რა არის ხელოვნური ინტელექტი, როგორც სერვისი? თქვენი გზამკვლევი ძლიერი, „გადაიხადე როგორც გამოიყენე“ ხელოვნური ინტელექტისკენ

გაინტერესებთ, როგორ ქმნიან გუნდები ჩატბოტებს, ჭკვიან ძიებას ან კომპიუტერულ ხედვას ერთი სერვერის ყიდვის ან დოქტორანტების არმიის დაქირავების გარეშე? ეს არის ხელოვნური ინტელექტის, როგორც სერვისის (AIaaS) . თქვენ ქირაობთ მზა ხელოვნური ინტელექტის სამშენებლო ბლოკებს ღრუბლოვანი პროვაიდერებისგან, აერთებთ მათ თქვენს აპლიკაციაში ან სამუშაო პროცესში და იხდით მხოლოდ იმაში, რასაც იყენებთ - მაგალითად, შუქის ჩართვა ელექტროსადგურის აშენების ნაცვლად. მარტივი იდეა, უზარმაზარი გავლენა. [1]

სტატიები, რომელთა წაკითხვაც შეიძლება მოგეწონოთ ამის შემდეგ:

🔗 რა პროგრამირების ენა გამოიყენება ხელოვნური ინტელექტისთვის
გაეცანით დღევანდელი ხელოვნური ინტელექტის სისტემების ძირითად კოდირების ენებს.

🔗 რა არის ხელოვნური ინტელექტის არბიტრაჟი: სიმართლე პოპულარული სიტყვის მიღმა
გაიგეთ, როგორ მუშაობს ხელოვნური ინტელექტის არბიტრაჟი და რატომ იპყრობს ის სწრაფად ყურადღებას.

🔗 რა არის სიმბოლური ხელოვნური ინტელექტი: ყველაფერი, რაც უნდა იცოდეთ
გაიგეთ, როგორ განსხვავდება სიმბოლური ხელოვნური ინტელექტი ნეირონული ქსელებისგან და როგორ შეესაბამება ის თანამედროვე რეალობას.

🔗 ხელოვნური ინტელექტის მონაცემთა შენახვის მოთხოვნები: რა უნდა იცოდეთ
აღმოაჩინეთ, რამდენი მონაცემი სჭირდებათ სინამდვილეში ხელოვნური ინტელექტის სისტემებს და როგორ შეინახოთ ისინი.

რას ნიშნავს სინამდვილეში ხელოვნური ინტელექტი, როგორც სერვისი

ხელოვნური ინტელექტი, როგორც სერვისი, არის ღრუბლოვანი მოდელი, სადაც პროვაიდერები მასპინძლობენ ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობებს, რომლებზეც წვდომა გაქვთ API-ების, SDK-ების ან ვებ კონსოლების საშუალებით - ენა, ხედვა, მეტყველება, რეკომენდაციები, ანომალიების აღმოჩენა, ვექტორული ძიება, აგენტები, თუნდაც სრული გენერაციული სტეკები. თქვენ მიიღებთ მასშტაბირებას, უსაფრთხოებას და მოდელის მუდმივ გაუმჯობესებას GPU-ების ან MLOp-ების ფლობის გარეშე. ძირითადი პროვაიდერები (Azure, AWS, Google Cloud) აქვეყნებენ მზა და მორგებად ადაპტირებად ხელოვნურ ინტელექტს, რომლის გამოყენებაც წუთებში შეგიძლიათ. [1][2][3]

რადგან ის ღრუბლოვანი ტექნოლოგიების საშუალებით მიეწოდება, თქვენ იყენებთ „გადაიხადე გამოყენებისას“ პრინციპით - მასშტაბირება დატვირთული ციკლების დროს, შემცირება, როდესაც ყველაფერი წყნარდება - ძალიან ჰგავს მართულ ან სერვერის გარეშე მონაცემთა ბაზებს, უბრალოდ მოდელებით ცხრილებისა და ლამბდას ნაცვლად. Azure აჯგუფებს ამ სერვისებს ხელოვნური ინტელექტის სერვისების ; AWS აწვდის ფართო კატალოგს; Google-ის Vertex AI ცენტრალიზებას უკეთებს ტრენინგს, განლაგებას, შეფასებას და მის უსაფრთხოების ხელმძღვანელობას. [1][2][3]

