Wat is KI in Wolkrekenaarskunde?

Wat is KI in Wolkrekenaarskunde?

Kort antwoord: KI in wolkrekenaars gaan oor die gebruik van wolkplatforms om data te stoor, berekeninge te huur, modelle op te lei, dit as dienste te ontplooi en dit in produksie te monitor. Dit maak saak omdat die meeste mislukkings rondom data, ontplooiing en bedrywighede saamdrom, nie die wiskunde nie. As jy vinnige skalering of herhaalbare vrystellings benodig, is wolk + MLOps die praktiese roete.

Belangrike wegneemetes:

Lewensiklus : Land data, bou funksies, lei op, ontplooi, en monitor dan drywing, latensie en koste.

Bestuur : Bou toegangsbeheer, ouditlogboeke en omgewingskeiding van die begin af in.

Reproduceerbaarheid : Teken dataweergawes, kode, parameters en omgewings aan sodat lopies herhaalbaar bly.

Kostebeheer : Gebruik bondelopstelling, kasgeheue, outoskaleringslimiete en spot-/voorafgaande opleiding om rekeningskokke te vermy.

Implementeringspatrone : Kies bestuurde platforms, Lakehouse-werkvloeie, Kubernetes of RAG gebaseer op spanrealiteit.

Wat is KI in Wolkrekenaars? Infografika

Artikels wat jy dalk na hierdie een wil lees:

🔗 Top KI-wolkbesigheidsbestuursinstrumente
Vergelyk toonaangewende wolkplatforms wat bedrywighede, finansies en spanne stroomlyn.

🔗 Tegnologieë benodig vir grootskaalse generatiewe KI
Sleutel-infrastruktuur, data en bestuur benodig om GenAI te ontplooi.

🔗 Gratis KI-gereedskap vir data-analise
Beste gratis KI-oplossings om datastelle skoon te maak, te modelleer en te visualiseer.

🔗 Wat is KI as 'n diens?
Verduidelik AIaaS, voordele, prysmodelle en algemene sakegebruiksgevalle.

KI in Wolkrekenaarskunde: Die Eenvoudige Definisie 🧠☁️

In sy kern KI in wolkrekenaars die gebruik van wolkplatforms om toegang te verkry tot:

In plaas daarvan om jou eie duur hardeware te koop, huur jy wat jy nodig het, wanneer jy dit nodig het NIST SP 800-145 . Soos om 'n gimnasium vir een intense oefensessie te huur in plaas daarvan om 'n gimnasium in jou motorhuis te bou en dan nooit weer die trapmeul te gebruik nie. Gebeur met die beste van ons 😬

Eenvoudig gestel: dis KI wat skaal, verskeep, opdateer en werk deur wolkinfrastruktuur NIST SP 800-145 .

Waarom KI + Wolk so 'n groot ding is 🚀

Kom ons wees eerlik – die meeste KI-projekte misluk nie omdat die wiskunde moeilik is nie. Hulle misluk omdat die “goed rondom die model” deurmekaar raak:

  • data is verstrooi

  • omgewings stem nie ooreen nie

  • die model werk op iemand se skootrekenaar, maar nêrens anders nie

  • ontplooiing word soos 'n nagedagte behandel

  • sekuriteit en nakoming verskyn laat soos 'n ongenooide neef 😵

Wolkplatforms help omdat hulle die volgende bied:

1) Elastiese skaal 📈

Lei 'n model vir 'n kort tydjie op 'n groot groep op, en skakel dit dan af met NIST SP 800-145 .

2) Vinniger eksperimentering ⚡

Stel bestuurde notaboeke, voorafgeboude pyplyne en GPU-instansies vinnig op Google Cloud: GPU's vir KI .

3) Makliker ontplooiing 🌍

Implementeer modelle as API's, bondeltake of ingebedde dienste Red Hat: Wat is 'n REST API? SageMaker Batch Transform .

4) Geïntegreerde data-ekosisteme 🧺

Jou datapyplyne, pakhuise en analise woon dikwels reeds in die wolk (AWS: Datapakhuis vs datalaar) .

5) Samewerking en bestuur 🧩

Toestemmings, ouditlogboeke, weergawebeheer en gedeelde gereedskap word in (soms pynlik, maar steeds) Azure ML-registers (MLOps) .

