Что такое ИИ в облачных вычислениях?

Краткий ответ: Искусственный интеллект в облачных вычислениях — это использование облачных платформ для хранения данных, аренды вычислительных ресурсов, обучения моделей, их развертывания в качестве сервисов и мониторинга в производственной среде. Это важно, потому что большинство сбоев связаны с данными, развертыванием и операциями, а не с математическими расчетами. Если вам необходимо быстрое масштабирование или повторяемые релизы, то облако + MLOps — это практичный путь.

Основные выводы:

Жизненный цикл : сбор данных, разработка функций, обучение, развертывание, а затем мониторинг отклонений, задержки и стоимости.

Управление : С самого начала внедрите механизмы контроля доступа, журналы аудита и разделение сред.

Воспроизводимость : Записывайте версии данных, код, параметры и окружения, чтобы обеспечить повторяемость запусков.

Контроль затрат : используйте пакетную обработку, кэширование, автоматическое масштабирование и выборочное/прерываемое обучение, чтобы избежать резких скачков в счетах.

Шаблоны развертывания : выбирайте управляемые платформы, рабочие процессы Lakehouse, Kubernetes или RAG в зависимости от реальных задач команды.

Статьи, которые могут вас заинтересовать после этой:

🔗 Лучшие облачные инструменты для управления бизнесом с использованием ИИ
Сравните ведущие облачные платформы, которые оптимизируют операционную деятельность, финансы и работу команд.

🔗 Технологии, необходимые для крупномасштабного генеративного искусственного интеллекта
Ключевая инфраструктура, данные и механизмы управления, необходимые для развертывания GenAI.

🔗 Бесплатные инструменты искусственного интеллекта для анализа данных
Лучшие бесплатные решения на основе ИИ для очистки, моделирования и визуализации наборов данных.

🔗 Что такое ИИ как услуга?
В документе объясняется, что такое AIaaS, каковы его преимущества, модели ценообразования и типичные сценарии использования в бизнесе.

---

Искусственный интеллект в облачных вычислениях: простое определение 🧠☁️

По своей сути, ИИ в облачных вычислениях означает использование облачных платформ для доступа к:

• Вычислительная мощность (процессоры, графические процессоры, тензорные процессоры) Google Cloud: графические процессоры для ИИ Документация по облачным тензорным процессорам

• Хранилища данных (озера данных, хранилища данных, объектные хранилища) AWS: Что такое озеро данных? AWS: Что такое хранилище данных? Amazon S3 (объектное хранилище)

• Сервисы ИИ (обучение моделей, развертывание, API для обработки изображений, речи и НЛП) Сервисы ИИ AWS API ИИ Google Cloud

• Инструментарий MLOps (конвейеры, мониторинг, реестр моделей, CI-CD для машинного обучения) Google Cloud: Что такое MLOps? Реестр моделей Vertex AI

Вместо того чтобы покупать дорогостоящее оборудование, вы арендуете то, что вам нужно, когда вам это нужно (NIST SP 800-145 ). Это как арендовать тренажерный зал для одной интенсивной тренировки вместо того, чтобы построить спортзал в гараже и больше никогда не пользоваться беговой дорожкой. Такое случается со всеми 😬

Проще говоря: это ИИ, который масштабируется, поставляется, обновляется и функционирует через облачную инфраструктуру (NIST SP 800-145) .

---

Почему сочетание ИИ и облачных технологий так важно 🚀

Давайте будем откровенны — большинство проектов в области ИИ терпят неудачу не из-за сложности математических вычислений. Они терпят неудачу из-за того, что «всё, что окружает модель», запутывается:

• данные разрознены

• среды не совпадают

• Эта модель работает на чьём-то ноутбуке, но нигде больше

• Развертывание рассматривается как нечто второстепенное

• Служба безопасности и контроля появляется с опозданием, словно незваный гость 😵

Облачные платформы помогают, потому что они предлагают:

1) Эластичные шкалы 📈

Обучите модель на большом кластере в течение короткого времени, а затем выключите его. NIST SP 800-145 .

