Ce este IA în cloud computing?

Ce este IA în cloud computing?

Răspuns scurt: Inteligența artificială în cloud computing se referă la utilizarea platformelor cloud pentru stocarea datelor, închirierea de resurse de calcul, antrenarea modelelor, implementarea lor ca servicii și monitorizarea lor în producție. Contează deoarece majoritatea eșecurilor se concentrează pe date, implementare și operațiuni, nu pe aspecte matematice. Dacă aveți nevoie de scalare rapidă sau lansări repetabile, cloud + MLOps este calea practică.

Concluzii cheie:

Ciclul de viață : Colectarea datelor, construirea funcțiilor, antrenarea, implementarea, apoi monitorizarea deviației, latenței și costului.

Guvernanță : Integrați controale de acces, jurnale de audit și separarea mediului încă de la început.

Reproductibilitate : Înregistrați versiunile de date, codul, parametrii și mediile astfel încât execuțiile să rămână repetabile.

Controlul costurilor : Folosiți procesarea în loturi, memorarea în cache, limitele de scalare automată și antrenamentul spot/preemptibil pentru a evita facturile șocante.

Modele de implementare : Alegeți platforme gestionate, fluxuri de lucru lakehouse, Kubernetes sau RAG în funcție de realitatea echipei.

Ce este inteligența artificială în cloud computing? Infografic

Articole pe care ți-ar putea plăcea să le citești după acesta:

🔗 Instrumente de top pentru gestionarea afacerilor în cloud cu inteligență artificială
Compară platformele cloud de top care optimizează operațiunile, finanțele și echipele.

🔗 Tehnologii necesare pentru IA generativă la scară largă
Infrastructura, datele și guvernanța cheie necesare pentru implementarea GenAI.

🔗 Instrumente AI gratuite pentru analiza datelor
Cele mai bune soluții de inteligență artificială fără costuri pentru curățarea, modelarea și vizualizarea seturilor de date.

🔗 Ce este IA ca serviciu?
Explică AIaaS, beneficiile, modelele de prețuri și cazurile comune de utilizare în afaceri.

Inteligența artificială în cloud computing: definiția simplă 🧠☁️

În esență, inteligența artificială în cloud computing înseamnă utilizarea platformelor cloud pentru a accesa:

În loc să-ți cumperi propriile echipamente scumpe, închiriezi ce ai nevoie, când ai nevoie de ele NIST SP 800-145 . Ca și cum ai închiria o sală de sport pentru un singur antrenament intens, în loc să-ți construiești una în garaj și apoi să nu mai folosești niciodată banda de alergare. Ni se întâmplă și celor mai buni 😬

Simplu spus: inteligența artificială este cea care se scalează, se livrează, se actualizează și funcționează prin intermediul infrastructurii cloud NIST SP 800-145 .

De ce inteligența artificială + cloud este atât de importantă 🚀

Să fim sinceri - majoritatea proiectelor de inteligență artificială nu eșuează pentru că matematica este dificilă. Eșuează pentru că „chestiile din jurul modelului” se încurcă:

  • datele sunt împrăștiate

  • mediile nu se potrivesc

  • Modelul funcționează pe laptopul cuiva, dar nicăieri altundeva

  • Implementarea este tratată ca o idee ulterioară

  • Securitatea și conformitatea apar târziu ca niște verișoare neinvitate 😵

Platformele cloud ajută deoarece oferă:

1) Cântar elastic 📈

Antrenează un model pe un cluster mare pentru o perioadă scurtă de timp, apoi oprește-l NIST SP 800-145 .

2) Experimentare mai rapidă ⚡

Lansați rapid notebook-uri gestionate, conducte predefinite și instanțe GPU. Google Cloud: GPU-uri pentru inteligență artificială .

3) Implementare mai ușoară 🌍

Implementați modele ca API-uri, joburi batch sau servicii încorporate Red Hat: Ce este o API REST? SageMaker Batch Transformare .

4) Ecosisteme de date integrate 🧺

Conductele de date, depozitele și analizele se află adesea deja în cloud-ul AWS: Depozit de date vs. lac de date .

5) Colaborare și guvernanță 🧩

Permisiunile, jurnalele de audit, controlul versiunilor și instrumentele partajate sunt integrate (uneori anevoios, dar totuși) în registrele Azure ML (MLOps) .