Hoe KI in Wolkrekenaarskunde in die Praktyk Werk (Die Regte Vloei) 🔁

Hier is die algemene lewensiklus. Nie die "perfekte diagram"-weergawe nie ... die een waarin mens gewoon het.

Stap 1: Data beland in wolkberging 🪣

Voorbeelde: objekbergingsemmers, datamere, wolkdatabasisse Amazon S3 (objekberging) AWS: Wat is 'n datameer? Google Cloud Storage-oorsig .

Stap 2: Dataverwerking + funksiebou 🍳

Jy maak dit skoon, transformeer dit, skep funksies, stroom dit miskien.

Stap 3: Modelopleiding 🏋️

Jy gebruik wolkrekenaars (dikwels GPU's) om Google Cloud op te lei: GPU's vir KI :

Stap 4: Implementering 🚢

Modelle word verpak en bedien via:

Stap 5: Monitering + opdaterings 👀

Snit:

Dis die enjin. Dis KI in Wolkrekenaars in beweging, nie net as 'n definisie nie.

Wat maak 'n goeie weergawe van KI in wolkrekenaars? ✅☁️🤖

As jy 'n "goeie" implementering wil hê (nie net 'n flitsende demonstrasie nie), fokus op die volgende:

A) Duidelike skeiding van bekommernisse 🧱

  • datalaag (berging, bestuur)

  • opleidingslaag (eksperimente, pyplyne)

  • bedieningslaag (API's, skalering)

  • moniteringslaag (metrieke, logs, waarskuwings) SageMaker Model Monitor

Wanneer alles saamgepers word, word ontfouting emosionele skade.

B) Reproduceerbaarheid by verstek 🧪

'n Goeie stelsel laat jou toe om te sê, sonder om met die hand te waai:

  • die data wat hierdie model opgelei het

  • die kodeweergawe

  • die hiperparameters

  • die omgewing

As die antwoord is "uhh, ek dink dit was die Dinsdag-draf ..." is jy reeds in die moeilikheid 😅

C) Kostebewuste ontwerp 💸

Wolk-KI is kragtig, maar dis ook die maklikste manier om per ongeluk 'n rekening te skep wat jou jou lewenskeuses laat bevraagteken.

Goeie opstellings sluit in:

D) Sekuriteit en nakoming ingebou 🔐

Nie later vasgebout soos kleefband op 'n lekkende pyp nie.

E) 'n Regte pad van prototipe tot produksie 🛣️

Dit is die groot een. 'n Goeie "weergawe" van KI in die wolk sluit MLOps, ontplooiingspatrone en monitering van die begin af in. Google Cloud: Wat is MLOps? Andersins is dit 'n wetenskapskouprojek met 'n deftige faktuur.

Vergelykingstabel: Gewilde KI-in-wolk-opsies (en vir wie hulle is) 🧰📊

Hieronder is 'n vinnige, effens eiesinnige tabel. Pryse is doelbewus breed, want wolkpryse is soos om koffie te bestel - die basisprys is nooit die prys nie 😵💫

Gereedskap / Platform Gehoor Prys-agtig Hoekom dit werk (eienaardige notas ingesluit)
AWS SageMaker ML-spanne, ondernemings Betaal-soos-jy-gaan Volstapel ML-platform - opleiding, eindpunte, pyplyne. Kragtig, maar spyskaarte oral.
Google Vertex KI ML-spanne, datawetenskaporganisasies Betaal-soos-jy-gaan Sterk bestuurde opleiding + modelregister + integrasies. Voel glad wanneer dit klik.
Azure Masjienleer Ondernemings, MS-gesentreerde organisasies Betaal-soos-jy-gaan Werk goed saam met die Azure-ekosisteem. Goeie bestuursopsies, baie knoppies.
Databricks (ML + Lakehouse) Data-ingenieurswese swaar spanne Subskripsie + gebruik Ideaal vir die meng van datapyplyne + ML op een plek. Dikwels geliefd deur praktiese spanne.
Sneeuvlokkie KI-kenmerke Analise-eerste organisasies Gebruiksgebaseerd Goed as jou wêreld reeds in 'n pakhuis is. Minder "ML-laboratorium", meer "KI in SQL-agtig"
IBM Watsonx Gereguleerde nywerhede Ondernemingspryse Bestuur en ondernemingsbeheer is 'n groot fokus. Word dikwels gekies vir beleidsswaar opstellings.
Bestuurde Kubernetes (DIY ML) Platformingenieurs Veranderlike Buigsaam en pasgemaak. Ook… jy is verantwoordelik vir die pyn wanneer dit breek 🙃
Bedienerlose inferensie (funksies + eindpunte) Produkspanne Gebruiksgebaseerd Ideaal vir stekelrige verkeer. Hou koue aanvangs en latensie dop soos 'n valk.

