Платформы искусственного интеллекта полностью изменили методы создания и масштабирования новых приложений. Трудности, связанные с успешным и быстрым созданием и эксплуатацией систем искусственного интеллекта при минимизации накладных расходов, решаются с помощью новой категории корпоративного программного обеспечения — платформ искусственного интеллекта.
Платформы ИИ позволяют компаниям создавать и поддерживать модели машинного обучения в масштабе, делая эту технологию более доступной, чем когда-либо. Для предприятий эта новая перспектива имеет более широкие последствия, которые могут распространиться на несколько отраслей. Поэтому в этой статье мы рассмотрим преимущества платформ ИИ и объясним, почему они так важны для компаний, которые хотят оставаться конкурентоспособными в цифровую эпоху.
WILDBERRIES
САЛОНЫ КРАСОТЫ
ТРАНСПОРТИРОВКА И ХРАНЕНИЕ
БЛАГОТВОРИТЕЛЬНЫЕ ФОНДЫ
Преимущества платформ искусственного интеллекта для бизнеса
ИИ-платформы позволяют создавать, разрабатывать, развертывать и управлять масштабируемыми моделями машинного обучения и глубокого обучения. Платформы ИИ снижают стоимость разработки корпоративного программного обеспечения за счет минимизации специфических задач, таких как манипулирование данными, управление и развертывание для различных сценариев использования. В зависимости от формы контента, создаваемого технологией ИИ, — визуального, звукового, текстового или кодового — сценарии использования можно разделить на множество категорий. Ниже приводится краткое описание вариантов применения технологий ИИ в различных отраслях:
- Проектирование нейронных сетей для выполнения специфических бизнес-задач
- Генерация кода: Генерация кода, компиляция и исправление ошибок
- Генерация текста: Услуги перевода, чат-боты, создание контента
- Генерация аудио: Создание музыкальных композиций, наложение текста на речь (TTS), создание закадрового голоса
- Генерация визуальных результатов: Генерация изображений, генерация 3D-фигур, создание видеороликов
Архитектура платформы ИИ
Восприятие, рассуждение и обучение, которые квалифицируются и количественно оцениваются как характеристики человеческого интеллекта, ставятся под сомнение технологиями искусственного интеллекта. Стремясь достичь возможностей человеческого интеллекта, платформы ИИ решают задачи, традиционно решаемые человеком, с помощью моделей машинного обучения.
Инженеры, работающие над ИИ-платформами, могут изменять модель, обучая ее различным специализациям. Слои в платформах ИИ позволяют развертывать эти модели на предприятиях с использованием различных фреймворков, языков и инструментов. В целом можно выделить три категории:
- Слой данных и интеграции: Этот слой собирает данные из различных источников для питания алгоритмов ИИ. Он собирает данные из многих систем, обрабатывает их и сохраняет в хранилище данных для обучения и тестирования моделей ИИ. Для этого используются средства интеграции данных.
- Уровень разработки моделей: Предлагает инструменты и фреймворки для создания и тестирования моделей машинного обучения. Наряду с библиотеками и фреймворками для построения и обучения моделей он также содержит инструменты для тонкой настройки и оптимизации моделей для повышения их точности.
- Уровень развертывания и управления: Этот уровень позволяет развернуть обученные модели в производство и управлять ими. Для того чтобы убедиться в том, что эти модели работают так, как предсказано в реальном мире, в них интегрированы инструменты управления для масштабирования, обслуживания, мониторинга и создания версий моделей.
Отличия платформ ИИ от традиционных платформ корпоративного ПО
Платформы ИИ отличаются от обычных коммерческих программных платформ по целому ряду признаков, включая ориентацию на технологии, специфичные для ИИ, готовые модели и фреймворки, а также требование наличия специальных навыков. Здесь мы рассмотрим некоторые ключевые отличия между стандартным корпоративным ПО и платформами ИИ.
- Традиционное корпоративное ПО является более адаптируемым, в то время как платформы ИИ создаются для разработки, внедрения и управления приложениями ИИ.
- На платформах ИИ часто применяются интеллектуальные технологии, такие как NLP, которые недоступны в обычном корпоративном ПО.
