AI 基礎架構簡介與應用
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編輯: Tony
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什么是 AI 基礎架構？
隨著人工智能（AI）在我們的日常生活中用的越來越多，建立一種能夠實現有效和高效工作流程的結構就至關重要。這就是人工智能基礎架構（AI 基礎架構）的用武之地。
精心設計的基礎架構有助于數據科學家和開發人員訪問數據、部署機器學習算法以及管理硬件的計算資源。
AI 基礎架構結合了人工智能和機器學習（AI/ML）技術，來開發和部署可靠且可擴展的數據解決方案。正是這項技術使機器學習成為可能，讓機器能夠像人類一樣思考。
機器學習是一項訓練計算機找到模式、做出預測并從經驗中學習且無需明確編程的技術。它可以用于生成式 AI，并通過深度學習實現，深度學習是一種用于分析和解釋大量數據的機器學習技術。
AI 基礎架構技術堆棧
技術堆棧是一組用于構建和部署軟件應用的技術、框架和工具。我們可以想象這些技術是一層一層“堆”在一起，來構建整個應用的。AI 基礎架構技術堆棧可以通過三個基本層更快地開發和部署應用。
應用層允許人類和計算機與基本的工作流程工具進行協作，包括使用特定模型的端到端應用或面向最終用戶的非特定應用。面向最終用戶的應用通常使用開源 AI 框架來創建可定制的模型，并可以根據特定的業務需求進行定制。
模型層包含了支持 AI 產品各種能力的關鍵檢查點。該層需要用于部署的托管解決方案，模型層包括三個模型。
通用 AI：可復制人類思維和決策過程的人工智能。例如 OpenAI 的 ChatGPT 和 Ultralytics 等 AI 應用。
特定 AI：根據非常具體和相關的數據進行訓練，以實現更高精度的人工智能。例如生成廣告文案和歌詞這樣的任務。
超本地化 AI：可以實現最高精度和相關性的人工智能，旨在成為該領域的專家。例如撰寫科學論文或創建室內設計模型
基礎架構層由構建和訓練 AI 模型所需的硬件和軟件組件組成。GPU（硬件）以及優化和部署工具（軟件）等專用處理器等組件都屬于這一層。云計算服務也是基礎架構層的一部分。
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AI 基礎架構組件有哪些？
現在我們已經介紹了 AI 基礎架構中涉及的三個層，下面我們來了解構建、部署和維護 AI 模型所需的幾個組件。
數據存儲
數據存儲收集和保留各種數字信息，即以位和字節形式存在的應用、網絡協議、文檔、媒體、地址簿、用戶偏好。強大的數據存儲和管理系統對于存儲、整理和檢索 AI 訓練和驗證所需的數據量非常重要。
數據管理
數據管理是指通過數據管理軟件等手段，進行數據的收集、存儲和利用的過程。通過數據管理，您可以了解自己掌握哪些數據、數據所在位置、數據歸誰所有、誰可以看到該數據以及如何訪問數據。通過適當的控制和實施，數據管理工作流可提供所需的分析洞察，幫助做出更好的決策。
機器學習框架
機器學習（ML）是人工智能（AI）的一個子類，是指利用算法識別一組數據中的模式并做出預測。機器學習框架提供了用于設計、訓練和驗證機器學習模型的工具和庫。
機器學習運維
機器學習運維（MLOps）是一組工作流實踐，旨在簡化機器學習（ML）模型的生產、維護和監控過程。通過借鑒 DevOps 和 GitOps 原則，MLOps 旨在建立一個持續不斷演進的流程，使機器學習模型能夠無縫地融入軟件開發的整個生命周期。
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為什么 AI 基礎架構至關重要？
精心設計的 AI 基礎架構可為成功的 AI 和機器學習（ML）運維奠定基礎。它有助于推動創新并實現高效。
優勢
AI 基礎架構可為 AI 運維和企業帶來不少好處。第一個好處是可擴展性，它能提供按需擴展和縮減運維規模的機會，尤其是使用基于云的 AI/ML 解決方案。第二個則是自動化，它允許重復工作以減少錯誤并增加可交付成果的周轉時間。
挑戰
盡管 AI 基礎架構具備眾多優勢，但它確實存在一些挑戰。一大關鍵挑戰是需要處理的數據的數量和質量。由于 AI 系統依賴大量數據來學習和決策，傳統的數據存儲和處理方法可能不足以處理 AI 工作負載的規模和復雜性。另一大挑戰是對實時分析和決策的要求。該要求意味著基礎架構必須快速高效地處理數據，這需要考慮集成合適的解決方案來處理大量數據。
應用
有一些應用可以解決這些挑戰。通過AI-BOX云服務，您可以快速構建、部署和擴展應用。您還可以通過主動管理和支持，提高一致性和安全性，從而提高效率。紅帽邊緣可幫助您在更靠近數據收集地點的地方進行部署，并獲得可指導行動的分析。
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