Dit gaan nie daaroor om “die beste” te kies nie – dit gaan daaroor om by jou span se werklikheid te pas. Dis die stille geheim.

Algemene gebruiksgevalle vir KI in wolkrekenaars (met voorbeelde) 🧩✨

Hier is waar KI-in-wolk-opstellings uitblink:

1) Kliëntediensoutomatisering 💬

2) Aanbevelingstelsels 🛒

  • produkvoorstelle

  • inhoudvoere

  • “mense het ook gekoop”
    Hierdie benodig dikwels skaalbare inferensie en amper-intydse opdaterings.

3) Bedrogopsporing en risikobepaling 🕵️

Die wolk maak dit makliker om uitbarstings te hanteer, gebeurtenisse te stroom en ensembles te laat loop.

4) Dokumentintelligensie 📄

  • OCR-pyplyne

  • entiteit-ekstraksie

  • kontrakontleding

  • faktuurontleding Snowflake Cortex KI-funksies
    In baie organisasies is dit waar tyd stilweg teruggegee word.

5) Voorspelling en optimalisering van vaardigheidsontwikkeling 📦

Vraagvoorspelling, voorraadbeplanning, roete-optimalisering. Die wolk help omdat data groot is en heropleiding gereeld plaasvind.

6) Generatiewe KI-programme 🪄

  • inhoudsopstel

  • kodebystand

  • interne kennisrobotte (RAG)

  • sintetiese datagenerering Herwinning-Augmented Generation (RAG) papier
    Dit is dikwels die oomblik dat maatskappye uiteindelik sê: "Ons moet weet waar ons datatoegangsreëls is." 😬

Argitektuurpatrone wat jy oral sal sien 🏗️

Patroon 1: Bestuurde ML-platform (die "ons wil minder hoofpyn hê"-roete) 😌

Werk goed wanneer spoed saak maak en jy nie interne gereedskap van nuuts af wil bou nie.

Patroon 2: Lakehouse + ML (die "data-eerste" roete) 🏞️

  • verenig data-ingenieurswese + ML-werkvloeie

  • voer notaboeke, pyplyne, funksie-ingenieurswese naby die data uit

  • sterk vir organisasies wat reeds in groot analitiese stelsels woon Databricks Lakehouse

Patroon 3: Gehouerde ML op Kubernetes (die "ons wil beheer hê"-roete) 🎛️

Ook bekend as: “Ons is vol selfvertroue, en ons hou ook daarvan om op vreemde ure foutopsporing te doen.”

Patroon 4: RAG (Herwinning-Augmented Generation) (die "gebruik jou kennis"-roete) 📚🤝

Dit is 'n belangrike deel van moderne KI-in-die-wolk-gesprekke, want dit is hoe baie regte besighede generatiewe KI veilig gebruik.

MLOps: Die deel wat almal onderskat 🧯

As jy wil hê dat KI in die wolk in produksie moet optree, benodig jy MLOps. Nie omdat dit nuwerwets is nie - omdat modelle dryf, data verander en gebruikers op die slegste manier kreatief is. Google Cloud: Wat is MLOps ?

Sleutelstukke:

As jy dit ignoreer, sal jy eindig met 'n "model-dieretuin" 🦓 waar alles lewendig is, niks gemerk is nie, en jy bang is om die hek oop te maak.

Sekuriteit, privaatheid en nakoming (nie die prettige deel nie, maar ... ja) 🔐😅

KI in wolkrekenaars stel 'n paar pittige vrae voor:

Datatoegangsbeheer 🧾

Wie kan toegang tot opleidingsdata kry? Inferensielogboeke? Aanwysings? Uitsette?

