG, prognozes – neišrandant programinės įrangos rinkinio iš naujo. Debesų kompiuterija taip pat apima valdymą, stebimumą ir saugumo modelius, kurie yra svarbūs, kai dirbtinis intelektas liečia klientų duomenis. „Google“ saugaus dirbtinio intelekto sistema yra vienas iš teikėjo rekomendacijų pavyzdžių. [3]

Kalbant apie pasitikėjimą, tokios sistemos kaip NIST dirbtinio intelekto rizikos valdymo sistema (AI RMF) padeda komandoms kurti saugias, atskaitingas, sąžiningas ir skaidrias sistemas, ypač kai dirbtinio intelekto sprendimai daro įtaką žmonėms ar pinigams. [4]

Kas daro dirbtinį intelektą kaip paslaugą iš tikrųjų gera ✅

• Greitis ir vertė – prototipas per dieną, o ne per mėnesius.

• Elastingas mastelio keitimas – sprogimas paleidimui, tylus mastelio keitimas.

• Mažesnės pradinės išlaidos – nereikia pirkti techninės įrangos ar bėgimo takelio.

• Ekosistemos privalumai – SDK, užrašinės, vektorinės duomenų bazės, agentai, srautai paruošti naudoti.

• Bendra atsakomybė – paslaugų teikėjai stiprina infrastruktūrą ir skelbia saugumo gaires; jūs sutelkiate dėmesį į savo duomenis, raginimus ir rezultatus. [2][3]

Dar vienas dalykas: pasirenkamumas . Daugelis platformų palaiko tiek iš anksto sukurtus, tiek savarankiškus modelius, todėl galite pradėti nuo paprastų, o vėliau juos derinti ar keisti. („Azure“, AWS ir „Google“ vienoje platformoje siūlo kelias modelių šeimas.) [2][3]

Pagrindiniai tipai, kuriuos pamatysite 🧰

• Iš anksto sukurtos API paslaugos.
  Įtraukiami galiniai taškai kalbos konvertavimui į tekstą, vertimui, objektų išskyrimui, nuotaikų atpažinimui, OCR, rekomendacijoms ir kt. – puikiai tinka, kai rezultatų reikia vakar. AWS, „Azure“ ir „Google“ skelbia išsamius katalogus. [1][2][3]

• Fundamentiniai ir generatyviniai modeliai.
  Teksto, vaizdo, kodo ir multimodaliniai modeliai, pateikiami naudojant vieningus galinius taškus ir įrankius. Mokymas, derinimas, vertinimas, apsauginiai barjerai ir diegimas vyksta vienoje vietoje (pvz., „Vertex AI“). [3]

• Valdomos mašininio mokymosi platformos.
  Jei norite apmokyti arba tiksliai suderinti, toje pačioje konsolėje galite rasti užrašų knygeles, srautus, eksperimentų stebėjimą ir modelių registrus. [3]

• Duomenų saugykloje esančios dirbtinio intelekto
  platformos, tokios kaip „Snowflake“, DI naudoja duomenų debesyje, todėl galite paleisti teisės magistro (LLM) programas ir agentus ten, kur duomenys jau yra – mažiau perkėlimo, mažiau kopijų. [5]

Palyginimo lentelė: populiarios dirbtinio intelekto kaip paslaugos parinktys 🧪

Šiek tiek keista tyčia – nes tikri stalai niekada nebūna idealiai tvarkingi.

Kainos skiriasi priklausomai nuo regiono, SKU ir naudojimo juostos. Visada patikrinkite tiekėjo skaičiuoklę.

Kaip dirbtinis intelektas kaip paslauga tinka jūsų rinkiniui 🧩

Tipiškas srautas atrodo taip:

1. Duomenų sluoksnis
   Jūsų operacinės duomenų bazės, duomenų ežeras arba sandėlis. Jei naudojate „Snowflake“, „Cortex“ palaiko dirbtinį intelektą (DI) arti valdomų duomenų. Priešingu atveju naudokite jungtis ir vektorines saugyklas. [5]

2. Modelio sluoksnis.
   Pasirinkite iš anksto sukurtas API, kad pasiektumėte greitų rezultatų, arba pasirinkite valdomas, kad atliktumėte tikslų derinimą. Čia dažnai naudojamos „Vertex AI“ / „Azure AI“ paslaugos. [1][3]

3. Orkestravimas ir apsauginės ribos.
   Raginimų šablonai, vertinimas, dažnio ribojimas, piktnaudžiavimo / asmens duomenų filtravimas ir audito registravimas. NIST dirbtinio intelekto RMF yra praktiškas gyvavimo ciklo kontrolės pagrindas. [4]

4. Patirkite
   pokalbių robotų sluoksnius, bendruosius pilotus produktyvumo programose, išmaniąją paiešką, apibendrinimo įrankius, agentus klientų portaluose – ten, kur iš tikrųjų gyvena vartotojai.

