اعتبارات هوش مصنوعی چیست و دانشمندان داده چگونه می توانند از آن استفاده کنند؟

ما مفتخریم که با شرکت‌های پیشرو در زمینه هوش مصنوعی و داده همکاری می‌کنیم تا این اعتبارات را به متخصصان داده ارائه دهیم تا به آن‌ها کمک کنیم کار خود را آزمایش، ایجاد و مقیاس‌بندی کنند. چه در حال توسعه مدل‌ها باشید، چه جریان‌های کاری را ساده‌سازی کنید یا برنامه‌های کاربردی بلادرنگ را مستقر کنید، این اعتبارات می‌توانند به تسریع نوآوری و در عین حال کاهش هزینه‌های اولیه کمک کنند.

شرکای اعتباری هوش مصنوعی: چه کسی چه چیزی ارائه می دهد؟

دیتاسور (Datasaur)

دیتاسور یک پلتفرم برچسب‌گذاری داده‌های مشارکتی را ارائه می‌دهد که به‌طور خاص برای جریان‌های کاری پردازش زبان طبیعی (NLP) طراحی شده است. با استفاده از اعتبارات هوش مصنوعی، تیم‌ها می‌توانند فرآیند حاشیه‌نویسی را با استفاده از پیشنهادات هوشمند و مکانیسم‌های کنترل کیفیت، ساده‌تر کنند.

کانفلوئنت (Confluent)

کانفلوئنت یک پلتفرم قوی جریان داده را ارائه می‌دهد که بر اساس آپاچی کافکا (Apache Kafka) ساخته شده است. اعتبارات هوش مصنوعی از کانفلوئنت می‌تواند برای پیاده‌سازی خطوط لوله داده‌های بلادرنگ، نظارت بر جریان داده‌ها و اجرای برنامه‌های کاربردی یادگیری ماشین مبتنی بر جریان استفاده شود.

سرویس های وب آمازون (AWS)

AWS یکی از گسترده‌ترین زیرساخت‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را در جهان ارائه می‌دهد. اعتبارات هوش مصنوعی در اینجا دسترسی به خدماتی مانند SageMaker، نمونه‌های GPU EC2 و ذخیره‌سازی داده‌ها را برای آموزش و استقرار مدل فراهم می‌کند.

یونیون ای‌آی (Union.ai)

یونیون ای‌آی جریان‌های کاری یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر را با استفاده از Flyte، یک پلتفرم اتوماسیون جریان کار که برای تیم‌ها ساخته شده است، تقویت می‌کند. اعتبارات هوش مصنوعی به تیم‌ها کمک می‌کند تا خطوط لوله مدل پیچیده را سازماندهی کنند و در عین حال از قابلیت تکثیر و مقیاس‌پذیری اطمینان حاصل کنند.

وسپا ای‌آی (Vespa.ai)

وسپا ای‌آی سیستم‌های جستجو و توصیه‌گر بلادرنگ را با موتور سرویس‌دهی متن‌باز خود فعال می‌کند. با استفاده از اعتبارات هوش مصنوعی، کاربران می‌توانند موارد استفاده مبتنی بر جستجو را در مقیاس آزمایش کنند و مدل‌های یادگیری ماشین را مستقیماً در توابع رتبه‌بندی ادغام کنند.

مودال (Modal)

مودال محاسبات بدون سرور را ارائه می‌دهد که برای حجم‌های کاری فشرده داده طراحی شده است. اعتبارات را می‌توان برای اجرای توابع پایتون (Python) در فضای ابری بدون مدیریت زیرساخت استفاده کرد، که برای کارهای ETL، استنتاج یادگیری ماشین یا پردازش دسته‌ای ایده‌آل است.

اوزان و تعصبات (Weights & Biases (WandB))

اوزان و تعصبات ردیابی آزمایش، مدیریت مدل و ابزارهای مشارکتی را برای تیم‌های یادگیری ماشین فراهم می‌کند. اعتبارات هوش مصنوعی به کاربران امکان دسترسی به ویژگی‌های سازمانی مانند ثبت مصنوعات، داشبوردهای عملکرد و ردیابی آزمایش مبتنی بر تیم را می‌دهد.

مایکروسافت آژور (Microsoft Azure)

آژور از توسعه هوش مصنوعی از طریق ابزارهایی مانند Azure ML Studio، ماشین‌های مجازی و ادغام Azure OpenAI پشتیبانی می‌کند. اعتبارات هوش مصنوعی امکان دسترسی به محاسبات، ذخیره‌سازی و خدمات هوش مصنوعی لازم برای ساخت و استقرار مدل‌های تولیدی را فراهم می‌کند.

