Bạn vẫn đang sử dụng phần cứng cố định, cồng kềnh để chạy các mô hình của mình?
Chi phí cơ sở hạ tầng có cản trở sự phát triển? Đã đến lúc chuyển sang đám mây. Trong bài viết này, chúng tôi cung cấp danh sách các nền tảng có sẵn dưới dạng dịch vụ cho máy học và nhà phát triển AI. Các nền tảng cung cấp một giao diện web với khả năng tăng và giảm quy mô tính toán khi cần thiết.
Các nền tảng sau được cung cấp bởi cơ sở hạ tầng đám mây được coi là linh hoạt và nhanh nhẹn.
Amazon người làm hiền triết
Amazon Sagemaker là một nền tảng dành riêng cho lĩnh vực máy học.
Nền tảng này giúp các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển AI bắt đầu nhanh chóng trong việc lập mô hình, tận dụng các mô hình cộng đồng và viết mã trực tiếp trên nền tảng. Amazon Sagemaker cung cấp một nền tảng điện toán đám mây có thể mở rộng để nhanh chóng xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình máy học. Những ưu điểm chính của việc sử dụng Amazon Sagemaker là:
- Các thuật toán sẵn sàng sử dụng có sẵn
- Nó giúp bạn bắt đầu nhanh chóng với các cài đặt và cấu hình cơ bản được thực hiện cho bạn
- Cho phép mở rộng quy mô nhanh và đào tạo mô hình nhanh hơn
- Nó cung cấp giao diện Jupyter Notebook phổ biến để thực hiện tất cả các hoạt động có liên quan trên một nền tảng duy nhất
- Nó cung cấp chức năng lái tự động để tự động huấn luyện các mô hình
- Kho lưu trữ khổng lồ dữ liệu được đào tạo trước chất lượng cao để đào tạo mô hình nhanh hơn
- Dễ dàng cộng tác với các nhà phân tích dữ liệu khác bằng cách chia sẻ nền tảng web
Khoa học của nhà hiền triết là đơn giản.
Azure ML Studio
Azure ML Studio có lẽ là nền tảng được tìm kiếm nhiều nhất trong lĩnh vực học máy. Đối với người mới bắt đầu, nó cung cấp một tập hợp lớn các ví dụ và mã khởi động được tạo sẵn. Những ví dụ viết mã này giúp nhà phát triển bắt đầu một cách nhanh chóng.
Nó cung cấp cho nhà phát triển một giao diện được hỗ trợ bởi chương trình phụ trợ học máy. Phần phụ trợ được cài đặt sẵn với hầu hết các thư viện máy học cần thiết.
Những ưu điểm chính của việc sử dụng ML Studio làm nền tảng là:
- Nó đi kèm với hỗ trợ Jupyter Notebook tích hợp
- Nó cung cấp một nền tảng để dễ dàng xây dựng, mở rộng quy mô và triển khai một mô hình dự đoán
- Nhiều thư viện phân tích dự đoán được cắm vào để sử dụng với mã của bạn
- Khả năng tiến hành, phân tích và giám sát các thí nghiệm một cách hoàn hảo
- Nó có một thư viện phong phú các mô hình làm sẵn để giúp bạn phát triển nhanh hơn
- Cung cấp trình thiết kế luồng đồ họa để tạo đường dẫn công việc ML cho đào tạo mô hình
Bạn có thể dùng thử Azure ML miễn phí.
Phòng thu IBM Watson
IBM Watson Studio là nền tảng hoàn hảo để cùng phát triển.
Các tính năng chính của IBM Watson Studio bao gồm:
- AI tự động – tự động hóa các tác vụ như chuẩn bị, lọc và làm sạch dữ liệu
- Giao diện trực quan tuyệt vời cho mô hình hóa
- Hỗ trợ đối tượng học sâu
- Một nhà thiết kế quy trình công việc tuyệt vời để học sâu tự động
nhận thức sâu sắc
Deep Learning là một nền tảng được thiết kế để tự động hóa quá trình học sâu mà hầu như không cần viết mã!
Nó cung cấp một trình thiết kế quy trình công việc đồ họa cung cấp dữ liệu, xác định quy trình và liên tục đào tạo mô hình để cải thiện khả năng dự đoán của nó. Tập trung vào học sâu, các nền tảng được định cấu hình sẵn để thực hiện các tác vụ bạn muốn và có các công cụ phù hợp để nhanh chóng chuyển mô hình của bạn từ đào tạo sang sản xuất.
Một số lợi ích mà nó mang lại.