2) Более быстрые эксперименты ⚡

Быстро создавайте управляемые ноутбуки, предварительно настроенные конвейеры и экземпляры GPU в Google Cloud: GPU для ИИ .

3) Более простое развертывание 🌍

Развертывайте модели в виде API, пакетных заданий или встроенных сервисов. Red Hat: Что такое REST API? SageMaker Batch Transform .

4) Интегрированные экосистемы данных 🧺

Ваши конвейеры обработки данных, хранилища данных и аналитические инструменты часто уже размещены в облаке AWS: хранилище данных против озера данных .

5) Сотрудничество и управление 🧩

Права доступа, журналы аудита, версионирование и общие инструменты интегрированы (иногда это сопряжено с трудностями, но все же) в реестры машинного обучения Azure (MLOps) .

---

Как работает ИИ в облачных вычислениях на практике (реальный процесс) 🔁

Вот типичный жизненный цикл. Не в виде «идеальной схемы», а в том, который мы наблюдаем на практике.

Шаг 1: Данные попадают в облачное хранилище 🪣

Примеры: хранилища объектов, озера данных, облачные базы данных Amazon S3 (объектное хранилище) AWS: Что такое озеро данных? Обзор Google Cloud Storage .

Шаг 2: Обработка данных + создание признаков 🍳

Вы его чистите, преобразуете, создаёте новые функции, возможно, транслируете в потоковом режиме.

Шаг 3: Обучение модели 🏋️

Для обучения Google Cloud используются облачные вычислительные ресурсы (часто графические процессоры) : GPU для ИИ :

• классические модели машинного обучения

• модели глубокого обучения

• тонкая настройка базовой модели

• Системы поиска (системы в стиле RAG) Статья о генерации с расширенным поиском (RAG)

Шаг 4: Развертывание 🚢

Модели упаковываются и предоставляются следующим образом:

• REST API от Red Hat: Что такое REST API?

• бессерверные конечные точки SageMaker Бессерверный вывод

• Контейнеры Kubernetes Kubernetes: Горизонтальное автомасштабирование подов

• Конвейеры пакетного вывода SageMaker Batch Transform Vertex AI пакетные прогнозы

Шаг 5: Мониторинг + обновления 👀

Отслеживать:

• задержка

• дрейф точности SageMaker Model Monitor

• дрейф данных Vertex AI Model Monitoring

• стоимость прогноза

• Крайние случаи, когда хочется прошептать: «Этого не должно быть…» 😭

Это и есть движущая сила. Это ИИ в облачных вычислениях в действии, а не просто в виде определения.

---

Что делает версию ИИ хорошей в облачных вычислениях? ✅☁️🤖

Если вам нужна «качественная» реализация (а не просто эффектная демонстрация), сосредоточьтесь на следующем:

А) Четкое разделение интересов 🧱

• уровень данных (хранение, управление)

• обучающий слой (эксперименты, конвейеры)

• Уровень обслуживания (API, масштабирование)

• Уровень мониторинга (метрики, журналы, оповещения) SageMaker Model Monitor

Когда все факторы смешиваются воедино, отладка превращается в эмоциональную травму.

B) Воспроизводимость по умолчанию 🧪

Хорошая система позволяет вам заявить об этом без лишних слов:

• данные, на основе которых была обучена эта модель

• версия кода

• гиперпараметры

• окружающая среда

Если ответ «эээ, кажется, это был забег во вторник…», то у вас уже проблемы 😅

C) Экономически обоснованный дизайн 💸

Искусственный интеллект в облачных технологиях — мощный инструмент, но он также является самым простым способом случайно создать законопроект, который заставит вас усомниться в правильности ваших жизненных решений.

К удачным вариантам относятся:

• Автомасштабирование Kubernetes: горизонтальное автомасштабирование подов

• планирование экземпляров

• Возможно использование вариантов с возможностью вытеснения экземпляров Amazon EC2 Spot Instances и Google Cloud Preemptible VMs.

• кэширование и пакетная обработка данных в SageMaker Batch Transform

D) Безопасность и соответствие требованиям заложены изначально 🔐

Не прикручивается позже, как изолента к протекающей трубе.