دیتابریکس (Databricks)

دیتابریکس قدرت آپاچی اسپارک (Apache Spark) را با نوت‌بوک‌های مشارکتی و خطوط لوله یادگیری ماشین ترکیب می‌کند. اعتبارات هوش مصنوعی از دیتابریکس به متخصصان داده کمک می‌کند تا مدل‌های اولیه را نمونه‌سازی کنند، مجموعه‌داده‌های بزرگ را پردازش کنند و حجم‌های کاری یادگیری ماشین را در بین تیم‌ها مقیاس‌بندی کنند.

با اعتبارات هوش مصنوعی چه کاری می توانید انجام دهید؟

اعتبارات هوش مصنوعی چیزی بیش از دسترسی رایگان فراهم می‌کنند، بلکه امکان بررسی، اعتبارسنجی و استقرار عملی راه‌حل‌های هوش مصنوعی را فراهم می‌کنند. در اینجا چند روش وجود دارد که متخصصان داده می‌توانند این اعتبارات را به کار گیرند:

1. ساخت و آموزش سریعتر مدل ها

با دسترسی به محیط‌های محاسباتی با کارایی بالا مانند ماشین‌های مجازی (VM) مجهز به GPU یا توابع بدون سرور، می‌توانید مدل‌ها را سریع‌تر آموزش دهید و بدون منتظر ماندن منابع محلی محدود، تکرار کنید. این امر به‌ویژه هنگام کار با مجموعه‌داده‌های بزرگ یا آموزش مدل‌های یادگیری عمیق ارزشمند است.

2. استقرار خطوط لوله ML

اعتبارات هوش مصنوعی می‌تواند برای آزمایش خطوط لوله ML انتها به انتها استفاده شود؛ از پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی گرفته تا استقرار و نظارت. ابزارهایی مانند Union.ai و Modal این فرآیند را ساده می‌کنند و اطمینان می‌دهند که خطوط لوله مقیاس‌پذیر و قابل تکرار هستند.

3. ردیابی و مدیریت آزمایشات

پیگیری عملکرد مدل در نسخه‌های مختلف برای بهبود نتایج ضروری است. پلتفرم‌هایی مانند Weights & Biases به شما امکان می‌دهند معیارها را ثبت کنید، تغییرات را تجسم کنید و با هم‌تیمی‌ها همکاری کنید، که همگی می‌توانند با استفاده از اعتبارات هوش مصنوعی انجام شوند.

4. دسترسی به زیرساخت درجه تولید

ارائه‌دهندگان خدمات ابری مانند AWS و Azure به شما امکان می‌دهند سناریوهای استقرار دنیای واقعی را شبیه‌سازی کنید. با استفاده از اعتبارات، می‌توانید فراتر از اثبات مفهوم حرکت کرده و مدل‌ها را بر روی زیرساختی اجرا کنید که استانداردهای سازمانی را برای زمان کارکرد و قابلیت اطمینان برآورده می‌کند.

5. کاوش در موارد استفاده از داده های بلادرنگ و جریان

ابزارهایی مانند Confluent و Vespa.ai تیم‌ها را قادر می‌سازند تا موارد استفاده را در تجزیه و تحلیل بلادرنگ، توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده و جستجو بررسی کنند. اعتبارات به شما کمک می‌کنند تا در مقیاس بدون نگرانی در مورد هزینه سربار زیرساخت، آزمایش کنید.

6. خودکارسازی و مقیاس بندی گردش کار حاشیه نویسی

با استفاده از پلتفرم‌هایی مانند Datasaur، تیم‌های داده می‌توانند با استفاده از برچسب‌گذاری به کمک هوش مصنوعی و اتوماسیون گردش کار، وظایف حاشیه‌نویسی را کارآمدتر انجام دهند، که برای هر پروژه‌ای که شامل NLP یا طبقه‌بندی متن باشد، بسیار مهم است.

نتیجه گیری: توانمندسازی نوآوری هوش مصنوعی با اعتبارات

اعتبارات هوش مصنوعی چیزی بیش از یک دوره آزمایشی رایگان هستند؛ آن‌ها فرصتی برای آزمایش، اعتبارسنجی و مقیاس‌بندی کار شما با استفاده از پلتفرم‌های درجه تولید هستند. در شرکای ما (از جمله رهبران صنعت مانند AWS، Databricks، Microsoft Azure و Weights & Biases) اعتباراتی را برای توانمندسازی موج بعدی نوآوری در هوش مصنوعی و علم داده ارائه می‌دهند. از این منابع برای پیشبرد مرزها، همکاری با همتایان و به تولید رساندن ایده‌های خود با اطمینان استفاده کنید.