- Các công cụ thiết kế trực quan giúp bạn hiểu rõ hơn về quy trình làm việc của mình
- Tính năng AutoML giúp bạn tự động đào tạo các mô hình với nỗ lực tối thiểu
- Sẵn sàng triển khai máy chủ cho mô hình AI được đào tạo
dữ liệu
Dataiku là một nền tảng sẵn sàng cho doanh nghiệp, cung cấp tất cả các công cụ để cho phép các nhà phân tích kinh doanh, nhà phân tích dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu và nhà phát triển AI cộng tác. Nền tảng cung cấp một nền tảng phong phú cho phép các tác vụ được thực hiện thông qua một đường ống xác định và cho phép mỗi người dùng thực hiện các tác vụ phù hợp.
Dataiku được các tổ chức rất ưa thích vì những lý do sau:
- Nền tảng hỗ trợ hầu hết các ngôn ngữ lập trình phổ biến trong khoa học dữ liệu
- Cung cấp các công cụ trực quan hóa dữ liệu tích hợp để vẽ dữ liệu dễ dàng
- Cung cấp các thư viện máy học phổ biến như Scikit-learn, MLLib, XgBoost
dữ liệuRobot
DataRobot, đúng như tên gọi, là một nền tảng tập trung vào việc cung cấp dữ liệu quy mô lớn để tự động điều chỉnh mô hình.
Nó là một nền tảng cao cấp với hơn một trăm thư viện nguồn mở được cấu hình sẵn để sử dụng. Nó có một thuật toán mô hình hóa dữ liệu tự học và phân tích. Nó có thể thu thập dữ liệu của bạn, liên hệ dữ liệu đó dựa trên các dự báo mong muốn và xây dựng một mô hình sẵn sàng cho dự báo cho bạn. Điều này là có thể mà không cần bất kỳ mã hóa nào từ phía bạn.
DataRobot được các nhà khoa học dữ liệu yêu thích vì một số sự thật sau:
- Một công cụ thu thập dữ liệu thông minh có thể tìm hiểu và xây dựng các mô hình
- Nó giúp so sánh và trực quan hóa kết quả của từng mô hình
- Sau khi so sánh, bạn có thể dễ dàng tự thực hiện, lập mô hình, trực tiếp từ chính nền tảng
C3 – Bộ trí tuệ nhân tạo
C3 – AI Suite có lẽ là bộ công cụ AI toàn diện nhất dành cho doanh nghiệp. Gói này được xây dựng với hầu hết các thuật toán cần thiết được mã hóa. Điều này cho phép các nhà phát triển doanh nghiệp nhanh chóng bắt đầu làm việc với các ứng dụng của họ và nhanh chóng xây dựng xung quanh chúng.
Hình trên cho thấy mức độ mở rộng của gói. Một số lợi ích như dưới đây.
- Một gói – cho mọi nhà phát triển doanh nghiệp và nhà khoa học dữ liệu
- Nó cung cấp sự linh hoạt đầy đủ trong việc lựa chọn cấu trúc dữ liệu, lưu trữ và tính toán
- Đi kèm với một bộ công cụ trực quan để trực quan hóa dữ liệu và quy trình công việc
- Dễ dàng kết nối với các môi trường đám mây phổ biến để lưu trữ dữ liệu
- Nó có thể xử lý các tác vụ xử lý hàng loạt ngay lập tức
- Phê duyệt phần mềm duy nhất – Giảm thời gian khởi động cho các dự án doanh nghiệp
Đăng kí
Học máy và trí tuệ nhân tạo đang càn quét thế giới với những kết quả ấn tượng. Công nghệ luôn ở đó và phát triển theo thời gian. Các sản phẩm sử dụng những công nghệ này rất tốn tài nguyên và cần đủ năng lượng để phát triển và triển khai chúng. Với nền tảng là một dịch vụ, các nền tảng và bộ công cụ này giúp cuộc sống của các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển máy học và nhà phát triển AI trở nên dễ dàng hơn.
Những nền tảng này không chỉ giúp bạn thoát khỏi phần cứng của chính mình mà còn giúp bạn tiết kiệm khoản đầu tư lớn khi bắt đầu dự án của mình. Hầu hết các nền tảng này được lập hóa đơn theo mức sử dụng hoặc theo mức độ thường xuyên, chúng không yêu cầu bất kỳ cam kết lớn nào. Điều này giúp dễ dàng chuyển đổi giữa các nền tảng và tiếp tục phát triển mà không gặp quá nhiều rắc rối.
Thích bài viết? Làm thế nào về chia sẻ với thế giới?