Cum funcționează în practică inteligența artificială în cloud computing (fluxul real) 🔁

Iată ciclul de viață obișnuit. Nu versiunea cu „diagrama perfectă”... cea trăită.

Pasul 1: Datele ajung în spațiul de stocare în cloud 🪣

Exemple: compartimente de stocare a obiectelor, lacuri de date, baze de date în cloud Amazon S3 (stocare a obiectelor) AWS: Ce este un lac de date? Prezentare generală a Google Cloud Storage .

Pasul 2: Prelucrarea datelor + construirea de funcționalități 🍳

Îl cureți, îl transformi, creezi funcții, poate îl transmiți în flux.

Pasul 3: Antrenarea modelului 🏋️

Folosești cloud computing (adesea GPU-uri) pentru a antrena Google Cloud: GPU-uri pentru AI :

Pasul 4: Implementare 🚢

Modelele sunt ambalate și livrate prin:

Pasul 5: Monitorizare + actualizări 👀

Urmări:

Acesta este motorul. Aceasta este inteligența artificială în cloud computing în mișcare, nu doar ca o definiție.

Ce face ca o versiune bună de inteligență artificială în cloud computing să fie? ✅☁️🤖

Dacă vrei o implementare „bună” (nu doar o demonstrație extravagantă), concentrează-te pe următoarele:

A) Separarea clară a preocupărilor 🧱

  • stratul de date (stocare, guvernanță)

  • stratul de antrenament (experimente, conducte)

  • strat de servire (API-uri, scalare)

  • strat de monitorizare (metrici, jurnale, alerte) SageMaker Model Monitor

Când totul este amestecat, depanarea se transformă în daune emoționale.

B) Reproductibilitate implicită 🧪

Un sistem bun îți permite să afirmi, fără să faci semne de întrebare:

  • datele care au antrenat acest model

  • versiunea codului

  • hiperparametrii

  • mediul înconjurător

Dacă răspunsul este „ăă, cred că a fost alergarea de marți...”, deja ai probleme 😅

C) Design conștient de costuri 💸

Inteligența artificială în cloud este puternică, dar este și cea mai ușoară modalitate de a crea accidental o factură care te face să-ți pui la îndoială alegerile de viață.

Configurațiile bune includ:

D) Securitate și conformitate integrate 🔐

Nu se fixează mai târziu ca banda adezivă pe o țeavă care curge.

E) O cale reală de la prototip la producție 🛣️

Aceasta este problema importantă. O „versiune” bună de inteligență artificială în cloud include MLOps, modele de implementare și monitorizare de la început. Google Cloud: Ce este MLOps? Altfel, este un proiect de târg științific cu o factură elegantă.

Tabel comparativ: Opțiuni populare de inteligență artificială în cloud (și pentru cine sunt destinate) 🧰📊

Mai jos este un tabel rapid, ușor bazat pe opinii. Prețurile sunt intenționat largi, deoarece prețurile în cloud sunt ca și cum ai comanda cafea - prețul de bază nu este niciodată prețul 😵💫

Instrument / Platformă Public Preț cam mic De ce funcționează (inclusiv note ciudate)
AWS SageMaker Echipe de ML, companii Plată pe măsură ce utilizezi Platformă full-stack de învățare automată - instruire, endpoint-uri, conducte. Puternică, dar cu meniuri peste tot.
Google Vertex AI Echipe de ML, organizații de știința datelor Plată pe măsură ce utilizezi Antrenament gestionat puternic + registru de modele + integrări. Funcționează fără probleme imediat ce funcționează.
Azure Machine Learning Întreprinderi, organizații centrate pe MS Plată pe măsură ce utilizezi Se integrează bine în ecosistemul Azure. Opțiuni bune de guvernanță, multe butoane.
Databricks (ML + Lakehouse) Echipe intensive de inginerie de date Abonament + utilizare Excelent pentru combinarea fluxurilor de date cu tehnologia de învățare automată într-un singur loc. Adesea îndrăgit de echipele practice.
Funcții AI ale fulgului de zăpadă Organizații care pun pe primul loc analizele Bazat pe utilizare E bine când lumea ta e deja într-un depozit. Mai puțin „laborator de învățare automată”, mai mult „IA în stil SQL”
IBM Watsonx Industrii reglementate Prețuri pentru întreprinderi Guvernanța și controalele la nivel de întreprindere sunt un aspect important. Adesea alese pentru configurații cu politici complexe.
Kubernetes gestionat (DIY ML) Ingineri de platformă Variabilă Flexibil și personalizat. În plus... tu suporti durerea atunci când se strică 🙃
Inferență fără server (funcții + puncte finale) Echipe de produs Bazat pe utilizare Excelent pentru trafic aglomerat. Urmărește pornirile la rece și latența ca un șoim.