რატომ საუბრობენ ახლა ამაზე ხალხი

მაღალი დონის მოდელების მომზადება ძვირი, ოპერაციულად რთული და სწრაფად განვითარებადია. AIaaS საშუალებას გაძლევთ, განახორციელოთ შედეგები - შემაჯამებლები, თანაპილოტები, მარშრუტიზაცია, RAG, პროგნოზირება - დასტის ხელახლა გამოგონების გარეშე. ღრუბლოვანი სისტემები ასევე აერთიანებს მმართველობას, დაკვირვებადობას და უსაფრთხოების ნიმუშებს, რომლებიც მნიშვნელოვანია, როდესაც ხელოვნური ინტელექტი ეხება მომხმარებლის მონაცემებს. Google-ის უსაფრთხო ხელოვნური ინტელექტის ჩარჩო პროვაიდერის ხელმძღვანელობის ერთ-ერთი მაგალითია. [3]

ნდობის მხრივ, ისეთი ჩარჩოები, როგორიცაა NIST-ის ხელოვნური ინტელექტის რისკების მართვის ჩარჩო (AI RMF), ეხმარება გუნდებს შექმნან სისტემები, რომლებიც უსაფრთხო, ანგარიშვალდებული, სამართლიანი და გამჭვირვალეა - განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც ხელოვნურ ინტელექტთან დაკავშირებული გადაწყვეტილებები გავლენას ახდენს ადამიანებზე ან ფულზე. [4]

რა ხდის ხელოვნურ ინტელექტს, როგორც სერვისს, რეალურად კარგს ✅

• სიჩქარედან ღირებულებამდე - პროტოტიპი ერთ დღეში, და არა თვეებში.

• ელასტიური მასშტაბირება - გაშვებისთვის აფეთქება, ჩუმად შემცირება.

• უფრო დაბალი საწყისი ღირებულება - არანაირი ტექნიკის შეძენა ან სარბენი ბილიკის პოვნა.

• ეკოსისტემის შეღავათები - SDK-ები, ნოუთბუქები, ვექტორული მონაცემთა ბაზები, აგენტები, მზა სისტემების მილსადენები.

• საერთო პასუხისმგებლობა - პროვაიდერები აუმჯობესებენ ინფრასტრუქტურას და აქვეყნებენ უსაფრთხოების ინსტრუქციებს; თქვენ კი ყურადღებას ამახვილებთ თქვენს მონაცემებზე, მოთხოვნებსა და შედეგებზე. [2][3]

კიდევ ერთი: არჩევითობა . ბევრი პლატფორმა მხარს უჭერს როგორც წინასწარ აგებულ, ასევე „მოიტანე შენი საკუთარი“ მოდელებს, ასე რომ თქვენ შეგიძლიათ დაიწყოთ მარტივი და მოგვიანებით დარეგულირება ან შეცვლა. (Azure, AWS და Google ერთი პლატფორმის მეშვეობით წარმოადგენენ მოდელების მრავალ ოჯახს.) [2][3]

ძირითადი ტიპები, რომლებსაც ნახავთ 🧰

• წინასწარ ჩაშენებული API სერვისები.
  ხმოვანი ტექსტად გარდაქმნის, თარგმნის, ერთეულის ამოღების, განწყობის, OCR-ის, რეკომენდაციების და სხვა სერვისებისთვის განკუთვნილი საბოლოო წერტილები - შესანიშნავია, როდესაც შედეგი გუშინ გჭირდებათ. AWS, Azure და Google აქვეყნებენ მდიდარ კატალოგებს. [1][2][3]

• ფუნდამენტური და გენერაციული მოდელები.
  ტექსტი, სურათი, კოდი და მულტიმოდალური მოდელები წარმოდგენილია ერთიანი საბოლოო წერტილებისა და ხელსაწყოების მეშვეობით. ტრენინგი, რეგულირება, შეფასება, დამცავი ბარიერი და დანერგვა ერთ ადგილასაა თავმოყრილი (მაგ., Vertex AI). [3]

• მართული ML პლატფორმები
  თუ გსურთ ტრენინგი ან დახვეწა, ერთ კონსოლში მიიღებთ ბლოკნოტებს, არხებს, ექსპერიმენტების თვალთვალს და მოდელების რეესტრებს. [3]

• მონაცემთა საწყობში არსებული ხელოვნური ინტელექტის
  პლატფორმები, როგორიცაა Snowflake, ხელოვნურ ინტელექტს მონაცემთა ღრუბელში ავლენს, ამიტომ თქვენ შეგიძლიათ LLM-ების და აგენტების მართვა იქ, სადაც მონაცემები უკვე ინახება - ნაკლები გადაადგილებით, ნაკლები ასლით. [5]

შედარების ცხრილი: პოპულარული ხელოვნური ინტელექტი, როგორც სერვისის ვარიანტები 🧪

განზრახ ოდნავ უცნაურია - რადგან ნამდვილი მაგიდები არასდროს არის იდეალურად მოწესრიგებული.