E) Реальный путь от прототипа к серийному производству 🛣️

Это самое главное. Хорошая «версия» ИИ в облаке включает в себя MLOps, шаблоны развертывания и мониторинг с самого начала (Google Cloud: Что такое MLOps? ). В противном случае это будет проект для научной ярмарки с красивым счетом.

---

Сравнительная таблица: Популярные варианты облачных решений на основе ИИ (и для кого они предназначены) 🧰📊

Ниже представлена ​​краткая, немного субъективная таблица. Цены указаны в широком диапазоне, потому что ценообразование в облачных сервисах похоже на заказ кофе — базовая цена никогда не является окончательной 😵💫

Инструмент / Платформа	Аудитория	Приблизительно дорого	Почему это работает (с забавными пояснениями)
AWS SageMaker	Команды машинного обучения, предприятия	Оплата по факту использования	Полнофункциональная платформа машинного обучения — обучение, конечные точки, конвейеры. Мощная, но меню расположены повсюду.
Google Vertex AI	Команды машинного обучения, организации, занимающиеся анализом данных	Оплата по факту использования	Эффективное управление обучением + реестр моделей + интеграции. Всё работает плавно, как по маслу.
Машинное обучение Azure	Предприятия, организации, ориентированные на MS	Оплата по факту использования	Отлично взаимодействует с экосистемой Azure. Хорошие возможности управления, множество настроек.
Databricks (ML + Lakehouse)	команды, специализирующиеся на инженерии данных	Подписка + использование	Отлично подходит для объединения конвейеров обработки данных и машинного обучения в одном месте. Часто пользуется популярностью у команд, занимающихся практической работой.
Функции искусственного интеллекта Snowflake	Организации, ориентированные на аналитику	на основе использования	Хорошо, когда ваш мир уже находится на складе. Меньше «лаборатории машинного обучения», больше «искусственного интеллекта в SQL»
IBM Watsonx	Регулируемые отрасли	Корпоративные цены	Управление и корпоративный контроль находятся в центре внимания. Этот аспект часто выбирается в системах с большим количеством политик.
Управляемый Kubernetes (самостоятельное машинное обучение)	Инженеры платформы	Переменная	Гибкий и индивидуальный подход. И... боль от поломки остаётся за вами 🙃
Бессерверное логическое вывод (функции + конечные точки)	продуктовые команды	на основе использования	Отлично подходит для движения транспорта в нестабильных условиях. Внимательно следите за холодным запуском и задержкой.

Речь идёт не о выборе «лучших», а о соответствии реалиям вашей команды. В этом и заключается секрет.

---

Типичные сценарии использования ИИ в облачных вычислениях (с примерами) 🧩✨

Вот где системы искусственного интеллекта в облаке демонстрируют свои преимущества:

1) Автоматизация поддержки клиентов 💬

• чат-помощники

• маршрутизация билетов

• суммирование

• Облачный API для распознавания настроения и намерений

2) Системы рекомендаций 🛒

• предложения по товарам

• контентные ленты

• «Люди также покупали».
  Для этого часто требуются масштабируемые вычисления и обновления практически в реальном времени.

3) Выявление мошенничества и оценка рисков 🕵️

Облачные технологии упрощают обработку всплесков активности, потоковую передачу событий и запуск ансамблевых процессов.

4) Анализ документов 📄

• Конвейеры оптического распознавания символов (OCR)

• извлечение сущностей

• анализ контракта

• Анализ счетов-фактур. Функции искусственного интеллекта Snowflake Cortex.
  Во многих организациях именно здесь время незаметно возвращается в игру.

5) Прогнозирование и оптимизация на основе повышения квалификации 📦

Прогнозирование спроса, планирование запасов, оптимизация маршрутов. Облачные технологии помогают, поскольку объемы данных велики, а переобучение требуется часто.