Nu este vorba despre alegerea „celui mai bun” - ci despre adaptarea la realitatea echipei tale. Acesta este secretul ascuns.

Cazuri comune de utilizare pentru inteligența artificială în cloud computing (cu exemple) 🧩✨

Iată unde excelează configurațiile AI-in-cloud:

1) Automatizarea asistenței pentru clienți 💬

2) Sisteme de recomandare 🛒

  • sugestii de produse

  • fluxuri de conținut

  • „oamenii au cumpărat și”
    Acestea necesită adesea inferențe scalabile și actualizări aproape în timp real.

3) Detectarea fraudelor și evaluarea riscurilor 🕵️

Cloud-ul facilitează gestionarea rafalelor, transmiterea evenimentelor în flux și rularea ansamblurilor.

4) Informații despre documente 📄

  • Conducte OCR

  • extragerea entității

  • analiza contractelor

  • Analiza facturilor Funcții AI Snowflake Cortex
    În multe organizații, acesta este locul în care timpul este predat în liniște.

5) Prognoză și optimizare bazată pe competență 📦

Prognoza cererii, planificarea stocurilor, optimizarea rutelor. Cloud-ul ajută deoarece datele sunt voluminoase, iar recalificarea este frecventă.

6) Aplicații generative de inteligență artificială 🪄

  • redactarea conținutului

  • asistență pentru codare

  • roboți de cunoștințe interne (RAG)

  • generarea sintetică de date Retrieval-Augmented Generation (RAG)
    Acesta este adesea momentul în care companiile spun în sfârșit: „Trebuie să știm unde se află regulile noastre de acces la date”. 😬

Modele arhitecturale pe care le vei vedea peste tot 🏗️

Modelul 1: Platformă de învățare automată gestionată (calea „vrem mai puține dureri de cap”) 😌

Funcționează bine atunci când viteza contează și nu vrei să construiești scule interne de la zero.

Modelul 2: Lakehouse + ML (ruta „data-first”) 🏞️

  • unifică ingineria datelor + fluxurile de lucru ML

  • rulează notebook-uri, conducte, inginerie de caracteristici în apropierea datelor

  • puternic pentru organizațiile care deja se află în sisteme analitice mari, cum ar fi Databricks Lakehouse

Modelul 3: ML containerizat pe Kubernetes (ruta „vrem control”) 🎛️

Cunoscut și sub numele de: „Suntem încrezători și, de asemenea, ne place să depanăm la ore neobișnuite.”

Modelul 4: RAG (Retrieval-Augmented Generation - Generație augmentată prin recuperare) (ruta „folosește-ți cunoștințele”) 📚🤝

  • documente în spațiul de stocare în cloud

  • încorporări + stocare vectorială

  • stratul de recuperare alimentează contextul unui model

  • balustrade + control acces + înregistrare hârtie Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Aceasta este o parte importantă a conversațiilor moderne despre inteligența artificială în cloud, deoarece este modul în care multe companii reale utilizează inteligența artificială generativă în siguranță.

MLOps: Partea pe care toată lumea o subestimează 🧯

Dacă vrei ca inteligența artificială din cloud să se comporte bine în producție, ai nevoie de MLO-uri. Nu pentru că este la modă - pentru că modelele se schimbă, datele se schimbă, iar utilizatorii sunt creativi în cel mai rău mod. Google Cloud: Ce este MLO-ul ?

Piese cheie:

Dacă ignori asta, vei ajunge să ai o „grădină zoologică model” 🦓 în care totul este viu, nimic nu este etichetat și ți-e frică să deschizi poarta.

Securitate, confidențialitate și conformitate (nu e partea distractivă, dar... da) 🔐😅

Inteligența artificială în cloud computing ridică câteva întrebări picante:

Controlul accesului la date 🧾

Cine poate accesa datele de antrenament? Jurnalele de inferență? Solicitări? Rezultatele?