Enkripsie en geheime 🗝️

Sleutels, tokens en geloofsbriewe benodig behoorlike hantering. "In 'n konfigurasielêer" is nie hantering nie.

Isolasie en huurkontrak 🧱

Sommige organisasies benodig aparte omgewings vir ontwikkeling, opvoering en produksie. Die wolk help - maar slegs as jy dit behoorlik opstel.

Ouditbaarheid 📋

Gereguleerde organisasies moet dikwels die volgende wys:

Modelrisikobestuur ⚠️

Dit sluit in:

  • vooroordeelkontroles

  • teenstrydige toetsing

  • vinnige inspuitverdediging (vir generatiewe KI)

  • veilige uitvoerfiltrering

Dit alles keer terug na die punt: dit is nie net "KI wat aanlyn aangebied word nie." Dit is KI wat onder werklike beperkings bedryf word.

Koste- en prestasiewenke (sodat jy nie later huil nie) 💸😵💫

'n Paar gevegsgetoetste wenke:

  • Gebruik die kleinste model wat aan die behoefte voldoen
    . Groter is nie altyd beter nie. Soms is dit net ... groter.

  • Bondel-inferensie wanneer moontlik.
    Goedkoper en meer doeltreffende SageMaker-bondeltransformasie .

  • Kas aggressief,
    veral vir herhaalde navrae en inbeddings.

  • Outomatiese skaal, maar beperk dit
    Onbeperkte skalering kan onbeperkte besteding beteken Kubernetes: Horisontale Pod Outomatiese skalering . Vra my hoe ek weet… om die waarheid te sê, moenie 😬

  • Spoor koste per eindpunt en per kenmerk
    na, anders optimaliseer jy die verkeerde ding.

  • Gebruik plek-vooraf-berekende berekening vir opleiding.
    Groot besparings as jou opleidingstake onderbrekings kan hanteer. Amazon EC2 Spot Instances, Google Cloud, Vooraf-berekende VM'e .

Foute wat mense maak (selfs slim spanne) 🤦♂️

  • Behandeling van wolk-KI as "prop net 'n model in"

  • Ignoreer datakwaliteit tot die laaste minuut

  • Versending van 'n model sonder om SageMaker Model Monitor

  • Nie beplan vir heropleiding van kadens Google Cloud: Wat is MLOps?

  • Vergeet dat sekuriteitspanne bestaan ​​tot die bekendstellingsweek 😬

  • Oormatige ingenieurswese van dag een af ​​(soms wen 'n eenvoudige basislyn)

Ook 'n stilweg brutale een: spanne onderskat hoeveel gebruikers latensie verag. 'n Model wat effens minder akkuraat maar vinnig is, wen dikwels. Mense is ongeduldige klein wonderwerkies.

Belangrike wegneemetes 🧾✅

KI in Wolkrekenaarkunde is die volledige praktyk van die bou en bestuur van KI met behulp van wolkinfrastruktuur - die opskaal van opleiding, die vereenvoudiging van ontplooiing, die integrasie van datapyplyne en die operasionalisering van modelle met MLOps, sekuriteit en bestuur. Google Cloud: Wat is MLOps? NIST SP 800-145 .

Vinnige opsomming:

  • Wolk gee KI die infrastruktuur om te skaal en te verskeep 🚀 NIST SP 800-145

  • KI gee wolkwerkladings "breine" wat besluite outomatiseer 🤖

  • Die towerkrag is nie net opleiding nie - dis ontplooiing, monitering en bestuur 🧠🔐 SageMaker Model Monitor

  • Kies platforms gebaseer op spanbehoeftes, nie bemarkingsmis nie 📌

  • Kyk na koste en operasies soos 'n valk met 'n bril 🦅👓 (slegte metafoor, maar jy verstaan)

As jy hierheen gekom het en gedink het "KI in wolkrekenaars is net 'n model-API," nee - dis 'n hele ekosisteem. Soms elegant, soms turbulent, soms albei in dieselfde middag 😅☁️

Gereelde vrae

Wat “KI in wolkrekenaars” in alledaagse terme beteken

KI in wolkrekenaars beteken dat jy wolkplatforms gebruik om data te stoor, berekeninge (SVE's/GVE's/TVE's) te laat begin, modelle op te lei, te ontplooi en te monitor – sonder om die hardeware te besit. In die praktyk word die wolk die plek waar jou hele KI-lewensiklus loop. Jy huur wat jy nodig het wanneer jy dit nodig het, en skaal dan af wanneer jy klaar is.