- Для создания и развертывания ИИ-платформ требуются специалисты, в то время как обычные корпоративные программные платформы могут быть разработаны и реализованы более универсальными разработчиками.
- Для эффективной работы ИИ-платформ требуются огромные массивы данных для обучения моделей, в то время как обычные коммерческие программные платформы могут быть созданы с использованием меньшего количества данных.
Популярные технологические стеки
Теперь рассмотрим некоторые популярные и широко распространенные технологические стеки, используемые в технологиях ИИ для разработки ИИ-платформ.
Набор технологий для разработки ИИ-платформ варьируется в зависимости от конкретных требований и сценариев использования. Однако некоторые из часто используемых технологий и фреймворков включают в себя:
- Языки программирования: Python, Java, C++ и R.
- Фреймворки машинного обучения: TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn и Apache MXNet.
- Обработка и управление данными: Apache Spark, Apache Hadoop и Apache Kafka
- Облачные платформы: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud Platform (GCP)
- Управление базами данных: MySQL, PostgreSQL, MongoDB и Cassandra
- Контейнеризация: Docker и Kubernetes
Следует отметить, что выбор технологического стека для разработки ИИ-платформы зависит от таких факторов, как масштабируемость, производительность, стоимость и требования пользователей. Теперь рассмотрим каждый из них в отдельности:
10 Платформ искусственного интеллекта для создания современных приложений
Amazon AI Services
Компания Amazon Web Services (AWS) добилась огромных успехов в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МСО), предоставляя полный спектр услуг, инфраструктуры и ресурсов для помощи клиентам на всех этапах внедрения МСО. Платформа искусственного интеллекта от AWS стала незаменимой для составления прогнозов на основе новых данных, размещения обученных моделей в облаке и обучения моделей машинного обучения в масштабе.
Пользователи сервиса обучения на платформе AWS могут выбирать различные типы машин для задач обучения, включать распределенное обучение, использовать подстройку гиперпараметров, ускорять операции с помощью GPU и TPU и т.д., а также использовать другие возможности настройки. Однако независимо от того, была ли модель обучена на платформе AWS AI, сервис прогнозирования, предлагаемый платформой AWS AI, позволяет пользователям выдавать прогнозы, основанные на обученных моделях.
Среди последних новостей от Amazon — дебют «Bedrock», набора инструментов генеративного ИИ. Bedrock — это набор инструментов генеративного ИИ, который может помочь пользователям AWS в создании чат-ботов, создании и классификации изображений на основе подсказок, а также в генерации и обобщении текста. Сервисы ИИ, доступные в AWS:
TensorFlow
TensorFlow стал исчерпывающим фреймворком для машинного обучения, способным справиться с каждым этапом рабочего процесса. Помимо предварительно обученных моделей и инструментов, упрощающих построение моделей и создание масштабируемых решений, TensorFlow также предлагает модели машинного обучения, готовые к производству. Последняя версия TensorFlow 2 включает в себя поддержку распределенного обучения и Python 3.7, а также оптимизацию ряда API-интерфейсов по сравнению с TensorFlow 1.
TensorFlow Enterprise предлагает превосходную производительность и надежность для приложений искусственного интеллекта, а также управляемые услуги и профессиональную поддержку для предприятий. К встроенной в платформу функциональности TensorFlow I/O добавляются различные файловые системы и типы файлов. Для задач машинного обучения, использующих расширения Dataset, потоков и файловых систем, которые не охватываются встроенной поддержкой TensorFlow, эта коллекция является полезным дополнением. Доступ к сервисам ИИ, доступным на TensorFlow, можно получить через TensorFlow Hub, который выступает в качестве хранилища сотен готовых к развертыванию моделей машинного обучения.
Сервисы Google AI Services
Google Cloud Platform предлагает Google AI Services — полный набор инструментов для работы с машинным обучением. Пользователи могут создавать прогнозы с помощью размещенных на Google Cloud моделей и управлять задачами, моделями и версиями с помощью REST API платформы ИИ.
Сервис обучения на платформе ИИ предлагает настраиваемые опции для обучения моделей, включая выбор типа машины, поддержку распределенного обучения, ускоренное обучение на GPU и TPU. В консоли Google Cloud, представляющей собой удобный интерфейс для взаимодействия с ресурсами машинного обучения, пользователи могут управлять своими моделями, версиями и задачами. Ресурсы платформы ИИ подключены, в частности, к инструментам Google Cloud Cloud Logging и Cloud Monitoring.