6) Приложения на основе генеративного ИИ 🪄

• составление контента

• помощь в написании кода

• внутренние боты для обмена знаниями (RAG)

• Генерация синтетических данных. Статья о генерации данных с расширенным поиском (Retrieval-Augmented Generation, RAG).
  Часто именно в этот момент компании наконец-то говорят: «Нам нужно знать, где находятся наши правила доступа к данным». 😬

---

Архитектурные узоры, которые вы увидите повсюду 🏗️

Вариант 1: Управляемая платформа машинного обучения (путь «мы хотим меньше проблем») 😌

• загрузка данных

• обучение с помощью управляемых рабочих мест

• развертывание на управляемых конечных точках

• монитор на панелях мониторинга платформы SageMaker Model Monitor Vertex AI Model Monitoring

Отлично подходит, когда важна скорость и нет необходимости создавать внутренние инструменты с нуля.

Второй вариант: Lakehouse + машинное обучение (подход, ориентированный на данные) 🏞️

• Объединить рабочие процессы обработки данных и машинного обучения

• Запускайте ноутбуки, конвейеры обработки данных и выполняйте инженерию признаков непосредственно рядом с данными

• Отлично подходит для организаций, которые уже используют крупные аналитические системы, такие как Databricks Lakehouse.

Шаблон 3: Контейнеризированное машинное обучение на Kubernetes (путь «мы хотим контролировать») 🎛️

• модели пакетов в контейнерах

• Масштабирование с помощью политик автомасштабирования Kubernetes: горизонтальное автомасштабирование подов

• интеграция сервисной сети, мониторинг, управление секретами

Также известно как: «Мы уверены в себе, и нам нравится отлаживать программы в неурочное время»

Шаблон 4: RAG (Retrieval-Augmented Generation) (путь «используй свои знания») 📚🤝

• документы в облачном хранилище

• эмбеддинги + хранилище векторов

• Слой поиска передает контекст модели

• ограждения + контроль доступа + ведение журналов. Статья о методе генерации с расширенными возможностями поиска (Retrieval-Augmented Generation, RAG).

Это важная часть современных дискуссий об ИИ в облаке, поскольку именно так многие реальные компании относительно безопасно используют генеративный ИИ.

---

MLOps: та часть, которую все недооценивают 🧯

Если вы хотите, чтобы ИИ в облаке работал в производственной среде, вам нужен MLOps. Не потому, что это модно, а потому что модели меняются, данные изменяются, а пользователи проявляют креативность в худшем смысле этого слова . Google Cloud: Что такое MLOps?

Ключевые элементы:

• Отслеживание экспериментов : что сработало, а что нет. Отслеживание MLflow.

• Реестр моделей : утвержденные модели, версии, метаданные. Реестр моделей MLflow. Реестр моделей Vertex AI.

• CI-CD для машинного обучения : автоматизация тестирования и развертывания. Google Cloud MLOps (CD и автоматизация).

• Хранилище признаков : согласованные признаки для обучения и вывода. Хранилище признаков SageMaker.

• Мониторинг : дрейф производительности, сигналы смещения, задержка, стоимость. Мониторинг моделей SageMaker . Мониторинг моделей Vertex AI.

• Стратегия отката : да, как и в обычном программном обеспечении.

Если вы проигнорируете это, то в итоге получите «модельный зоопарк» 🦓, где всё живое, ничего не подписано, и вы будете бояться открыть ворота.

---

Безопасность, конфиденциальность и соответствие нормативным требованиям (не самая приятная часть, но… да) 🔐😅

Применение искусственного интеллекта в облачных вычислениях поднимает ряд острых вопросов:

Контроль доступа к данным 🧾

Кто имеет доступ к обучающим данным? К журналам вывода? К подсказкам? К результатам?

Шифрование и секреты 🗝️

Ключи, токены и учетные данные требуют надлежащей обработки. Обработка "в конфигурационном файле" невозможна.

Изоляция и аренда жилья 🧱

Некоторым организациям требуются отдельные среды для разработки, тестирования и производства. Облачные технологии помогают, но только если их правильно настроить.

Возможность аудита 📋

Регулируемые организации часто должны продемонстрировать:

• Какие данные были использованы?

• как принимались решения

• кто что развернул

• когда произошли изменения в IBM watsonx.governance

Управление модельными рисками ⚠️

Это включает в себя:

• проверки на предвзятость

• состязательное тестирование

• оперативная защита от внедрения вредоносного ПО (для генеративного ИИ)

• безопасная фильтрация выходных данных

Всё это сводится к одному: речь идёт не просто о «ИИ, работающем в сети». Речь идёт об ИИ, функционирующем в условиях реальных ограничений.