Criptare și secrete 🗝️

Cheile, token-urile și acreditările necesită o gestionare corectă. „Într-un fișier de configurare” nu este o gestionare.

Izolare și închiriere 🧱

Unele organizații necesită medii separate pentru dezvoltare, staging și producție. Cloud-ul ajută - dar numai dacă îl configurezi corect.

Auditabilitate 📋

Organizațiile reglementate trebuie adesea să prezinte:

  • ce date au fost folosite

  • cum au fost luate deciziile

  • cine ce a implementat

  • când a schimbat IBM watsonx.governance

Managementul riscului de model ⚠️

Aceasta include:

  • verificări ale prejudecăților

  • testare contradictorie

  • apărări prompte împotriva injecțiilor (pentru IA generativă)

  • filtrare sigură a ieșirii

Toate acestea se întorc la subiect: nu este vorba doar de „IA găzduită online”. Este vorba de IA operată sub constrângeri reale.

Sfaturi despre costuri și performanță (ca să nu plângi mai târziu) 💸😵💫

Câteva sfaturi testate în luptă:

  • Folosește cel mai mic model care corespunde nevoilor.
    Mai mare nu înseamnă întotdeauna mai bine. Uneori este pur și simplu... mai mare.

  • Inferență în lot atunci când este posibil.
    Transformare în lot SageMaker mai ieftină și mai eficientă .

  • Cache agresiv
    Mai ales pentru interogări și încorporări repetate.

  • Scalare automată, dar limitați-
    o Scalarea nelimitată poate însemna cheltuieli nelimitate Kubernetes: Scalare automată orizontală a podurilor . Întrebați-mă de unde știu… sincer, nu 😬

  • Urmăriți costul per endpoint și per funcționalitate.
    Altfel, veți optimiza lucrul greșit.

  • Utilizați calculul preemptibil spot pentru antrenament.
    Economii mari dacă joburile de antrenament pot gestiona întreruperi. Instanțe spot Amazon EC2, mașini virtuale preemptibile Google Cloud .

Greșeli pe care le fac oamenii (chiar și echipele inteligente) 🤦♂️

  • Tratarea inteligenței artificiale în cloud ca pe „doar conectarea unui model”

  • Ignorarea calității datelor până în ultimul moment

  • Livrarea unui model fără monitorizare SageMaker Model Monitor

  • Nu se planifică reantrenarea pentru cadența Google Cloud: Ce sunt MLOps?

  • Uitând că echipele de securitate există până în săptămâna lansării 😬

  • Supra-inginerie încă din prima zi (uneori o simplă linie de bază câștigă)

Și una discret brutală: echipele subestimează cât de mult disprețuiesc utilizatorii latența. Un model puțin mai puțin precis, dar rapid, câștigă adesea. Oamenii sunt niște mici miracole nerăbdătoare.

Concluzii cheie 🧾✅

IA în cloud computing este practica completă de construire și rulare a IA utilizând infrastructura cloud - scalarea antrenamentului, simplificarea implementării, integrarea conductelor de date și operaționalizarea modelelor cu MLOps, securitate și guvernanță. Google Cloud: Ce este MLOps? NIST SP 800-145 .

Recapitulare rapidă:

  • Cloud-ul oferă inteligenței artificiale infrastructura necesară pentru scalare și livrare 🚀 NIST SP 800-145

  • IA oferă sarcinilor de lucru în cloud „creiere” care automatizează deciziile 🤖

  • Magia nu constă doar în instruire - ci și în implementare, monitorizare și guvernanță 🧠🔐 SageMaker Model Monitor

  • Alege platforme în funcție de nevoile echipei, nu de ceața de marketing 📌

  • Urmărește costurile și operațiunile ca un șoim cu ochelari 🦅👓 (metaforă proastă, dar ai înțeles)

Dacă ați venit aici gândindu-vă „IA în cloud computing este doar un API model”, nu - este un întreg ecosistem. Uneori elegant, alteori turbulent, alteori ambele în aceeași după-amiază 😅☁️

FAQ

Ce înseamnă „IA în cloud computing” în termeni cotidieni

IA în cloud computing înseamnă că folosești platforme cloud pentru a stoca date, a accelera procesarea (CPU-uri/GPU-uri/TPU-uri), a antrena modele, a le implementa și a le monitoriza - fără a deține hardware-ul. În practică, cloud-ul devine locul unde se desfășoară întregul ciclu de viață al IA. Închiriezi ceea ce ai nevoie atunci când ai nevoie, apoi reduci capacitatea când ai terminat.

