క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్‌లో AI అంటే ఏమిటి?

క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్‌లో AI అంటే ఏమిటి?

సంక్షిప్త సమాధానం: క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్‌లో AI అనేది డేటాను నిల్వ చేయడానికి, కంప్యూట్‌ను అద్దెకు తీసుకోవడానికి, మోడళ్లను శిక్షణ ఇవ్వడానికి, వాటిని సేవలుగా అమలు చేయడానికి మరియు ఉత్పత్తిలో వాటిని పర్యవేక్షించడానికి క్లౌడ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను ఉపయోగించడం. ఇది ముఖ్యమైనది ఎందుకంటే చాలా వైఫల్యాలు గణితాల చుట్టూ కాదు, డేటా, విస్తరణ మరియు కార్యకలాపాల చుట్టూ ఉంటాయి. మీకు వేగవంతమైన స్కేలింగ్ లేదా పునరావృత విడుదలలు అవసరమైతే, క్లౌడ్ + MLOps అనేది ఆచరణాత్మక మార్గం.

కీలకమైన అంశాలు:

జీవితచక్రం : భూమి డేటా, నిర్మాణ లక్షణాలు, శిక్షణ, విస్తరణ, ఆపై డ్రిఫ్ట్, జాప్యం మరియు ఖర్చును పర్యవేక్షించండి.

పాలన : ప్రారంభం నుండే యాక్సెస్ నియంత్రణలు, ఆడిట్ లాగ్‌లు మరియు పర్యావరణ విభజనను నిర్మించడం.

పునరుత్పత్తి : డేటా వెర్షన్‌లు, కోడ్, పారామితులు మరియు వాతావరణాలను రికార్డ్ చేయండి, తద్వారా పరుగులు పునరావృతం అవుతాయి.

ఖర్చు నియంత్రణ : బిల్లు షాక్‌లను నివారించడానికి బ్యాచింగ్, కాషింగ్, ఆటోస్కేలింగ్ క్యాప్‌లు మరియు స్పాట్/ప్రీఎంప్టిబుల్ శిక్షణను ఉపయోగించండి.

విస్తరణ నమూనాలు : బృంద వాస్తవికత ఆధారంగా నిర్వహించబడే ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు, లేక్‌హౌస్ వర్క్‌ఫ్లోలు, కుబెర్నెట్స్ లేదా RAGని ఎంచుకోండి.

క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్‌లో AI అంటే ఏమిటి? ఇన్ఫోగ్రాఫిక్

దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:

🔗 అగ్ర AI క్లౌడ్ వ్యాపార నిర్వహణ సాధనాలు
కార్యకలాపాలు, ఫైనాన్స్ మరియు బృందాలను క్రమబద్ధీకరించే ప్రముఖ క్లౌడ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను పోల్చండి.

🔗 పెద్ద ఎత్తున ఉత్పాదక AI కి అవసరమైన సాంకేతికతలు
GenAI ని అమలు చేయడానికి అవసరమైన కీలకమైన మౌలిక సదుపాయాలు, డేటా మరియు పాలన.

🔗 డేటా విశ్లేషణ కోసం ఉచిత AI సాధనాలు
డేటాసెట్‌లను శుభ్రపరచడానికి, మోడల్ చేయడానికి మరియు దృశ్యమానం చేయడానికి ఉత్తమ ఉచిత AI పరిష్కారాలు.

🔗 సేవగా AI అంటే ఏమిటి?
AIaaS, ప్రయోజనాలు, ధరల నమూనాలు మరియు సాధారణ వ్యాపార వినియోగ సందర్భాలను వివరిస్తుంది.

క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్‌లో AI: ది సింపుల్ డెఫినిషన్ 🧠☁️

క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్‌లో AI అంటే క్లౌడ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను ఉపయోగించి వీటిని యాక్సెస్ చేయడం:

మీ స్వంత ఖరీదైన హార్డ్‌వేర్‌ను కొనుగోలు చేయడానికి బదులుగా, మీకు అవసరమైనప్పుడు NIST SP 800-145 . మీ గ్యారేజీలో జిమ్ నిర్మించి, మళ్లీ ట్రెడ్‌మిల్‌ను ఉపయోగించకుండా, ఒకసారి తీవ్రమైన వ్యాయామం కోసం జిమ్‌ను అద్దెకు తీసుకున్నట్లే. మనలో ఉత్తములకు ఇది జరుగుతుంది 😬

NIST SP 800-145 క్లౌడ్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ద్వారా స్కేల్ చేయడం, షిప్ చేయడం, అప్‌డేట్ చేయడం మరియు ఆపరేట్ చేయడం AI .

AI + క్లౌడ్ ఎందుకు అంత పెద్ద ఒప్పందం 🚀

స్పష్టంగా చెప్పాలంటే - చాలా AI ప్రాజెక్టులు గణితం కష్టం కాబట్టి విఫలం కావు. "మోడల్ చుట్టూ ఉన్న విషయాలు" చిక్కుకుపోవడం వల్ల అవి విఫలమవుతాయి:

  • డేటా చెల్లాచెదురుగా ఉంది

  • పరిసరాలు సరిపోలడం లేదు

  • ఆ మోడల్ ఎవరి ల్యాప్‌టాప్‌లోనైనా పనిచేస్తుంది కానీ మరెక్కడా పనిచేయదు

  • విస్తరణను ఒక పునరాలోచనగా పరిగణిస్తారు

  • భద్రత మరియు సమ్మతి ఆహ్వానించబడని బంధువులా ఆలస్యంగా కనిపిస్తాయి 😵

క్లౌడ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు సహాయపడతాయి ఎందుకంటే అవి వీటిని అందిస్తాయి:

1) ఎలాస్టిక్ స్కేల్ 📈

ఒక పెద్ద క్లస్టర్‌పై ఒక మోడల్‌ను కొద్దిసేపు శిక్షణ ఇవ్వండి, ఆపై దానిని NIST SP 800-145 .