Кроме того, пользователи могут использовать программу командной строки Gcloud CLI для поддержки своих моделей и версий, отправки заданий и выполнения дополнительных функций платформы ИИ. Google AI стремится донести преимущества искусственного интеллекта до каждого, начиная с передовых исследований и заканчивая интеграцией продуктов, облегчающих рутинную работу. Сервисы ИИ доступны в облаке Google Cloud:
- Vertex AI
- AutoML
- Dialogflow
- преобразование речи в текст
- Преобразование текста в речь
- VisionAI
H2O
Поставщик программного обеспечения H2O.ai предоставляет предприятиям доступ к целому ряду платформ и решений в области машинного обучения. Для машинного обучения и предиктивной аналитики H2O представляет собой быструю, масштабируемую платформу с открытым исходным кодом и поддержкой in-memory. Пользователи могут просто развернуть модели машинного обучения в корпоративной среде после их разработки на Big Data.
Надежные и эффективные методы, используемые в H2O, такие как обобщенные линейные модели, глубокое обучение и машины с градиентным усилением, получили широкое признание. Обучение и вывод моделей могут быть завершены быстро благодаря оптимизированным, быстрым и распределенным вычислительным возможностям платформ H2O. H2O является отличным вариантом для корпоративных приложений благодаря своей масштабируемости, которая позволяет управлять огромными массивами данных и сложными задачами моделирования.
Для создания максимально совершенной супермодели функция AutoML в H2O автоматизирует все гиперпараметры и алгоритмы. Более 18 000 консорциумов по всему миру используют H2O, который пользуется популярностью как в сообществах R, так и Python. H2O имеет три различных ценовых уровня: Lite (бесплатно), Plus (от 140 долл. США в месяц) и Enterprise (по индивидуальному заказу). Услуги ИИ, доступные на сайте H2o.ai:
Petuum
Petuum — это платформа искусственного интеллекта, которая предоставляет передовые решения в области ИИ и позволяет автоматизировать ИИ нового поколения для предприятий. Композитная, открытая и гибкая корпоративная платформа MLOps от Petuum создана для того, чтобы упростить командам AI/ML масштабирование и эксплуатацию конвейеров машинного обучения.
Платформа, которая является первой в мире композитной MLOps-платформой, позволяет любому человеку автоматизировать процессы с помощью новейших больших языковых моделей (LLM) без знания программирования или искусственного интеллекта. Клиенты Petuum отмечают увеличение скорости достижения ценности и производительности команд и ресурсов ML более чем на 50%.
В настоящее время Petuum выясняет, как заработать на платформе, но одним из возможных источников дохода является схема лицензирования, при которой клиенты платят в зависимости от количества машин, используемых в определенной системе ИИ. Компания Petuum получила щедрое финансирование от таких инвесторов, как SoftBank, Tencent, Advantech Capital, Northern Light Venture Capital и Oriza, на общую сумму 108 млн. долл. С услугами ИИ, предлагаемыми Petuum, можно ознакомиться, перейдя по ссылке.
Polyaxon
Для масштабной работы с моделями глубокого обучения и другими моделями машинного обучения пользователи могут использовать платформу Polyaxon с открытым исходным кодом. Для управления моделями глубокого обучения и другими моделями машинного обучения Polyaxon предлагает платформу, позволяющую автоматически отслеживать важные метрики модели, гиперпараметры, визуализации, артефакты и ресурсы, а также осуществлять контроль версий кода и данных.
Помимо механизма управления рабочими процессами, позволяющего планировать и управлять сложными взаимозависимостями между процессами, Polyaxon предлагает оптимизационный механизм для автоматизации настройки моделей. Кроме того, Polyaxon предлагает реестр с ролевым управлением доступом, безопасностью, аналитикой и управлением для хранения и версионирования компонентов. Воспроизводимость и конвейеры основаны на входных и выходных файлах, а Polyaxon не зависит от языка и фреймворка, поддерживая широкий спектр языков программирования и библиотек.