Anekdotas: vidutinės rinkos palaikymo komanda skambučių transkripcijas prijungė prie kalbos į tekstą API, apibendrino jas generatyviniu modeliu, o tada įtraukė pagrindinius veiksmus į savo bilietų pardavimo sistemą. Pirmąją versiją jie išleido per savaitę – didžiąją dalį darbo sudarė raginimai, privatumo filtrai ir vertinimo sąranka, o ne GPU.

Išsami analizė: kūrimas, pirkimas ir maišymas 🔧

• Pirkite , kai jūsų naudojimo atvejis aiškiai atitinka iš anksto sukurtas API (dokumentų išgavimas, transkripcija, vertimas, paprasti klausimai ir atsakymai). Svarbiausias veiksnys yra laiko gavimas ir didelis pradinis tikslumas. [2]

• duomenis sričiai, o ne atlikti naują mokymą, naudokite derinį – tiksliai sureguliuokite arba naudokite RAG su savo duomenimis, pasikliaujant teikėjo automatiniu mastelio keitimu ir registravimu. [3]

• Kurkite , kai jūsų išskirtinumas yra pats modelis arba jūsų apribojimai yra unikalūs. Daugelis komandų vis dar diegia valdomą debesijos infrastruktūrą, kad pasiskolintų MLOps santechnikos ir valdymo modelius. [3]

Išsami analizė: atsakingas dirbtinis intelektas ir rizikos valdymas 🛡️

Jums nereikia būti politikos žinovu, kad pasielgtumėte teisingai. Pasiskolinkite plačiai naudojamas sistemas:

• NIST dirbtinio intelekto RMF – praktinė struktūra, apimanti validumą, saugumą, skaidrumą, privatumą ir šališkumo valdymą; naudokite pagrindines funkcijas, kad suplanuotumėte kontrolę per visą gyvavimo ciklą. [4]

• (Suderinkite tai su savo tiekėjo saugumo gairėmis, pvz., „Google“ SAIF, kad nustatytumėte konkretų atspirties tašką tame pačiame debesyje, kurį naudojate.) [3]

Duomenų strategija dirbtiniam intelektui kaip paslaugai 🗂️

Štai nemaloni tiesa: modelio kokybė beprasmė, jei jūsų duomenys yra netvarkingi.

• Sumažinkite duomenų perkėlimą – saugokite slaptus duomenis ten, kur valdymas yra stipriausias; tam padeda sandėliuose įdiegtas dirbtinis intelektas. [5]

• Išmintingai vektoruokite – įterpimams nustatykite išsaugojimo / ištrynimo taisykles.

• Sluoksnių prieigos valdymas – eilučių / stulpelių politikos, prieigos raktų (token) apimties prieiga, kvotos kiekvienam galutiniam taškui.

• Nuolat vertinkite – sudarykite nedidelius, sąžiningus bandymų rinkinius; stebėkite dreifą ir gedimų režimus.

• Žurnalas ir žymė – raginimų, konteksto ir išvesties sekimai palaiko derinimą ir auditą. [4]

Dažnos klaidos, kurių reikia vengti 🙃

• Darant prielaidą, kad iš anksto sukurtas tikslumas tinka kiekvienai nišai , domeno terminai ar keisti formatai vis tiek gali supainioti bazinius modelius.

• Vėlavimo ir sąnaudų nepakankamas įvertinimas dideliu mastu – lygiagrečių duomenų šuoliai yra klastingi; skaitiklis ir talpykla.

• Praleidžiamas raudonosios komandos testavimas – net ir vidiniams antriesiems pilotams.

• Pamirškite žmones – pasitikėjimo ribos ir peržiūros eilės gelbsti jus blogomis dienomis.

• Panika dėl užsispyrimo dėl tiekėjo – sušvelninkite ją standartiniais modeliais: abstraktūs tiekėjo skambučiai, raginimų/paieškų atsiejimas, duomenų perkeliamumo užtikrinimas.

Tikro pasaulio modeliai, kuriuos galite nukopijuoti 📦

• Išmanus dokumentų apdorojimas – OCR → maketo ištraukimas → santraukų rengimo procesas, naudojant debesyje talpinamus dokumentus + generatyvines paslaugas. [2]

• Kontaktų centro kopilotai – siūlomi atsakymai, skambučių santraukos, ketinimų nukreipimas.