Waarom KI-projekte misluk sonder wolkstyl-infrastruktuur en MLOps

Die meeste mislukkings gebeur rondom die model, nie binne dit nie: teenstrydige data, ongelyke omgewings, brose ontplooiings en geen monitering nie. Wolkgereedskap help om berging-, berekenings- en ontplooiingspatrone te standaardiseer sodat modelle nie vashaak op "dit het op my skootrekenaar gewerk" nie. MLOps voeg die ontbrekende gom by: dophou, registers, pyplyne en terugrol sodat die stelsel reproduceerbaar en onderhoubaar bly.

Die tipiese werkvloei vir KI in wolkrekenaars, van data tot produksie

'n Algemene vloei is: data beland in wolkberging, word verwerk in funksies, dan oefen modelle op skaalbare berekening. Vervolgens ontplooi jy dit via 'n API-eindpunt, bondeltaak, bedienerlose opstelling of Kubernetes-diens. Laastens monitor jy latensie, drywing en koste, en herhaal dan met heropleiding en veiliger ontplooiings. Die meeste werklike pyplyne loop voortdurend eerder as om een ​​keer te verskeep.

Kies tussen SageMaker, Vertex AI, Azure ML, Databricks en Kubernetes

Kies gebaseer op jou span se realiteit, nie op bemarkingsgeraas wat "beste platform" is nie. Bestuurde ML-platforms (SageMaker/Vertex AI/Azure ML) verminder operasionele hoofpyn met opleidingstake, eindpunte, registers en monitering. Databricks pas dikwels by data-ingenieurswese-swaar spanne wat ML naby pyplyne en analise wil hê. Kubernetes bied maksimum beheer en aanpassing, maar jy besit ook betroubaarheid, skaalbeleide en ontfouting wanneer dinge breek.

Argitektuurpatrone wat vandag die meeste in KI-wolkopstellings voorkom

Jy sal voortdurend vier patrone sien: bestuurde ML-platforms vir spoed, Lakehouse + ML vir data-eerste organisasies, gekontaineriseerde ML op Kubernetes vir beheer, en RAG (herwinning-aangevulde generering) vir "gebruik ons ​​interne kennis veilig-agtig". RAG sluit gewoonlik dokumente in wolkberging, inbeddings + 'n vektorberging, 'n herwinningslaag en toegangsbeheer met logging in. Die patroon wat jy kies, moet ooreenstem met jou bestuurs- en bedrywighede-volwassenheid.

Hoe spanne wolk-KI-modelle ontplooi: REST API's, bondeltake, bedienerloos of Kubernetes

REST API's is algemeen vir intydse voorspellings wanneer produklatensie saak maak. Bondel-inferensie is uitstekend vir geskeduleerde telling en koste-effektiwiteit, veral wanneer resultate nie onmiddellik hoef te wees nie. Bedienerlose eindpunte kan goed werk vir stekelrige verkeer, maar koue begin en latensie benodig aandag. Kubernetes is ideaal wanneer jy fynkorrelige skalering en integrasie met platformgereedskap benodig, maar dit voeg operasionele kompleksiteit by.

Wat om in produksie te monitor om KI-stelsels gesond te hou

Hou ten minste latensie, foutkoerse en koste per voorspelling dop sodat betroubaarheid en begroting sigbaar bly. Aan die ML-kant, monitor data- en werkverrigtingsveranderinge om vas te stel wanneer die werklikheid onder die model verander. Die aanteken van randgevalle en slegte uitsette is ook belangrik, veral vir generatiewe gebruiksgevalle waar gebruikers kreatief teëstanders kan wees. Goeie monitering ondersteun ook terugrolbesluite wanneer modelle agteruitgaan.