Выполняйте распределенные модели и параллельные эксперименты с помощью Polyaxon, который доступен для локального или облачного развертывания и позволяет максимально эффективно использовать ресурсы кластера. Для предприятий, желающих работать с моделями глубокого обучения и другими моделями машинного обучения в масштабе, Polyaxon предлагает сильную и адаптируемую платформу машинного обучения, которую стоит изучить. Услуги ИИ, доступные в Polyaxon:
- Polyaxon Cloud
- Polyaxon Enterprise Edition
- Polyaxon Agent on Kubernetes
DataRobot
DataRobot — это комплексная платформа искусственного интеллекта, которая предлагает широкий спектр возможностей взаимодействия систем и команду специалистов по искусственному интеллекту, помогающих компаниям максимально эффективно использовать преимущества искусственного интеллекта.
Благодаря открытости и комплексности жизненного цикла ИИ такие возможности платформы, как производственная ценность, платформы данных и инфраструктура развертывания, позволяют предприятиям получить максимальную отдачу от текущих технологических инвестиций. Пользователи могут создавать, развертывать и управлять моделями машинного обучения в облаке с помощью DataRobot AI Cloud — облачной версии платформы компании. С помощью DataRobot можно автоматизировать различные действия, не требующие специальных знаний.
Neural Designer
Neural Designer — это удобный инструмент для работы с данными и машинного обучения, ориентированный на нейронные сети — передовую технологию в данной области. Благодаря Neural Designer пользователям не нужно писать код или создавать блок-схемы для создания приложений, управляемых искусственным интеллектом. Платформа обладает широким спектром возможностей, таких как автоматическое машинное обучение, сопровождение и развертывание моделей, а также бесшовное соединение с другими программами и платформами.
Neural Designer имеет ряд преимуществ, наиболее заметным из которых является то, что он потребляет меньше всего энергии, чем все конкурирующие платформы машинного обучения. При обучении нейронных сетей это позволяет сэкономить значительные средства. Количество используемых данных, использование графических процессоров, техническая поддержка и длительность подписки определяют стоимость Neural Designer для предприятия. Neural Designer предлагает всестороннюю поддержку с разбивкой по типам лицензий и всеми преимуществами внутреннего технического отдела.
IBM Watson
Watson — это суперкомпьютер, разработанный компанией IBM, который обеспечивает интеллектуальные ответы на запросы за счет сочетания аналитических программ и искусственного интеллекта, известного как «когнитивный интеллект», объединяя современные технологии и программное обеспечение с вычислительной мощностью до 80 терафлопс. IBM Watson использует НЛП для понимания синтаксиса и смысла человеческого языка. Watson отвечает на вопросы людей за считанные секунды, переваривая и анализируя огромные объемы данных.
Благодаря технологии IBM Watson многие предприятия сегодня имеют конкурентные преимущества в области предиктивной аналитики и решения проблем, что повышает ценность для заинтересованных сторон и потребителей. Благодаря доступности облачных технологий IBM Watson стал популярным выбором для малых и средних предприятий в различных отраслях. IBM Watson превратился в надежную и грозную систему искусственного интеллекта, способную обеспечить глубокий анализ и практические решения в различных отраслях. Продукты ИИ, доступные на IBM Watson:
- IBM Watson Discovery
- IBM Watson Orchestrate
- IBM Watson Knowledge Catalog
- IBM Watson Studio
- IBM Instana Observability
- IBM Turbonomic
Заключение
В заключение следует отметить, что использование платформ искусственного интеллекта кардинально изменило подход компаний к работе с приложениями на основе искусственного интеллекта. Модели машинного обучения теперь можно строить и поддерживать в масштабе, что делает технологию более экономичной, чем когда-либо прежде. Конструкция платформы ИИ позволяет разработчикам модифицировать модель для ее обучения на различных специализациях, а уровни платформы ИИ позволяют компаниям развертывать эти модели с использованием различных фреймворков, языков и инструментов.
Несмотря на то что для обучения моделей ИИ-платформ требуются специальные навыки и огромные массивы данных, они крайне важны для предприятий, борющихся за преимущество в цифровой экономике. По мере развития технологий ИИ мы можем ожидать появления новых платформ ИИ, которые изменят наше отношение к моделям машинного и глубокого обучения и их влиянию на общество.