ფასები განსხვავდება რეგიონის, SKU-ს და გამოყენების დიაპაზონის მიხედვით. ყოველთვის შეამოწმეთ პროვაიდერის კალკულატორი.

როგორ ჯდება ხელოვნური ინტელექტი, როგორც სერვისი, თქვენს სტეკში 🧩

ტიპიური ნაკადი ასე გამოიყურება:

1. მონაცემთა ფენა
   თქვენი ოპერაციული მონაცემთა ბაზები, მონაცემთა ტბა ან საწყობი. თუ Snowflake-ზე ხართ, Cortex ხელოვნურ ინტელექტს მართულ მონაცემებთან ახლოს ინახავს. სხვა შემთხვევაში, გამოიყენეთ კონექტორები და ვექტორული საცავები. [5]

2. მოდელის ფენა
   სწრაფი გამარჯვებისთვის აირჩიეთ წინასწარ აგებული API-ები ან დახვეწილი რეგულირებისთვის გამოიყენეთ მართული. Vertex AI / Azure AI სერვისები აქ გავრცელებულია. [1][3]

3. ორკესტრირება და დამცავი ბარიერები
   - სწრაფი შაბლონები, შეფასება, სიჩქარის შეზღუდვა, ბოროტად გამოყენების/პირადი ინფორმაციის ფილტრაცია და აუდიტის ჟურნალირება. NIST-ის AI RMF წარმოადგენს პრაქტიკულ ჩარჩოს სასიცოცხლო ციკლის კონტროლისთვის. [4]

4. გამოცდილების ფენა:
   ჩატბოტები, პროდუქტიულობის აპლიკაციებში თანაპილოტები, ჭკვიანი ძიება, შემაჯამებლები, აგენტები მომხმარებლის პორტალებში - იქ, სადაც მომხმარებლები რეალურად ცხოვრობენ.

ანეკდოტი: საშუალო ბაზრის მხარდაჭერის გუნდმა ზარის ტრანსკრიპტები მეტყველების ტექსტად გარდაქმნის API-ში გადააერთა, გენერაციული მოდელით შეაჯამა და შემდეგ ძირითადი მოქმედებები ბილეთების სისტემაში გადაიტანა. მათ პირველი ვერსია ერთ კვირაში გამოუშვეს - სამუშაოს უმეტესი ნაწილი მოიცავდა მოთხოვნებს, კონფიდენციალურობის ფილტრებს და შეფასების დაყენებას და არა გრაფიკულ პროცესორებს.

ღრმა ანალიზი: აწყობა vs ყიდვა vs შერევა 🔧

• შეიძინეთ , როდესაც თქვენი გამოყენების შემთხვევა ზუსტად შეესაბამება წინასწარ შექმნილ API-ებს (დოკუმენტის ამოღება, ტრანსკრიფცია, თარგმნა, მარტივი კითხვა-პასუხი). დომინირებს დროით მიღებული შედეგი და საბაზისო სიზუსტე მაღალია. [2]

• გამოიყენეთ ბლენდი , როდესაც გჭირდებათ დომენის ადაპტაცია და არა ახალი ტერიტორიის ტრენინგის დახვეწა ან RAG-ის გამოყენება მონაცემებთან, ავტომატური მასშტაბირებისა და ჟურნალირებისთვის კი პროვაიდერს დაეყრდნობით. [3]

• შექმენით მაშინ, როდესაც თქვენი დიფერენციაცია თავად მოდელია ან თქვენი შეზღუდვები უნიკალურია. ბევრი გუნდი კვლავ იყენებს მართულ ღრუბლოვან ინფრასტრუქტურას MLOps-ის სანტექნიკისა და მმართველობის ნიმუშების სესხების მიზნით. [3]

ღრმა ანალიზი: პასუხისმგებლიანი ხელოვნური ინტელექტი და რისკების მართვა 🛡️

სწორი საქმის გასაკეთებლად პოლიტიკის ექსპერტი არ უნდა იყოთ. ისესხეთ ფართოდ გამოყენებული ჩარჩოები:

• NIST AI RMF - პრაქტიკული სტრუქტურა ვალიდურობის, უსაფრთხოების, გამჭვირვალობის, კონფიდენციალურობისა და მიკერძოების მართვის გარშემო; გამოიყენეთ ძირითადი ფუნქციები კონტროლის დასაგეგმად მთელი სასიცოცხლო ციკლის განმავლობაში. [4]

• (შეუთავსეთ ზემოთ მოცემული თქვენი პროვაიდერის უსაფრთხოების ინსტრუქციებს - მაგალითად, Google-ის SAIF - კონკრეტული საწყისი წერტილისთვის იმავე ღრუბელში, რომელსაც იყენებთ.) [3]

მონაცემთა სტრატეგია ხელოვნური ინტელექტის, როგორც სერვისის შესაქმნელად 🗂️

აი, არასასიამოვნო სიმართლე: მოდელის ხარისხი აზრს კარგავს, თუ თქვენი მონაცემები არეულია.