Verminder wolk-KI-koste sonder om prestasie te verminder

'n Algemene benadering is om die kleinste model te gebruik wat aan die vereiste voldoen, en dan inferensie met bondel- en kasgeheue te optimaliseer. Outomatiese skalering help, maar dit benodig beperkings sodat "elasties" nie "onbeperkte besteding" word nie. Vir opleiding kan spot-/vooraf berekening baie bespaar as jou take onderbrekings verdra. Die dophou van koste per eindpunt en per funksie verhoed dat jy die verkeerde deel van die stelsel optimaliseer.

Die grootste sekuriteits- en voldoeningsrisiko's met KI in die wolk

Die groot risiko's is onbeheerde datatoegang, die bestuur van swak geheime en ontbrekende ouditroetes vir wie wat opgelei en ontplooi het. Generatiewe KI voeg ekstra hoofpyn by soos vinnige inspuiting, onveilige uitsette en sensitiewe data wat in logboeke verskyn. Baie pyplyne benodig omgewingisolasie (ontwikkeling/opvoering/produksie) en duidelike beleide vir aanwysings, uitsette en afleidingslogging. Die veiligste opstellings behandel bestuur as 'n kernstelselvereiste, nie 'n bekendstellingsweek-opdatering nie.

Verwysings

  1. Nasionale Instituut vir Standaarde en Tegnologie (NIST) - SP 800-145 (Finaal) - csrc.nist.gov

  2. Google Cloud - GPU's vir KI - cloud.google.com

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

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

  5. Amazon Web Services (AWS) - Wat is 'n datameer? - aws.amazon.com

  6. Amazon Web Services (AWS) - Wat is 'n datapakhuis? - aws.amazon.com

  7. Amazon Web Services (AWS) - AWS KI-dienste - aws.amazon.com

  8. Google Cloud - Google Cloud KI API's - cloud.google.com

  9. Google Cloud - Wat is MLOps? - cloud.google.com

  10. Google Cloud - Vertex KI-modelregister (inleiding) - docs.cloud.google.com

  11. Red Hat - Wat is 'n REST API? - redhat.com

  12. Amazon Web Services (AWS) Dokumentasie - SageMaker Batch Transform - docs.aws.amazon.com

  13. Amazon Web Services (AWS) - Datapakhuis vs. datameer vs. datamart - aws.amazon.com

  14. Microsoft Learn - Azure ML-registers (MLOps) - learn.microsoft.com

  15. Google Cloud - Oorsig van Google Cloud-berging - docs.cloud.google.com

  16. arXiv - Herwinning-Augmented Generation (RAG) artikel - arxiv.org

  17. Amazon Web Services (AWS) Dokumentasie - SageMaker Serverless Inference - docs.aws.amazon.com

  18. Kubernetes - Horisontale Pod Outomatiese Skalering - kubernetes.io

  19. Google Cloud - Vertex KI-groepvoorspellings - docs.cloud.google.com

  20. Amazon Web Services (AWS) Dokumentasie - SageMaker Model Monitor - docs.aws.amazon.com

  21. Google Cloud - Vertex KI-modelmonitering (Gebruik modelmonitering) - docs.cloud.google.com

  22. Amazon Web Services (AWS) - Amazon EC2 Spot Instances - aws.amazon.com

  23. Google Cloud - Voorafbepaalbare VM'e - docs.cloud.google.com

  24. Amazon Web Services (AWS) Dokumentasie - AWS SageMaker: Hoe dit werk (Opleiding) - docs.aws.amazon.com

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

  26. Microsoft Azure - Azure Masjienleer - azure.microsoft.com

  27. Databricks - Databricks Lakehouse - databricks.com

  28. Snowflake Dokumentasie - Snowflake KI-kenmerke (Oorsiggids) - docs.snowflake.com

  29. IBM - IBM watsonx - ibm.com

  30. Google Cloud - Cloud Natuurlike Taal API dokumentasie - docs.cloud.google.com

  31. Snowflake Dokumentasie - Snowflake Cortex KI Funksies (KI SQL) - docs.snowflake.com

  32. MLflow - MLflow-opsporing - mlflow.org

  33. MLflow - MLflow Modelregister - mlflow.org

  34. Google Cloud - MLOps: Deurlopende aflewering en outomatiseringspyplyne in masjienleer - cloud.google.com

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

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

Vind die nuutste KI by die amptelike KI-assistentwinkel

Oor Ons

Terug na blog