• Mažmeninės prekybos paieška ir rekomendacijos – vektorinė paieška + produkto metaduomenys.

• Sandėlio natyvūs analitikos agentai – natūralios kalbos klausimai apie valdomus duomenis naudojant „Snowflake Cortex“. [5]

Tam nereikia egzotiškos magijos – tik apgalvotų raginimų, paieškos ir vertinimo klijų, naudojant pažįstamas API sąsajas.

Pirmojo paslaugų teikėjo pasirinkimas: greitas pojūčių testas 🎯

• Jau esate giliai debesyje? Pradėkite nuo atitinkamo dirbtinio intelekto katalogo, kad galėtumėte švariau valdyti savo interneto prieigą (IAM), tinklus ir atsiskaityti. [1][2][3]

• Ar duomenų svarba svarbi? Dirbtinis intelektas saugykloje sumažina kopijavimo ir išsiuntimo išlaidas. [5]

• Reikia valdymo patogumo? Suderinkite tai su NIST AI RMF ir savo tiekėjo saugumo šablonais. [3][4]

• Norite modelio pasirinkimo? Pirmenybę teikite platformoms, kurios vienoje srityje rodo kelias modelių šeimas. [3]

Šiek tiek ydinga metafora: tiekėjo pasirinkimas yra panašus į virtuvės pasirinkimą – svarbu buitinė technika, bet sandėliukas ir išplanavimas lemia, kaip greitai galite gaminti antradienio vakarą.

Dažnai užduodami mini klausimai 🍪

Ar dirbtinis intelektas kaip paslauga skirta tik didelėms įmonėms?
Ne. Startuoliai ją naudoja funkcijoms teikti be kapitalo išlaidų; įmonės ją naudoja mastui ir atitikčiai užtikrinti. [1][2]

Ar išaugsiu?
Galbūt vėliau kai kuriuos darbo krūvius perkelsite į savo vidų, tačiau daugybė komandų šiose platformose naudoja kritiškai svarbius dirbtinius intelektus neribotą laiką. [3]

O kaip dėl privatumo?
Naudokite teikėjo funkcijas duomenų izoliacijai ir registravimui; venkite siųsti nereikalingą asmeninę informaciją; laikykitės pripažintos rizikos sistemos (pvz., NIST AI RMF). [3][4]

Kuris tiekėjas yra geriausias?
Tai priklauso nuo jūsų serverių rinkinio, duomenų ir apribojimų. Aukščiau pateikta palyginimo lentelė skirta susiaurinti pasirinkimų spektrą. [1][2][3][5]

TL;DR 🧭

Dirbtinis intelektas kaip paslauga leidžia išsinuomoti modernų dirbtinį intelektą, užuot jį kūrus nuo nulio. Gausite greitį, lankstumą ir prieigą prie bręstančios modelių bei apsauginių barjerų ekosistemos. Pradėkite nuo mažo, didelio poveikio naudojimo atvejo – apibendrintojo, paieškos gerinimo įrankio ar dokumentų ištraukiklio. Laikykite savo duomenis po ranka, viską instrumentuokite ir suderinkite su rizikos valdymo sistema, kad jūsų ateities „aš“ negesintumėte gaisrų. Kilus abejonių, rinkitės tiekėją, kuris jūsų dabartinę architektūrą padaro paprastesnę, o ne įmantresnę.

Jei prisiminsite tik vieną dalyką: jums nereikia raketų laboratorijos, kad paleistumėte aitvarą. Tačiau jums reikės virvės, pirštinių ir laisvos vietos.

Nuorodos

1. „Microsoft Azure“ – dirbtinio intelekto paslaugų apžvalga : https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services

2. AWS – dirbtinio intelekto įrankių ir paslaugų katalogas : https://aws.amazon.com/ai/services/

3. „Google Cloud“ – dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis (įskaitant „Vertex AI“ ir „Secure AI Framework“ išteklius) : https://cloud.google.com/ai

4. NIST – Dirbtinio intelekto rizikos valdymo sistema (DI RMF 1.0) (PDF): https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf

5. „Snowflake“ – dirbtinio intelekto funkcijos ir smegenų žievės apžvalga : https://docs.snowflake.com/en/guides-overview-ai-features

Raskite naujausią dirbtinį intelektą oficialioje dirbtinio intelekto asistentų parduotuvėje

Apie mus