2) వేగవంతమైన ప్రయోగం ⚡

నిర్వహించబడే నోట్‌బుక్‌లు, ప్రీబిల్ట్ పైప్‌లైన్‌లు మరియు GPU ఇన్‌స్టెన్స్‌లను త్వరగా స్పిన్ అప్ చేయండి Google Cloud: AI కోసం GPUలు .

3) సులభమైన విస్తరణ 🌍

APIలు, బ్యాచ్ జాబ్‌లు లేదా ఎంబెడెడ్ సేవలుగా మోడల్‌లను అమలు చేయండి Red Hat: REST API అంటే ఏమిటి? SageMaker బ్యాచ్ ట్రాన్స్‌ఫార్మ్ .

4) ఇంటిగ్రేటెడ్ డేటా ఎకోసిస్టమ్స్ 🧺

మీ డేటా పైప్‌లైన్‌లు, గిడ్డంగులు మరియు విశ్లేషణలు తరచుగా ఇప్పటికే క్లౌడ్‌లో నివసిస్తాయి AWS: డేటా గిడ్డంగి vs డేటా సరస్సు .

5) సహకారం మరియు పాలన 🧩

అనుమతులు, ఆడిట్ లాగ్‌లు, వెర్షన్‌నింగ్ మరియు షేర్డ్ టూలింగ్ (కొన్నిసార్లు బాధాకరంగా, కానీ ఇప్పటికీ) Azure ML రిజిస్ట్రీలలో (MLOps) .

క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్‌లో AI ఆచరణలో ఎలా పనిచేస్తుంది (నిజమైన ప్రవాహం) 🔁

ఇక్కడ సాధారణ జీవితచక్రం ఉంది. “పరిపూర్ణ రేఖాచిత్రం” వెర్షన్ కాదు... నివసించినది.

దశ 1: డేటా క్లౌడ్ స్టోరేజ్‌లోకి వస్తుంది 🪣

ఉదాహరణలు: ఆబ్జెక్ట్ స్టోరేజ్ బకెట్లు, డేటా లేక్‌లు, క్లౌడ్ డేటాబేస్‌లు అమెజాన్ S3 (ఆబ్జెక్ట్ స్టోరేజ్) AWS: డేటా లేక్ అంటే ఏమిటి? గూగుల్ క్లౌడ్ స్టోరేజ్ అవలోకనం .

దశ 2: డేటా ప్రాసెసింగ్ + ఫీచర్ బిల్డింగ్ 🍳

మీరు దాన్ని శుభ్రం చేయండి, రూపాంతరం చెందించండి, లక్షణాలను సృష్టించండి, బహుశా దాన్ని ప్రసారం చేయండి.

దశ 3: మోడల్ శిక్షణ 🏋️

Google Cloud: AI కోసం GPUలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మీరు క్లౌడ్ కంప్యూట్ (తరచుగా GPUలు) ఉపయోగిస్తారు :

దశ 4: విస్తరణ 🚢

మోడల్స్ ప్యాక్ చేయబడి, వీటి ద్వారా అందించబడతాయి:

దశ 5: పర్యవేక్షణ + నవీకరణలు 👀

ట్రాక్:

అదే ఇంజిన్. అది క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్‌లో AI, కేవలం నిర్వచనంగా కాదు.

క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్‌లో AI యొక్క మంచి వెర్షన్‌ను ఏది చేస్తుంది? ✅☁️🤖

మీరు "మంచి" అమలును కోరుకుంటే (కేవలం మెరిసే డెమో కాదు), వీటిపై దృష్టి పెట్టండి:

ఎ) ఆందోళనల స్పష్టమైన విభజన 🧱

  • డేటా పొర (నిల్వ, పాలన)

  • శిక్షణ పొర (ప్రయోగాలు, పైప్‌లైన్‌లు)

  • సర్వింగ్ లేయర్ (APIలు, స్కేలింగ్)

  • పర్యవేక్షణ పొర (మెట్రిక్స్, లాగ్‌లు, హెచ్చరికలు) SageMaker మోడల్ మానిటర్

ప్రతిదీ కలిసి కలిపినప్పుడు, డీబగ్గింగ్ భావోద్వేగ నష్టంగా మారుతుంది.

బి) డిఫాల్ట్‌గా పునరుత్పత్తి సామర్థ్యం 🧪

ఒక మంచి వ్యవస్థ మీరు చేయి ఊపకుండానే ఇలా చెప్పడానికి అనుమతిస్తుంది:

  • ఈ నమూనాకు శిక్షణ ఇచ్చిన డేటా

  • కోడ్ వెర్షన్

  • హైపర్‌పారామీటర్లు

  • పర్యావరణం

సమాధానం “ఉహ్, ఇది మంగళవారం పరుగు అని నేను అనుకుంటున్నాను…” అయితే మీరు ఇప్పటికే ఇబ్బందుల్లో ఉన్నారు 😅

సి) ఖర్చు-అవగాహన కలిగిన డిజైన్ 💸

క్లౌడ్ AI శక్తివంతమైనది, కానీ మీ జీవిత ఎంపికలను ప్రశ్నించేలా చేసే బిల్లును అనుకోకుండా సృష్టించడానికి ఇది సులభమైన మార్గం.

మంచి సెటప్‌లలో ఇవి ఉన్నాయి:

డి) భద్రత మరియు సమ్మతి 🔐 లో బేక్ చేయబడింది

లీకైన పైపుపై డక్ట్ టేప్ లాగా తరువాత బోల్ట్ చేయబడలేదు.