• მოძრაობის მინიმიზაცია - მგრძნობიარე მონაცემების შენახვა იქ, სადაც მმართველობა ყველაზე ძლიერია; საწყობში დაფუძნებული ხელოვნური ინტელექტი დაგეხმარებათ. [5]

• გონივრულად მოახდინეთ ვექტორიზაცია - ჩაშენებული ფაილების გარშემო დააყენეთ შენახვის/წაშლის წესები.

• ფენების წვდომის კონტროლი - სტრიქონების/სვეტების პოლიტიკა, ტოკენების ფარგლებში წვდომა, თითოეული ბოლო წერტილის კვოტები.

• მუდმივად შეაფასეთ - შექმენით მცირე, გულწრფელი სატესტო ნაკრებები; ტრაექტორიის გადახრის და წარუმატებლობის რეჟიმები.

• ჟურნალი და იარლიყი - შენიშვნის, კონტექსტის და გამომავალი კვალის მხარდაჭერა გამართვისა და აუდიტის. [4]

გავრცელებული შეცდომები, რომლებიც უნდა აიცილოთ თავიდან 🙃

• თუ ვივარაუდებთ, რომ წინასწარ აგებული სიზუსტე ყველა ნიშას შეესაბამება - დომენური ტერმინები ან უცნაური ფორმატები მაინც შეიძლება საბაზისო მოდელების დაბნევას იწვევდეს.

• მასშტაბურად შეყოვნებისა და ღირებულების არასაკმარისად შეფასება - პარალელური პიკები ფარულია; მეტრი და ქეში.

• წითელი გუნდის ტესტირების გამოტოვება - თუნდაც შიდა მეორე პილოტებისთვის.

• ადამიანების დავიწყება - ნდობის ზღვრები და მიმოხილვის რიგები ცუდ დღეებს გიხსნით.

• მომწოდებლის ჩაკეტვის პანიკის შემცირება - სტანდარტული ნიმუშებით: მომწოდებლის ზარების აბსტრაქტული შედგენა, მოთხოვნების/მოძიების გამოყოფა, მონაცემების პორტაბელურობის შენარჩუნება.

რეალური სამყაროს ნიმუშები, რომელთა კოპირებაც შეგიძლიათ 📦

• ინტელექტუალური დოკუმენტების დამუშავება - OCR → განლაგების ამოღება → შეჯამების პროცესი, თქვენს ღრუბელზე განთავსებული ჰოსტირებული დოკუმენტის + გენერაციული სერვისების გამოყენებით. [2]

• საკონტაქტო ცენტრის თანაპილოტები - შემოთავაზებული პასუხები, ზარების შეჯამება, განზრახვების მარშრუტიზაცია.

• საცალო ვაჭრობის ძიება და რეკომენდაციები - ვექტორული ძიება + პროდუქტის მეტამონაცემები.

• საწყობში დაფუძნებული ანალიტიკური აგენტები - ბუნებრივი ენის კითხვები Snowflake Cortex-ის გამოყენებით მართულ მონაცემებზე. [5]

ეს ყველაფერი ეგზოტიკურ მაგიას არ საჭიროებს - მხოლოდ გააზრებული მითითებები, მოძიება და შეფასების წებო, ნაცნობი API-ების მეშვეობით.