---

Советы по соотношению цены и качества (чтобы потом не расстраиваться) 💸😵💫

Несколько проверенных на практике советов:

• Используйте самую маленькую модель, которая соответствует вашим потребностям
  . Больше — не всегда лучше. Иногда просто… больше.

• Пакетная обработка данных, когда это возможно.
  Более дешевое и эффективное пакетное преобразование SageMaker .

• Активно кэшируйте данные
  , особенно повторяющиеся запросы и встраивания.

• Автомасштабирование, но с ограничением.
  Неограниченное масштабирование может означать неограниченные расходы. Kubernetes: горизонтальное автомасштабирование подов . Спросите меня, откуда я это знаю… честно говоря, не спрашивайте 😬

• Отслеживайте стоимость для каждой конечной точки и каждой функции.
  В противном случае вы будете оптимизировать не то, что нужно.

• Используйте вычислительные ресурсы с возможностью вытеснения для обучения.
  Значительная экономия, если ваши задачи обучения могут выдерживать прерывания. Amazon EC2 Spot Instances, виртуальные машины Google Cloud Preemptible VMs .

---

Ошибки, которые совершают люди (даже умные команды) 🤦♂️

• Рассматривать облачный ИИ как "просто подключите модель"

• Игнорирование качества данных до последней минуты

• Отправка модели без мониторинга SageMaker Model Monitor

• Не планируется переобучение персонала. Google Cloud: что такое MLOps?

• Забыть о существовании команд безопасности до самой недели запуска 😬

• Излишняя сложность с самого начала (иногда простая базовая модель оказывается более эффективной)

Кроме того, есть один довольно жестокий момент: команды недооценивают, насколько сильно пользователи ненавидят задержки. Модель, которая немного менее точна, но быстрее, часто побеждает. Люди — нетерпеливые маленькие чудеса.

---

Основные выводы 🧾✅

Искусственный интеллект в облачных вычислениях — это комплексная практика создания и запуска ИИ с использованием облачной инфраструктуры: масштабирование обучения, упрощение развертывания, интеграция конвейеров данных и внедрение моделей в эксплуатацию с помощью MLOps, безопасности и управления. Google Cloud: Что такое MLOps? NIST SP 800-145 .

Краткое резюме:

• Облачные технологии предоставляют ИИ инфраструктуру для масштабирования и внедрения 🚀 NIST SP 800-145

• Искусственный интеллект наделяет облачные рабочие нагрузки «мозгами», которые автоматизируют принятие решений 🤖

• Магия заключается не только в обучении — она также включает развертывание, мониторинг и управление 🧠🔐 SageMaker Model Monitor

• Выбирайте платформы, исходя из потребностей команды, а не из маркетинговой неопределенности 📌

• Следите за расходами и операциями, как ястреб в очках 🦅👓 (неудачная метафора, но вы поняли)

Если вы пришли сюда, думая: «Искусственный интеллект в облачных вычислениях — это всего лишь API модели», — нет, это целая экосистема. Иногда элегантная, иногда бурная, а иногда и то, и другое в один и тот же день 😅☁️

Часто задаваемые вопросы

Что означает «искусственный интеллект в облачных вычислениях» в повседневном контексте

Искусственный интеллект в облачных вычислениях означает использование облачных платформ для хранения данных, запуска вычислительных ресурсов (процессоров/графических процессоров/тензорных процессоров), обучения моделей, их развертывания и мониторинга — без владения оборудованием. На практике облако становится местом, где протекает весь жизненный цикл вашего ИИ. Вы арендуете то, что вам нужно, когда это необходимо, а затем уменьшаете масштаб, когда это требуется.