E) ప్రోటోటైప్ నుండి ఉత్పత్తికి నిజమైన మార్గం 🛣️

ఇది చాలా పెద్దది. క్లౌడ్‌లోని AI యొక్క మంచి “వెర్షన్”లో MLOps, డిప్లాయ్‌మెంట్ ప్యాటర్న్‌లు మరియు ప్రారంభం నుండి పర్యవేక్షణ ఉంటాయి Google Cloud: MLOps అంటే ఏమిటి? . లేకపోతే ఇది ఫ్యాన్సీ ఇన్‌వాయిస్‌తో కూడిన సైన్స్ ఫెయిర్ ప్రాజెక్ట్.

పోలిక పట్టిక: ప్రసిద్ధ AI-ఇన్-క్లౌడ్ ఎంపికలు (మరియు అవి ఎవరి కోసం) 🧰📊

క్రింద ఒక చిన్న, కొంచెం అభిప్రాయాలతో కూడిన పట్టిక ఉంది. ధరలు ఉద్దేశపూర్వకంగా విస్తృతంగా ఉన్నాయి ఎందుకంటే క్లౌడ్ ధర అనేది కాఫీని ఆర్డర్ చేయడం లాంటిది - బేస్ ధర ఎప్పుడూ ధర కాదు 😵💫

సాధనం / వేదిక ప్రేక్షకులు ఖరీదైనది ఇది ఎందుకు పనిచేస్తుంది (చమత్కారమైన గమనికలు కూడా ఉన్నాయి)
AWS సేజ్ మేకర్ ML బృందాలు, సంస్థలు చెల్లింపులు ఫుల్-స్టాక్ ML ప్లాట్‌ఫామ్ - శిక్షణ, ఎండ్ పాయింట్‌లు, పైప్‌లైన్‌లు. శక్తివంతమైనది, కానీ ప్రతిచోటా మెనూలు.
గూగుల్ వెర్టెక్స్ AI ML బృందాలు, డేటా సైన్స్ సంస్థలు చెల్లింపులు బలమైన నిర్వహణ శిక్షణ + మోడల్ రిజిస్ట్రీ + ఇంటిగ్రేషన్‌లు. క్లిక్ చేసినప్పుడు సున్నితంగా అనిపిస్తుంది.
అజూర్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఎంటర్‌ప్రైజెస్, MS-కేంద్రీకృత సంస్థలు చెల్లింపులు అజూర్ పర్యావరణ వ్యవస్థతో చక్కగా పనిచేస్తుంది. మంచి పాలన ఎంపికలు, చాలా అవకాశాలు.
డేటాబ్రిక్స్ (ML + లేక్‌హౌస్) డేటా ఇంజనీరింగ్ హెవీ టీమ్స్ సభ్యత్వం + వినియోగం డేటా పైప్‌లైన్‌లు + ML లను ఒకే చోట కలపడానికి చాలా బాగుంది. తరచుగా ఆచరణాత్మక బృందాలు ఇష్టపడతాయి.
స్నోఫ్లేక్ AI లక్షణాలు విశ్లేషణలు-మొదటి సంస్థలు వినియోగం ఆధారంగా మీ ప్రపంచం ఇప్పటికే గిడ్డంగిలో ఉన్నప్పుడు మంచిది. తక్కువ “ML ల్యాబ్”, ఎక్కువ “SQL-ishలో AI.”
ఐబిఎం వాట్సన్క్స్ నియంత్రిత పరిశ్రమలు ఎంటర్‌ప్రైజ్ ధర నిర్ణయం పాలన మరియు సంస్థ నియంత్రణలు ఒక పెద్ద దృష్టి. తరచుగా విధాన-భారీ సెటప్‌ల కోసం ఎంపిక చేయబడతాయి.
మేనేజ్డ్ కుబెర్నెట్స్ (DIY ML) ప్లాట్‌ఫామ్ ఇంజనీర్లు వేరియబుల్ సరళత మరియు అనుకూలత. అలాగే... అది విరిగిపోయినప్పుడు కలిగే బాధ మీదే 🙃
సర్వర్‌లెస్ అనుమితి (ఫంక్షన్‌లు + ఎండ్ పాయింట్‌లు) ఉత్పత్తి బృందాలు వినియోగం ఆధారంగా స్పైకీ ట్రాఫిక్ కి చాలా బాగుంటుంది. చల్లని ప్రారంభాలను మరియు జాప్యాన్ని డేగలా చూడండి.

ఇది "ఉత్తమమైనదాన్ని" ఎంచుకోవడం గురించి కాదు - ఇది మీ జట్టు వాస్తవికతను సరిపోల్చడం గురించి. అదే నిశ్శబ్ద రహస్యం.

క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్‌లో AI కోసం సాధారణ వినియోగ సందర్భాలు (ఉదాహరణలతో) 🧩✨

AI-ఇన్-క్లౌడ్ సెటప్‌లు రాణిస్తున్నది ఇక్కడే:

1) కస్టమర్ సపోర్ట్ ఆటోమేషన్ 💬

2) సిఫార్సు వ్యవస్థలు 🛒

  • ఉత్పత్తి సూచనలు

  • కంటెంట్ ఫీడ్‌లు

  • “ప్రజలు కూడా కొన్నారు”
    వీటికి తరచుగా స్కేలబుల్ అనుమితి మరియు దాదాపు నిజ-సమయ నవీకరణలు అవసరం.

3) మోసం గుర్తింపు మరియు రిస్క్ స్కోరింగ్ 🕵️

క్లౌడ్ బరస్ట్‌లను నిర్వహించడం, ఈవెంట్‌లను ప్రసారం చేయడం మరియు ఎంసెమ్‌బెల్ట్‌లను అమలు చేయడం సులభతరం చేస్తుంది.

4) డాక్యుమెంట్ ఇంటెలిజెన్స్ 📄

  • OCR పైప్‌లైన్‌లు

  • ఎంటిటీ వెలికితీత

  • ఒప్పంద విశ్లేషణ

  • ఇన్‌వాయిస్ పార్సింగ్ స్నోఫ్లేక్ కార్టెక్స్ AI విధులు
    అనేక సంస్థల్లో, ఇక్కడే సమయం నిశ్శబ్దంగా తిరిగి ఇవ్వబడుతుంది.