პირველი პროვაიდერის არჩევა: სწრაფი ტესტი 🎯

• უკვე ღრმად ხართ ღრუბელში? დაიწყეთ შესაბამისი ხელოვნური ინტელექტის კატალოგით უფრო სუფთა IAM-ისთვის, ქსელური მუშაობისა და ბილინგისთვის. [1][2][3]

• მონაცემთა სიმძიმეს მნიშვნელობა აქვს? საწყობში არსებული ხელოვნური ინტელექტი ამცირებს ასლების გადაღების და გატანის ხარჯებს. [5]

• გჭირდებათ მმართველობითი კომფორტი? შეესაბამეთ NIST AI RMF-ს და თქვენი პროვაიდერის უსაფრთხოების ნიმუშებს. [3][4]

• გსურთ მოდელის არჩევითი ფუნქციით უზრუნველყოფა? უპირატესობა მიანიჭეთ პლატფორმებს, რომლებიც ერთი პანელის მეშვეობით წარმოაჩენენ რამდენიმე მოდელის ოჯახს. [3]

ოდნავ არასრულყოფილი მეტაფორა: მომწოდებლის არჩევა სამზარეულოს არჩევას ჰგავს - ტექნიკას მნიშვნელობა აქვს, მაგრამ საკუჭნაო და განლაგება განსაზღვრავს, რამდენად სწრაფად შეგიძლიათ საჭმლის მომზადება სამშაბათს საღამოს.

ხშირად დასმული მინი-კითხვები 🍪

ხელოვნური ინტელექტი, როგორც სერვისი, მხოლოდ დიდი კომპანიებისთვისაა?
არა. სტარტაპები მას კაპიტალური ხარჯების გარეშე ფუნქციების მიწოდებისთვის იყენებენ; საწარმოები კი - მასშტაბირებისა და შესაბამისობისთვის. [1][2]

გავზრდი თუ არა მას?
შესაძლოა, მოგვიანებით სამუშაო დატვირთვას საკუთარ თავშიც შემოიტანთ, მაგრამ ბევრი გუნდი ამ პლატფორმებზე განუსაზღვრელი ვადით იყენებს მისიისთვის კრიტიკულ ხელოვნურ ინტელექტს. [3]

რაც შეეხება კონფიდენციალურობას?
გამოიყენეთ პროვაიდერის ფუნქციები მონაცემთა იზოლაციისა და ჟურნალირებისთვის; მოერიდეთ არასაჭირო პირადი ინფორმაციის გაგზავნას; შეესაბამეთ აღიარებულ რისკების ჩარჩოს (მაგ., NIST AI RMF). [3][4]

რომელი პროვაიდერია საუკეთესო?
ეს დამოკიდებულია თქვენს სტეკზე, მონაცემებსა და შეზღუდვებზე. ზემოთ მოცემული შედარების ცხრილი მიზნად ისახავს სფეროს შევიწროებას. [1][2][3][5]

სრული ვერსია: DR 🧭

ხელოვნური ინტელექტი, როგორც სერვისი, საშუალებას გაძლევთ დაიქირავოთ თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტი ნულიდან აშენების ნაცვლად. თქვენ მიიღებთ სიჩქარეს, ელასტიურობას და წვდომას მოდელებისა და დამცავი ბარიერების მზარდ ეკოსისტემაზე. დაიწყეთ პატარა, მაღალი გავლენის მქონე გამოყენების შემთხვევით - შემაჯამებელით, ძიების გამაძლიერებლით ან დოკუმენტების ამომღები ხელსაწყოთი. შეინახეთ თქვენი მონაცემები ახლოს, ინსტრუმენტული აკრიფეთ ყველაფერი და შეუსაბამეთ რისკების ჩარჩოს, რათა თქვენი მომავალი „მე“ ხანძრისგან არ დაიძლიოს. ეჭვის შემთხვევაში, აირჩიეთ პროვაიდერი, რომელიც თქვენს ამჟამინდელ არქიტექტურას უფრო მარტივს და არა უფრო ელეგანტურს გახდის.

თუ მხოლოდ ერთ რამეს გახსოვთ: ფრანის გასაშვებად სარაკეტო ლაბორატორია არ გჭირდებათ. თუმცა დაგჭირდებათ ძაფი, ხელთათმანები და სუფთა ველი.

ცნობები

1. Microsoft Azure – ხელოვნური ინტელექტის სერვისების მიმოხილვა : https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services

2. AWS – ხელოვნური ინტელექტის ხელსაწყოებისა და სერვისების კატალოგი : https://aws.amazon.com/ai/services/

3. Google Cloud – ხელოვნური ინტელექტი და მანქანური სწავლება (მათ შორის Vertex AI და Secure AI Framework-ის რესურსები) : https://cloud.google.com/ai

4. NIST – ხელოვნური ინტელექტის რისკების მართვის ჩარჩო (AI RMF 1.0) (PDF): https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf

5. ფიფქია – ხელოვნური ინტელექტის ფუნქციები და Cortex-ის მიმოხილვა : https://docs.snowflake.com/en/guides-overview-ai-features

იპოვეთ უახლესი ხელოვნური ინტელექტი ოფიციალურ ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტების მაღაზიაში

ჩვენს შესახებ