Почему проекты в области ИИ терпят неудачу без облачной инфраструктуры и MLOps

Большинство сбоев происходит на уровне модели, а не внутри неё: несогласованные данные, несоответствие сред, ненадежные развертывания и отсутствие мониторинга. Инструменты облачных вычислений помогают стандартизировать схемы хранения, вычислений и развертывания, чтобы модели не застревали в состоянии «у меня на ноутбуке всё работало». MLOps добавляет недостающее звено: отслеживание, реестры, конвейеры и откат, чтобы система оставалась воспроизводимой и поддерживаемой.

Типичный рабочий процесс для ИИ в облачных вычислениях: от данных до производства

Обычно процесс выглядит так: данные поступают в облачное хранилище, обрабатываются для получения признаков, затем модели обучаются на масштабируемых вычислительных ресурсах. Далее происходит развертывание через API-интерфейс, пакетное задание, бессерверную архитектуру или сервис Kubernetes. Наконец, отслеживаются задержка, дрейф и стоимость, после чего выполняется итерация с переобучением и более безопасными развертываниями. Большинство реальных конвейеров работают в циклическом режиме, а не развертываются однократно.

Выбор между SageMaker, Vertex AI, Azure ML, Databricks и Kubernetes

Выбирайте, исходя из реальных потребностей вашей команды, а не из маркетингового шума, связанного с «лучшей платформой». Управляемые платформы машинного обучения (SageMaker/Vertex AI/Azure ML) уменьшают операционные проблемы, связанные с задачами обучения, конечными точками, реестрами и мониторингом. Databricks часто подходит командам, активно занимающимся обработкой данных, которым необходимо машинное обучение в непосредственной близости от конвейеров и аналитики. Kubernetes обеспечивает максимальный контроль и возможности настройки, но при этом вы также отвечаете за надежность, политики масштабирования и отладку в случае возникновения проблем.

Архитектурные шаблоны, наиболее часто встречающиеся сегодня в облачных средах для ИИ

Вы постоянно будете сталкиваться с четырьмя шаблонами: управляемые платформы машинного обучения для повышения скорости, Lakehouse + машинное обучение для организаций, ориентированных на данные, контейнеризированное машинное обучение на Kubernetes для контроля и RAG (генерация с дополненной информацией для извлечения данных) для «безопасного использования наших внутренних знаний». RAG обычно включает документы в облачном хранилище, встраивания + векторное хранилище, уровень извлечения и контроль доступа с ведением журналов. Выбранный вами шаблон должен соответствовать уровню зрелости вашей системы управления и эксплуатации.

Как команды развертывают облачные модели ИИ: REST API, пакетные задания, бессерверные вычисления или Kubernetes

REST API широко используются для прогнозирования в реальном времени, когда важна задержка продукта. Пакетная обработка данных отлично подходит для планового оценивания и повышения экономической эффективности, особенно когда результаты не требуются мгновенно. Бессерверные конечные точки хорошо работают при пиковых нагрузках, но холодные запуски и задержки требуют внимания. Kubernetes идеально подходит, когда требуется точное масштабирование и интеграция с инструментами платформы, но он добавляет операционную сложность.

Что необходимо отслеживать в процессе производства для поддержания работоспособности систем искусственного интеллекта

Как минимум, отслеживайте задержку, частоту ошибок и стоимость прогнозирования, чтобы обеспечить надежность и контроль бюджета. В области машинного обучения отслеживайте дрейф данных и производительности, чтобы выявлять изменения в реальности, происходящие под управлением модели. Важно также регистрировать крайние случаи и некорректные результаты, особенно в генеративных приложениях, где пользователи могут проявлять творческое нетерпение. Хороший мониторинг также помогает принимать решения об откате модели в случае её регрессии.

Снижение затрат на облачный ИИ без существенного снижения производительности

Распространенный подход заключается в использовании самой маленькой модели, отвечающей требованиям, а затем оптимизации вывода с помощью пакетной обработки и кэширования. Автомасштабирование помогает, но требует ограничений, чтобы «эластичность» не превратилась в «неограниченные затраты». Для обучения точечные/прерываемые вычисления могут значительно сэкономить, если ваши задачи допускают прерывания. Отслеживание стоимости для каждой конечной точки и для каждого признака предотвращает оптимизацию неправильной части системы.