5) అంచనా వేయడం మరియు నైపుణ్యం-వంపుతిరిగిన ఆప్టిమైజేషన్ 📦

డిమాండ్ అంచనా, ఇన్వెంటరీ ప్లానింగ్, రూట్ ఆప్టిమైజేషన్. డేటా పెద్దదిగా ఉండటం మరియు తిరిగి శిక్షణ తరచుగా ఉండటం వలన క్లౌడ్ సహాయపడుతుంది.

6) జనరేటివ్ AI యాప్‌లు 🪄

  • కంటెంట్ డ్రాఫ్టింగ్

  • కోడ్ సహాయం

  • అంతర్గత జ్ఞాన బాట్‌లు (RAG)

  • సింథటిక్ డేటా జనరేషన్ రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) పేపర్
    ఇది తరచుగా కంపెనీలు చివరకు చెప్పే క్షణం: “మా డేటా యాక్సెస్ నియమాలు ఎక్కడ నివసిస్తాయో మనం తెలుసుకోవాలి.” 😬

మీరు ప్రతిచోటా చూసే ఆర్కిటెక్చర్ నమూనాలు 🏗️

నమూనా 1: నిర్వహించబడిన ML ప్లాట్‌ఫారమ్ (“మాకు తక్కువ తలనొప్పులు కావాలి” మార్గం) 😌

వేగం ముఖ్యమైనప్పుడు బాగా పనిచేస్తుంది మరియు మీరు మొదటి నుండి అంతర్గత సాధనాలను నిర్మించకూడదనుకుంటారు.

నమూనా 2: లేక్‌హౌస్ + ML (“డేటా-ఫస్ట్” మార్గం) 🏞️

  • డేటా ఇంజనీరింగ్ + ML వర్క్‌ఫ్లోలను ఏకీకృతం చేయండి

  • డేటా దగ్గర నోట్‌బుక్‌లు, పైప్‌లైన్‌లు, ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్‌ను అమలు చేయండి

  • ఇప్పటికే పెద్ద విశ్లేషణ వ్యవస్థలలో నివసిస్తున్న సంస్థలకు బలమైనది డేటాబ్రిక్స్ లేక్‌హౌస్

నమూనా 3: కుబెర్నెట్స్‌లో కంటైనరైజ్డ్ ML (“మాకు నియంత్రణ కావాలి” మార్గం) 🎛️

"మేము నమ్మకంగా ఉన్నాము మరియు మేము అప్పుడప్పుడు డీబగ్గింగ్ చేయాలనుకుంటున్నాము" అని కూడా పిలుస్తారు

నమూనా 4: RAG (తిరిగి పొందడం-వృద్ధి చెందిన తరం) (“మీ జ్ఞానాన్ని ఉపయోగించుకోండి” మార్గం) 📚🤝

  • క్లౌడ్ నిల్వలో పత్రాలు

  • ఎంబెడ్డింగ్‌లు + వెక్టర్ స్టోర్

  • రిట్రీవల్ లేయర్ ఒక మోడల్‌కు సందర్భాన్ని ఫీడ్ చేస్తుంది

  • గార్డ్‌రైల్స్ + యాక్సెస్ కంట్రోల్ + లాగింగ్ రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) పేపర్

ఆధునిక AI-ఇన్-క్లౌడ్ సంభాషణలలో ఇది ఒక ప్రధాన భాగం ఎందుకంటే ఇది ఎన్ని నిజమైన వ్యాపారాలు ఉత్పాదక AIని సురక్షితంగా ఉపయోగిస్తాయో తెలియజేస్తుంది.

MLOps: అందరూ తక్కువ అంచనా వేసే భాగం 🧯

క్లౌడ్‌లోని AI ఉత్పత్తిలో ప్రవర్తించాలని మీరు కోరుకుంటే, మీకు MLOps అవసరం. ఇది ట్రెండీగా ఉండటం వల్ల కాదు - ఎందుకంటే మోడల్స్ డ్రిఫ్ట్, డేటా మార్పులు మరియు వినియోగదారులు చెత్త మార్గంలో సృజనాత్మకంగా ఉంటారు Google Cloud: MLOps అంటే ఏమిటి? .

కీలక భాగాలు:

మీరు దీన్ని విస్మరిస్తే, మీరు "మోడల్ జూ"తో ముగుస్తుంది 🦓 అక్కడ ప్రతిదీ సజీవంగా ఉంటుంది, ఏమీ లేబుల్ చేయబడదు మరియు మీరు గేట్ తెరవడానికి భయపడతారు.

భద్రత, గోప్యత మరియు సమ్మతి (సరదా భాగం కాదు, కానీ... అవును) 🔐😅

క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్‌లో AI కొన్ని ఆసక్తికరమైన ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది:

డేటా యాక్సెస్ నియంత్రణ 🧾

శిక్షణ డేటాను ఎవరు యాక్సెస్ చేయవచ్చు? అనుమితి లాగ్‌లు? ప్రాంప్ట్‌లు? అవుట్‌పుట్‌లు?

ఎన్‌క్రిప్షన్ మరియు రహస్యాలు 🗝️

కీలు, టోకెన్లు మరియు ఆధారాలను సరిగ్గా నిర్వహించడం అవసరం. “కాన్ఫిగర్ ఫైల్‌లో” అనేది హ్యాండ్లింగ్ కాదు.

ఒంటరితనం మరియు అద్దె 🧱

కొన్ని ఆర్గ్‌లకు డెవ్, స్టేజింగ్, ప్రొడక్షన్ కోసం ప్రత్యేక వాతావరణాలు అవసరం. క్లౌడ్ సహాయపడుతుంది - కానీ మీరు దానిని సరిగ్గా సెటప్ చేస్తేనే.