De ce proiectele de inteligență artificială eșuează fără infrastructură de tip cloud și MLO-uri

Majoritatea eșecurilor se produc în jurul modelului, nu în interiorul acestuia: date inconsistente, medii nepotrivite, implementări fragile și lipsa monitorizării. Instrumentele cloud ajută la standardizarea stocării, a calculului și a modelelor de implementare, astfel încât modelele să nu rămână blocate la „a funcționat pe laptopul meu”. MLOps adaugă liantul lipsă: urmărirea, registrele, conductele și revenirea la versiunea inițială, astfel încât sistemul să rămână reproductibil și ușor de întreținut.

Fluxul de lucru tipic pentru inteligența artificială în cloud computing, de la date la producție

Un flux comun este: datele ajung în spațiul de stocare în cloud, sunt procesate în funcții, apoi modelele se antrenează pe un sistem de calcul scalabil. Apoi, implementați prin intermediul unui endpoint API, al unui job batch, al unei configurări serverless sau al unui serviciu Kubernetes. În cele din urmă, monitorizați latența, drift-ul și costul, apoi iterați cu reantrenare și implementări mai sigure. Majoritatea conductelor reale se desfășoară în buclă constantă, în loc să se livreze o singură dată.

Alegerea între SageMaker, Vertex AI, Azure ML, Databricks și Kubernetes

Alegeți în funcție de realitatea echipei dvs., nu de zgomotul de marketing legat de „cea mai bună platformă”. Platformele de învățare automată gestionate (SageMaker/Vertex AI/Azure ML) reduc dificultățile operaționale prin joburi de instruire, endpoint-uri, registre și monitorizare. Databricks se potrivește adesea echipelor axate pe inginerie de date care doresc învățare automată aproape de pipeline-uri și analize. Kubernetes oferă control și personalizare maxime, dar dețineți și fiabilitate, politici de scalare și depanare atunci când apar probleme.

Modele arhitecturale care apar cel mai des în configurațiile cloud de inteligență artificială de astăzi

Veți vedea în mod constant patru modele: platforme de învățare automată gestionate pentru viteză, Lakehouse + ML pentru organizații axate pe date, ML containerizat pe Kubernetes pentru control și RAG (generare augmentată de recuperare) pentru „utilizarea cunoștințelor noastre interne în siguranță”. RAG include de obicei documente în stocarea în cloud, încorporări + un depozit vectorial, un strat de recuperare și controale de acces cu înregistrare în jurnal. Modelul pe care îl alegeți ar trebui să se potrivească cu guvernanța și maturitatea operațiunilor.

Cum implementează echipele modele de inteligență artificială în cloud: API-uri REST, joburi batch, serverless sau Kubernetes

API-urile REST sunt comune pentru predicții în timp real atunci când latența produsului contează. Inferența în loturi este excelentă pentru scorarea programată și eficiența costurilor, mai ales atunci când rezultatele nu trebuie să fie instantanee. Endpoint-urile fără server pot funcționa bine pentru traficul intens, dar pornirile la rece și latența necesită atenție. Kubernetes este ideal atunci când aveți nevoie de scalare fină și integrare cu instrumentele platformei, dar adaugă complexitate operațională.

Ce trebuie monitorizat în producție pentru a menține sistemele de inteligență artificială sănătoase

Cel puțin, urmăriți latența, ratele de eroare și costul per predicție, astfel încât fiabilitatea și bugetul să rămână vizibile. Pe partea de ML, monitorizați abaterile de la date și abaterile de la performanță pentru a detecta când realitatea se schimbă în cadrul modelului. Înregistrarea cazurilor limită și a rezultatelor necorespunzătoare este, de asemenea, importantă, în special pentru cazurile de utilizare generative în care utilizatorii pot fi creativi și adversari. O bună monitorizare susține, de asemenea, deciziile de anulare a erorilor atunci când modelele regresează.