Наибольшие риски безопасности и соответствия нормативным требованиям, связанные с ИИ в облаке

Основные риски связаны с неконтролируемым доступом к данным, слабым управлением секретами и отсутствием журналов аудита, отражающих, кто что обучал и развертывал. Генеративный ИИ добавляет дополнительные проблемы, такие как внедрение подсказок, небезопасные выходные данные и появление конфиденциальных данных в логах. Для многих конвейеров требуется изоляция сред (разработка/тестирование/производство) и четкие правила для подсказок, выходных данных и логирования вывода. В наиболее безопасных конфигурациях управление рассматривается как основное требование системы, а не как патч, который нужно внести на следующей неделе после запуска.

Ссылки

1. Национальный институт стандартов и технологий (NIST) - SP 800-145 (окончательная версия) - csrc.nist.gov

2. Google Cloud — графические процессоры для ИИ — cloud.google.com

3. Google Cloud - Документация Cloud TPU - docs.cloud.google.com

4. Amazon Web Services (AWS) - Amazon S3 (объектное хранилище) - aws.amazon.com

5. Amazon Web Services (AWS) — Что такое озеро данных? — aws.amazon.com

6. Amazon Web Services (AWS) — Что такое хранилище данных? — aws.amazon.com

7. Amazon Web Services (AWS) - сервисы AWS для искусственного интеллекта - aws.amazon.com

8. Google Cloud - API искусственного интеллекта Google Cloud - cloud.google.com

9. Google Cloud — Что такое MLOps? — cloud.google.com

10. Google Cloud - Реестр моделей искусственного интеллекта Vertex (Введение) - docs.cloud.google.com

11. Red Hat — Что такое REST API? — redhat.com

12. Документация Amazon Web Services (AWS) — Пакетное преобразование SageMaker — docs.aws.amazon.com

13. Amazon Web Services (AWS) — хранилище данных, озеро данных и витрина данных — aws.amazon.com

14. Microsoft Learn - Реестры машинного обучения Azure (MLOps) - learn.microsoft.com

15. Google Cloud — Обзор Google Cloud Storage — docs.cloud.google.com

16. arXiv - Статья о методе генерации с расширенными возможностями поиска (Retrieval-Augmented Generation, RAG) - arxiv.org

17. Документация Amazon Web Services (AWS) — SageMaker Serverless Inference — docs.aws.amazon.com

18. Kubernetes — Горизонтальное автомасштабирование подов — kubernetes.io

19. Google Cloud - Пакетное прогнозирование Vertex AI - docs.cloud.google.com

20. Документация Amazon Web Services (AWS) — Монитор модели SageMaker — docs.aws.amazon.com

21. Google Cloud - Мониторинг моделей Vertex AI (Использование мониторинга моделей) - docs.cloud.google.com

22. Amazon Web Services (AWS) - Спотовые экземпляры Amazon EC2 - aws.amazon.com

23. Google Cloud — Вытесняемые виртуальные машины — docs.cloud.google.com

24. Документация Amazon Web Services (AWS) — AWS SageMaker: как это работает (обучение) — docs.aws.amazon.com

25. Google Cloud - Google Vertex AI - cloud.google.com

26. Microsoft Azure - Azure Machine Learning - azure.microsoft.com

27. Databricks - Databricks Lakehouse - databricks.com

28. Документация Snowflake — Функции искусственного интеллекта Snowflake (Обзорное руководство) — docs.snowflake.com

29. IBM - IBM Watsonx - ibm.com

30. Google Cloud — документация по Cloud Natural Language API — docs.cloud.google.com

31. Документация Snowflake — Функции искусственного интеллекта Cortex в Snowflake (AI SQL) — docs.snowflake.com

32. MLflow - Отслеживание MLflow - mlflow.org

33. MLflow - Реестр моделей MLflow - mlflow.org

34. Google Cloud - MLOps: Конвейеры непрерывной доставки и автоматизации в машинном обучении - cloud.google.com

35. Amazon Web Services (AWS) - Магазин функций SageMaker - aws.amazon.com

36. IBM - IBM watsonx.governance - ibm.com

Найдите новейшие разработки в области ИИ в официальном магазине ИИ-помощников

О нас