ఆడిటిబిలిటీ 📋

నియంత్రిత సంస్థలు తరచుగా వీటిని చూపించాల్సి ఉంటుంది:

  • ఏ డేటా ఉపయోగించబడింది

  • నిర్ణయాలు ఎలా తీసుకున్నారు

  • ఎవరు ఏమి అమలు చేశారు?

  • IBM watsonx.governance మారినప్పుడు

మోడల్ రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ⚠️

ఇందులో ఇవి ఉన్నాయి:

  • పక్షపాత తనిఖీలు

  • వ్యతిరేక పరీక్ష

  • ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్ డిఫెన్స్‌లు (జనరేటివ్ AI కోసం)

  • సురక్షిత అవుట్‌పుట్ ఫిల్టరింగ్

ఇవన్నీ అసలు విషయానికి తిరిగి వస్తున్నాయి: ఇది కేవలం “ఆన్‌లైన్‌లో హోస్ట్ చేయబడిన AI” కాదు. ఇది నిజమైన పరిమితుల కింద నిర్వహించబడే AI.

ఖర్చు మరియు పనితీరు చిట్కాలు (కాబట్టి మీరు తర్వాత ఏడవకండి) 💸😵💫

యుద్ధంలో పరీక్షించబడిన కొన్ని చిట్కాలు:

  • అవసరాన్ని తీర్చే అతి చిన్న మోడల్‌ను ఉపయోగించండి
    పెద్దది ఎల్లప్పుడూ మంచిది కాదు. కొన్నిసార్లు అది కేవలం… పెద్దదిగా ఉంటుంది.

  • సాధ్యమైనప్పుడు బ్యాచ్ అనుమితి
    చౌకైన మరియు మరింత సమర్థవంతమైన SageMaker బ్యాచ్ పరివర్తన .


  • ముఖ్యంగా పునరావృత ప్రశ్నలు మరియు ఎంబెడ్డింగ్‌ల కోసం దూకుడుగా కాష్ చేయండి

  • ఆటోస్కేల్ చేయండి, కానీ దాన్ని పరిమితం చేయండి
    అపరిమిత స్కేలింగ్ అంటే అపరిమిత ఖర్చు అని అర్థం కుబెర్నెట్స్: క్షితిజ సమాంతర పాడ్ ఆటోస్కేలింగ్ . నాకు ఎలా తెలుసు అని అడగండి... నిజానికి, వద్దు 😬

  • ఎండ్‌పాయింట్ మరియు ఫీచర్‌కు ధరను ట్రాక్ చేయండి
    లేకపోతే మీరు తప్పు విషయాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేస్తారు.

  • శిక్షణ కోసం స్పాట్-ప్రీఎంప్టిబుల్ కంప్యూట్‌ను ఉపయోగించండి
    మీ శిక్షణ ఉద్యోగాలు అంతరాయాలను నిర్వహించగలిగితే గొప్ప పొదుపు Amazon EC2 స్పాట్ ఇన్‌స్టాన్స్‌లు Google Cloud ప్రీఎంప్టిబుల్ VMలు .

మనుషులు చేసే తప్పులు (తెలివైన జట్లు కూడా) 🤦♂️

  • క్లౌడ్ AI ని "మోడల్‌ను ప్లగ్ ఇన్ చేయండి" గా పరిగణించడం

  • చివరి నిమిషం వరకు డేటా నాణ్యతను విస్మరించడం

  • SageMaker మోడల్ మానిటర్‌ను పర్యవేక్షించకుండా మోడల్‌ను షిప్పింగ్ చేయడం

  • కాడెన్స్‌ను తిరిగి శిక్షణ ఇవ్వడానికి ప్రణాళిక వేయడం లేదు Google క్లౌడ్: MLOps అంటే ఏమిటి?

  • ప్రయోగ వారం వరకు భద్రతా బృందాలు ఉన్నాయని మర్చిపోతున్నాను 😬

  • మొదటి రోజు నుండే ఓవర్-ఇంజనీరింగ్ (కొన్నిసార్లు సాధారణ బేస్‌లైన్ గెలుస్తుంది)

అలాగే, నిశ్శబ్దంగా క్రూరంగా ఉంటుంది: వినియోగదారులు జాప్యాన్ని ఎంతగా ద్వేషిస్తారో జట్లు తక్కువ అంచనా వేస్తాయి. కొంచెం తక్కువ ఖచ్చితమైనది కానీ వేగంగా ఉండే మోడల్ తరచుగా గెలుస్తుంది. మానవులు అసహనంతో చిన్న అద్భుతాలు చేస్తారు.

ముఖ్యమైన విషయాలు 🧾✅

క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్‌లో AI అనేది క్లౌడ్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌ను ఉపయోగించి AIని నిర్మించడం మరియు అమలు చేయడం యొక్క పూర్తి అభ్యాసం - స్కేలింగ్ శిక్షణ, విస్తరణను సరళీకృతం చేయడం, డేటా పైప్‌లైన్‌లను ఏకీకృతం చేయడం మరియు MLOps, భద్రత మరియు పాలనతో నమూనాలను అమలు చేయడం. Google క్లౌడ్: MLOps అంటే ఏమిటి? NIST SP 800-145 .