Reducerea costurilor cu inteligența artificială în cloud fără a afecta performanța

O abordare obișnuită este utilizarea celui mai mic model care îndeplinește cerința, apoi optimizarea inferenței cu procesare în lot și memorare în cache. Scalarea automată ajută, dar are nevoie de limite, astfel încât „elasticitatea” să nu devină „cheltuieli nelimitate”. Pentru antrenament, calculul spot/preemptibil poate economisi mult dacă joburile tolerează întreruperi. Urmărirea costului per endpoint și per caracteristică vă împiedică să optimizați partea greșită a sistemului.

Cele mai mari riscuri de securitate și conformitate cu inteligența artificială în cloud

Marile riscuri sunt accesul necontrolat la date, gestionarea slabă a secretelor și lipsa audit trails pentru cine a instruit și implementat ce. IA generativă adaugă dificultăți suplimentare, cum ar fi injectarea prompturilor, ieșirile nesigure și datele sensibile care apar în jurnale. Multe conducte de dezvoltare necesită izolarea mediului (dezvoltare/înscenare/producție) și politici clare pentru prompturi, ieșiri și înregistrarea inferențelor. Cele mai sigure configurații tratează guvernanța ca pe o cerință de bază a sistemului, nu ca pe un patch din săptămâna lansării.

Referințe

  1. Institutul Național de Standarde și Tehnologie (NIST) - SP 800-145 (Final) - csrc.nist.gov

  2. Google Cloud - GPU-uri pentru inteligență artificială - cloud.google.com

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

  4. Amazon Web Services (AWS) - Amazon S3 (stocare pe obiecte) - aws.amazon.com

  5. Amazon Web Services (AWS) - Ce este un lac de date? - aws.amazon.com

  6. Amazon Web Services (AWS) - Ce este un depozit de date? - aws.amazon.com

  7. Amazon Web Services (AWS) - Servicii de inteligență artificială AWS - aws.amazon.com

  8. Google Cloud - API-uri de inteligență artificială Google Cloud - cloud.google.com

  9. Google Cloud - Ce este MLOps? - cloud.google.com

  10. Google Cloud - Registrul modelelor Vertex AI (Introducere) - docs.cloud.google.com

  11. Red Hat - Ce este o API REST? - redhat.com

  12. Documentația Amazon Web Services (AWS) - Transformare în lot SageMaker - docs.aws.amazon.com

  13. Amazon Web Services (AWS) - Depozit de date vs. lac de date vs. mart de date - aws.amazon.com

  14. Microsoft Learn - Registre Azure ML (MLOps) - learn.microsoft.com

  15. Google Cloud - Prezentare generală a serviciului Google Cloud Storage - docs.cloud.google.com

  16. arXiv - Lucrare despre Generarea Augmentată de Recuperare (RAG) - arxiv.org

  17. Documentația Amazon Web Services (AWS) - Inferență fără server SageMaker - docs.aws.amazon.com

  18. Kubernetes - Scalare automată a podurilor orizontale - kubernetes.io

  19. Google Cloud - Predicții în lot Vertex AI - docs.cloud.google.com

  20. Documentația Amazon Web Services (AWS) - Monitor de model SageMaker - docs.aws.amazon.com

  21. Google Cloud - Monitorizarea modelului Vertex AI (Utilizarea monitorizării modelului) - docs.cloud.google.com

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

  23. Google Cloud - Mașini virtuale preemptibile - docs.cloud.google.com

  24. Documentație Amazon Web Services (AWS) - AWS SageMaker: Cum funcționează (Instruire) - docs.aws.amazon.com

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

  26. Microsoft Azure - Azure Machine Learning - azure.microsoft.com

  27. Databricks - Databricks Lakehouse - databricks.com

  28. Documentație Snowflake - Funcții AI Snowflake (Ghid general) - docs.snowflake.com

  29. IBM - IBM watsonx - ibm.com

  30. Google Cloud - Documentația API-ului Cloud Natural Language - docs.cloud.google.com

  31. Documentația Snowflake - Funcții AI Snowflake Cortex (AI SQL) - docs.snowflake.com

  32. MLflow - Urmărire MLflow - mlflow.org

  33. MLflow - Registrul modelelor MLflow - mlflow.org

  34. Google Cloud - MLOps: Livrare continuă și canale de automatizare în învățarea automată - cloud.google.com

  35. Amazon Web Services (AWS) - Magazin de funcții SageMaker - aws.amazon.com

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

Găsește cea mai recentă tehnologie AI în Magazinul oficial de asistenți AI

Despre noi

Înapoi la blog