AI 基础架构简介与应用
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InfoDetail_Editor: Tony
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借助 AI-BOX 在任何环境中更快地启动 AI, 如何通过集成工具、可重复的工作流程、灵活的部署选项以及可信的合作伙伴生态系统来加速 AI/ML 模型和应用整个生命周期。
DGX-HRMS
Time & Payroll Suite
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Attendance, Payroll and Access Control Solution for Cost Reduction and Productivity Gains Details
All‑in‑one automated timekeeping and payroll system with robust, secure processes to guarantee payroll integrity. Includes leave management, shift rostering, multi‑site and chain support, multi‑ledger accounting, and comprehensive modules.
什么是 AI 基础架构？
随着人工智能（AI）在我们的日常生活中用的越来越多，建立一种能够实现有效和高效工作流程的结构就至关重要。这就是人工智能基础架构（AI 基础架构）的用武之地。
精心设计的基础架构有助于数据科学家和开发人员访问数据、部署机器学习算法以及管理硬件的计算资源。
AI 基础架构结合了人工智能和机器学习（AI/ML）技术，来开发和部署可靠且可扩展的数据解决方案。正是这项技术使机器学习成为可能，让机器能够像人类一样思考。
机器学习是一项训练计算机找到模式、做出预测并从经验中学习且无需明确编程的技术。它可以用于生成式 AI，并通过深度学习实现，深度学习是一种用于分析和解释大量数据的机器学习技术。
AI 基础架构技术堆栈
技术堆栈是一组用于构建和部署软件应用的技术、框架和工具。我们可以想象这些技术是一层一层“堆”在一起，来构建整个应用的。AI 基础架构技术堆栈可以通过三个基本层更快地开发和部署应用。
应用层允许人类和计算机与基本的工作流程工具进行协作，包括使用特定模型的端到端应用或面向最终用户的非特定应用。面向最终用户的应用通常使用开源 AI 框架来创建可定制的模型，并可以根据特定的业务需求进行定制。
模型层包含了支持 AI 产品各种能力的关键检查点。该层需要用于部署的托管解决方案，模型层包括三个模型。
通用 AI：可复制人类思维和决策过程的人工智能。例如 OpenAI 的 ChatGPT 和 Ultralytics 等 AI 应用。
特定 AI：根据非常具体和相关的数据进行训练，以实现更高精度的人工智能。例如生成广告文案和歌词这样的任务。
超本地化 AI：可以实现最高精度和相关性的人工智能，旨在成为该领域的专家。例如撰写科学论文或创建室内设计模型
基础架构层由构建和训练 AI 模型所需的硬件和软件组件组成。GPU（硬件）以及优化和部署工具（软件）等专用处理器等组件都属于这一层。云计算服务也是基础架构层的一部分。
详细了解 Ultralytics AI
AI 基础架构组件有哪些？
现在我们已经介绍了 AI 基础架构中涉及的三个层，下面我们来了解构建、部署和维护 AI 模型所需的几个组件。
数据存储
数据存储收集和保留各种数字信息，即以位和字节形式存在的应用、网络协议、文档、媒体、地址簿、用户偏好。强大的数据存储和管理系统对于存储、整理和检索 AI 训练和验证所需的数据量非常重要。
数据管理
数据管理是指通过数据管理软件等手段，进行数据的收集、存储和利用的过程。通过数据管理，您可以了解自己掌握哪些数据、数据所在位置、数据归谁所有、谁可以看到该数据以及如何访问数据。通过适当的控制和实施，数据管理工作流可提供所需的分析洞察，帮助做出更好的决策。
机器学习框架
机器学习（ML）是人工智能（AI）的一个子类，是指利用算法识别一组数据中的模式并做出预测。机器学习框架提供了用于设计、训练和验证机器学习模型的工具和库。
机器学习运维
机器学习运维（MLOps）是一组工作流实践，旨在简化机器学习（ML）模型的生产、维护和监控过程。通过借鉴 DevOps 和 GitOps 原则，MLOps 旨在建立一个持续不断演进的流程，使机器学习模型能够无缝地融入软件开发的整个生命周期。
详细了解如何构建 AI/ML 环境?
为什么 AI 基础架构至关重要？
精心设计的 AI 基础架构可为成功的 AI 和机器学习（ML）运维奠定基础。它有助于推动创新并实现高效。
优势
AI 基础架构可为 AI 运维和企业带来不少好处。第一个好处是可扩展性，它能提供按需扩展和缩减运维规模的机会，尤其是使用基于云的 AI/ML 解决方案。第二个则是自动化，它允许重复工作以减少错误并增加可交付成果的周转时间。
挑战
尽管 AI 基础架构具备众多优势，但它确实存在一些挑战。一大关键挑战是需要处理的数据的数量和质量。由于 AI 系统依赖大量数据来学习和决策，传统的数据存储和处理方法可能不足以处理 AI 工作负载的规模和复杂性。另一大挑战是对实时分析和决策的要求。该要求意味着基础架构必须快速高效地处理数据，这需要考虑集成合适的解决方案来处理大量数据。
应用
有一些应用可以解决这些挑战。通过AI-BOX云服务，您可以快速构建、部署和扩展应用。您还可以通过主动管理和支持，提高一致性和安全性，从而提高效率。红帽边缘可帮助您在更靠近数据收集地点的地方进行部署，并获得可指导行动的分析。
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