త్వరిత సారాంశం:

  • క్లౌడ్ AI ని స్కేల్ చేసి షిప్ చేయడానికి మౌలిక సదుపాయాలను ఇస్తుంది 🚀 NIST SP 800-145

  • AI క్లౌడ్ వర్క్‌లోడ్‌లకు నిర్ణయాలను ఆటోమేట్ చేసే “మెదడులను” ఇస్తుంది 🤖

  • మాయాజాలం అంటే కేవలం శిక్షణ కాదు - ఇది విస్తరణ, పర్యవేక్షణ మరియు పాలన 🧠🔐 SageMaker మోడల్ మానిటర్

  • మార్కెటింగ్ పొగమంచు కాకుండా జట్టు అవసరాల ఆధారంగా ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను ఎంచుకోండి 📌

  • ఖర్చులు మరియు కార్యకలాపాలను కళ్ళద్దాలు పెట్టుకున్న గద్దలా చూడండి 🦅👓 (చెడు రూపకం, కానీ మీకు అర్థమవుతుంది)

"క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్‌లో AI కేవలం ఒక మోడల్ API" అని ఆలోచిస్తూ మీరు ఇక్కడికి వస్తే, కాదు - ఇది మొత్తం పర్యావరణ వ్యవస్థ. కొన్నిసార్లు సొగసైనది, కొన్నిసార్లు అల్లకల్లోలంగా ఉంటుంది, కొన్నిసార్లు రెండూ ఒకే మధ్యాహ్నం 😅☁️

ఎఫ్ ఎ క్యూ

"క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్‌లో AI" అంటే రోజువారీ పరంగా ఏమిటి?

క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్‌లో AI అంటే మీరు డేటాను నిల్వ చేయడానికి, కంప్యూట్ (CPUలు/GPUలు/TPUలు) స్పిన్ అప్ చేయడానికి, మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి, వాటిని అమలు చేయడానికి మరియు వాటిని పర్యవేక్షించడానికి క్లౌడ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను ఉపయోగించడం - హార్డ్‌వేర్‌ను కలిగి ఉండకుండానే. ఆచరణలో, క్లౌడ్ మీ మొత్తం AI జీవితచక్రం నడిచే ప్రదేశంగా మారుతుంది. మీకు అవసరమైనప్పుడు మీకు అవసరమైనదాన్ని అద్దెకు తీసుకుంటారు, ఆపై మీరు పూర్తి చేసిన తర్వాత స్కేల్ తగ్గించుకుంటారు.

క్లౌడ్-శైలి మౌలిక సదుపాయాలు మరియు MLOps లేకుండా AI ప్రాజెక్టులు ఎందుకు విఫలమవుతాయి

చాలా వైఫల్యాలు మోడల్ లోపల కాకుండా, దాని చుట్టూ జరుగుతాయి: అస్థిరమైన డేటా, సరిపోలని వాతావరణాలు, పెళుసుగా ఉండే విస్తరణలు మరియు పర్యవేక్షణ లేకపోవడం. క్లౌడ్ టూలింగ్ నిల్వ, కంప్యూట్ మరియు విస్తరణ నమూనాలను ప్రామాణీకరించడంలో సహాయపడుతుంది, తద్వారా మోడల్‌లు “ఇది నా ల్యాప్‌టాప్‌లో పనిచేసింది” అనే దానిలో చిక్కుకోవు. MLOps తప్పిపోయిన జిగురును జోడిస్తుంది: ట్రాకింగ్, రిజిస్ట్రీలు, పైప్‌లైన్‌లు మరియు రోల్‌బ్యాక్, తద్వారా సిస్టమ్ పునరుత్పత్తి మరియు నిర్వహణకు అనుకూలంగా ఉంటుంది.

డేటా నుండి ఉత్పత్తి వరకు క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్‌లో AI కోసం సాధారణ వర్క్‌ఫ్లో

ఒక సాధారణ ప్రవాహం ఏమిటంటే: డేటా క్లౌడ్ స్టోరేజ్‌లోకి ల్యాండ్ అవుతుంది, ఫీచర్లలోకి ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది, ఆపై మోడల్‌లు స్కేలబుల్ కంప్యూట్‌పై శిక్షణ పొందుతాయి. తరువాత, మీరు API ఎండ్‌పాయింట్, బ్యాచ్ జాబ్, సర్వర్‌లెస్ సెటప్ లేదా కుబెర్నెట్స్ సర్వీస్ ద్వారా అమలు చేస్తారు. చివరగా, మీరు జాప్యం, డ్రిఫ్ట్ మరియు ఖర్చును పర్యవేక్షిస్తారు, ఆపై తిరిగి శిక్షణ మరియు సురక్షితమైన విస్తరణలతో పునరావృతం చేస్తారు. చాలా నిజమైన పైప్‌లైన్‌లు ఒకసారి షిప్పింగ్ కాకుండా నిరంతరం లూప్ అవుతాయి.

SageMaker, Vertex AI, Azure ML, Databricks మరియు Kubernetes మధ్య ఎంచుకోవడం

మీ బృందం యొక్క వాస్తవికత ఆధారంగా ఎంచుకోండి, "ఉత్తమ ప్లాట్‌ఫామ్" మార్కెటింగ్ శబ్దం కాదు. నిర్వహించబడే ML ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు (SageMaker/Vertex AI/Azure ML) శిక్షణ ఉద్యోగాలు, ఎండ్‌పాయింట్‌లు, రిజిస్ట్రీలు మరియు పర్యవేక్షణతో కార్యాచరణ తలనొప్పులను తగ్గిస్తాయి. పైప్‌లైన్‌లు మరియు విశ్లేషణలకు దగ్గరగా MLని కోరుకునే డేటా-ఇంజనీరింగ్-భారీ బృందాలకు డేటాబ్రిక్స్ తరచుగా సరిపోతాయి. Kubernetes గరిష్ట నియంత్రణ మరియు అనుకూలీకరణను అందిస్తుంది, కానీ మీరు విషయాలు విచ్ఛిన్నమైనప్పుడు విశ్వసనీయత, స్కేలింగ్ విధానాలు మరియు డీబగ్గింగ్‌ను కూడా కలిగి ఉంటారు.

ఈరోజు AI క్లౌడ్ సెటప్‌లలో ఎక్కువగా కనిపించే ఆర్కిటెక్చర్ నమూనాలు

మీరు నిరంతరం నాలుగు నమూనాలను చూస్తారు: వేగం కోసం నిర్వహించబడే ML ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు, డేటా-ఫస్ట్ ఆర్గనైజేషన్‌ల కోసం లేక్‌హౌస్ + ML, నియంత్రణ కోసం కుబెర్నెట్స్‌లో కంటైనరైజ్డ్ ML మరియు “మన అంతర్గత జ్ఞానాన్ని సురక్షితంగా ఉపయోగించుకోవడం” కోసం RAG (తిరిగి పొందడం-అభివృద్ధి చెందిన జనరేషన్). RAG సాధారణంగా క్లౌడ్ స్టోరేజ్‌లోని డాక్యుమెంట్‌లు, ఎంబెడ్డింగ్‌లు + వెక్టర్ స్టోర్, రిట్రీవల్ లేయర్ మరియు లాగింగ్‌తో యాక్సెస్ నియంత్రణలను కలిగి ఉంటుంది. మీరు ఎంచుకునే నమూనా మీ గవర్నెన్స్ మరియు ops మెచ్యూరిటీకి సరిపోలాలి.

క్లౌడ్ AI మోడళ్లను బృందాలు ఎలా అమలు చేస్తాయి: REST APIలు, బ్యాచ్ జాబ్‌లు, సర్వర్‌లెస్ లేదా కుబెర్నెట్స్

ఉత్పత్తి జాప్యం ముఖ్యమైనప్పుడు నిజ-సమయ అంచనాలకు REST APIలు సర్వసాధారణం. షెడ్యూల్ చేయబడిన స్కోరింగ్ మరియు ఖర్చు సామర్థ్యం కోసం బ్యాచ్ అనుమితి గొప్పది, ముఖ్యంగా ఫలితాలు తక్షణమే ఉండనవసరం లేనప్పుడు. సర్వర్‌లెస్ ఎండ్ పాయింట్‌లు స్పైకీ ట్రాఫిక్‌కు బాగా పని చేస్తాయి, కానీ కోల్డ్ స్టార్ట్‌లు మరియు జాప్యంపై శ్రద్ధ అవసరం. మీకు ఫైన్-గ్రెయిన్డ్ స్కేలింగ్ మరియు ప్లాట్‌ఫామ్ టూలింగ్‌తో ఏకీకరణ అవసరమైనప్పుడు కుబెర్నెట్స్ అనువైనది, కానీ ఇది కార్యాచరణ సంక్లిష్టతను జోడిస్తుంది.

AI వ్యవస్థలను ఆరోగ్యంగా ఉంచడానికి ఉత్పత్తిలో ఏమి పర్యవేక్షించాలి

విశ్వసనీయత మరియు బడ్జెట్ కనిపించేలా కనీసం, జాప్యం, ఎర్రర్ రేట్లు మరియు అంచనాకు ఖర్చును ట్రాక్ చేయండి. ML వైపు, మోడల్ కింద వాస్తవికత మారినప్పుడు పట్టుకోవడానికి డేటా డ్రిఫ్ట్ మరియు పనితీరు డ్రిఫ్ట్‌ను పర్యవేక్షించండి. లాగింగ్ ఎడ్జ్ కేసులు మరియు చెడు అవుట్‌పుట్‌లు కూడా ముఖ్యమైనవి, ముఖ్యంగా వినియోగదారులు సృజనాత్మకంగా వ్యతిరేకించగల ఉత్పాదక వినియోగ కేసులకు. మంచి పర్యవేక్షణ కూడా మోడల్‌లు తిరోగమనంలో ఉన్నప్పుడు రోల్‌బ్యాక్ నిర్ణయాలకు మద్దతు ఇస్తుంది.

పనితీరును తగ్గించకుండా క్లౌడ్ AI ఖర్చులను తగ్గించడం

అవసరాన్ని తీర్చే అతి చిన్న మోడల్‌ను ఉపయోగించడం, ఆపై బ్యాచింగ్ మరియు కాషింగ్‌తో అనుమితిని ఆప్టిమైజ్ చేయడం ఒక సాధారణ విధానం. ఆటోస్కేలింగ్ సహాయపడుతుంది, కానీ దీనికి క్యాప్స్ అవసరం కాబట్టి “ఎలాస్టిక్” “అపరిమిత వ్యయం”గా మారదు. శిక్షణ కోసం, మీ ఉద్యోగాలు అంతరాయాలను తట్టుకుంటే స్పాట్/ప్రీఎంప్టబుల్ కంప్యూట్ చాలా ఆదా చేస్తుంది. ఎండ్‌పాయింట్ మరియు ఫీచర్‌కు ఖర్చును ట్రాక్ చేయడం వలన మీరు సిస్టమ్ యొక్క తప్పు భాగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయకుండా నిరోధిస్తుంది.

క్లౌడ్‌లో AIతో అతిపెద్ద భద్రత మరియు సమ్మతి ప్రమాదాలు

పెద్ద ప్రమాదాలు అనియంత్రిత డేటా యాక్సెస్, బలహీనమైన రహస్య నిర్వహణ మరియు ఎవరు శిక్షణ ఇచ్చి దేనిని అమలు చేశారో ఆడిట్ ట్రయల్స్ లేకపోవడం. ఉత్పాదక AI ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్, అసురక్షిత అవుట్‌పుట్‌లు మరియు లాగ్‌లలో కనిపించే సున్నితమైన డేటా వంటి అదనపు తలనొప్పులను జోడిస్తుంది. చాలా పైప్‌లైన్‌లకు పర్యావరణ ఐసోలేషన్ (డెవలప్/స్టేజింగ్/ప్రోడ్) మరియు ప్రాంప్ట్‌లు, అవుట్‌పుట్‌లు మరియు ఇన్ఫెరెన్స్ లాగింగ్ కోసం స్పష్టమైన విధానాలు అవసరం. సురక్షితమైన సెటప్‌లు గవర్నెన్స్‌ను లాంచ్-వీక్ ప్యాచ్‌గా కాకుండా కోర్ సిస్టమ్ అవసరంగా పరిగణిస్తాయి.

ప్రస్తావనలు

  1. నేషనల్ ఇన్‌స్టిట్యూట్ ఆఫ్ స్టాండర్డ్స్ అండ్ టెక్నాలజీ (NIST) - SP 800-145 (ఫైనల్) - csrc.nist.gov

  2. గూగుల్ క్లౌడ్ - AI కోసం GPUలు - cloud.google.com

  3. Google క్లౌడ్ - క్లౌడ్ TPU డాక్యుమెంటేషన్ - docs.cloud.google.com

  4. అమెజాన్ వెబ్ సర్వీసెస్ (AWS) - అమెజాన్ S3 (వస్తువు నిల్వ) - aws.amazon.com

  5. అమెజాన్ వెబ్ సర్వీసెస్ (AWS) - డేటా సరస్సు అంటే ఏమిటి? - aws.amazon.com

  6. అమెజాన్ వెబ్ సర్వీసెస్ (AWS) - డేటా గిడ్డంగి అంటే ఏమిటి? - aws.amazon.com

  7. అమెజాన్ వెబ్ సర్వీసెస్ (AWS) - AWS AI సేవలు - aws.amazon.com

  8. గూగుల్ క్లౌడ్ - గూగుల్ క్లౌడ్ AI APIలు - cloud.google.com

  9. గూగుల్ క్లౌడ్ - MLOps అంటే ఏమిటి? - cloud.google.com

  10. గూగుల్ క్లౌడ్ - వెర్టెక్స్ AI మోడల్ రిజిస్ట్రీ (పరిచయం) - docs.cloud.google.com

  11. Red Hat - REST API అంటే ఏమిటి? - redhat.com

  12. అమెజాన్ వెబ్ సర్వీసెస్ (AWS) డాక్యుమెంటేషన్ - సేజ్ మేకర్ బ్యాచ్ ట్రాన్స్ఫార్మ్ - docs.aws.amazon.com

  13. అమెజాన్ వెబ్ సర్వీసెస్ (AWS) - డేటా వేర్‌హౌస్ vs డేటా లేక్ vs డేటా మార్ట్ - aws.amazon.com

  14. మైక్రోసాఫ్ట్ లెర్న్ - అజూర్ ML రిజిస్ట్రీలు (MLops) - learn.microsoft.com

  15. Google Cloud - Google Cloud Storage అవలోకనం - docs.cloud.google.com

  16. arXiv - రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) పేపర్ - arxiv.org

  17. అమెజాన్ వెబ్ సర్వీసెస్ (AWS) డాక్యుమెంటేషన్ - సేజ్ మేకర్ సర్వర్‌లెస్ ఇన్ఫరెన్స్ - docs.aws.amazon.com

  18. కుబెర్నెట్స్ - క్షితిజ సమాంతర పాడ్ ఆటోస్కేలింగ్ - kubernetes.io

  19. గూగుల్ క్లౌడ్ - వెర్టెక్స్ AI బ్యాచ్ అంచనాలు - docs.cloud.google.com

  20. అమెజాన్ వెబ్ సర్వీసెస్ (AWS) డాక్యుమెంటేషన్ - సేజ్ మేకర్ మోడల్ మానిటర్ - docs.aws.amazon.com

  21. గూగుల్ క్లౌడ్ - వెర్టెక్స్ AI మోడల్ మానిటరింగ్ (మోడల్ మానిటరింగ్ ఉపయోగించి) - docs.cloud.google.com

  22. అమెజాన్ వెబ్ సర్వీసెస్ (AWS) - అమెజాన్ EC2 స్పాట్ ఇన్‌స్టాన్సెస్ - aws.amazon.com

  23. గూగుల్ క్లౌడ్ - ప్రీఎంప్టిబుల్ VMలు - docs.cloud.google.com

  24. అమెజాన్ వెబ్ సర్వీసెస్ (AWS) డాక్యుమెంటేషన్ - AWS సేజ్ మేకర్: ఇది ఎలా పనిచేస్తుంది (శిక్షణ) - docs.aws.amazon.com

  25. గూగుల్ క్లౌడ్ - గూగుల్ వెర్టెక్స్ AI - cloud.google.com

  26. మైక్రోసాఫ్ట్ అజూర్ - అజూర్ మెషిన్ లెర్నింగ్ - azure.microsoft.com

  27. డేటాబ్రిక్స్ - డేటాబ్రిక్స్ లేక్‌హౌస్ - databricks.com

  28. స్నోఫ్లేక్ డాక్యుమెంటేషన్ - స్నోఫ్లేక్ AI ఫీచర్లు (ఓవర్‌వ్యూ గైడ్) - docs.snowflake.com

  29. ఐబిఎం - ఐబిఎం వాట్సన్క్స్ - ఐబిఎం.కామ్

  30. గూగుల్ క్లౌడ్ - క్లౌడ్ నేచురల్ లాంగ్వేజ్ API డాక్యుమెంటేషన్ - docs.cloud.google.com

  31. స్నోఫ్లేక్ డాక్యుమెంటేషన్ - స్నోఫ్లేక్ కార్టెక్స్ AI ఫంక్షన్లు (AI SQL) - docs.snowflake.com

  32. MLflow - MLflow ట్రాకింగ్ - mlflow.org

  33. MLflow - MLflow మోడల్ రిజిస్ట్రీ - mlflow.org

  34. గూగుల్ క్లౌడ్ - MLOps: మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో నిరంతర డెలివరీ మరియు ఆటోమేషన్ పైప్‌లైన్‌లు - cloud.google.com

  35. అమెజాన్ వెబ్ సర్వీసెస్ (AWS) - సేజ్ మేకర్ ఫీచర్ స్టోర్ - aws.amazon.com

  36. IBM - IBM వాట్సన్ఎక్స్.గవర్నెన్స్ - ibm.com

అధికారిక AI అసిస్టెంట్ స్టోర్‌లో తాజా AI ని కనుగొనండి

మా గురించి

బ్లాగుకు తిరిగి వెళ్ళు