AI 基础架构简介与应用
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编辑: Tony
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借助 AI-BOX 在任何环境中更快地启动 AI, 如何通过集成工具、可重复的工作流程、灵活的部署选项以及可信的合作伙伴生态系统来加速 AI/ML 模型和应用整个生命周期。
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什么是 AI 基础架构？
随着人工智能（AI）在我们的日常生活中用的越来越多，建立一种能够实现有效和高效工作流程的结构就至关重要。这就是人工智能基础架构（AI 基础架构）的用武之地。
精心设计的基础架构有助于数据科学家和开发人员访问数据、部署机器学习算法以及管理硬件的计算资源。
AI 基础架构结合了人工智能和机器学习（AI/ML）技术，来开发和部署可靠且可扩展的数据解决方案。正是这项技术使机器学习成为可能，让机器能够像人类一样思考。
机器学习是一项训练计算机找到模式、做出预测并从经验中学习且无需明确编程的技术。它可以用于生成式 AI，并通过深度学习实现，深度学习是一种用于分析和解释大量数据的机器学习技术。
AI 基础架构技术堆栈
技术堆栈是一组用于构建和部署软件应用的技术、框架和工具。我们可以想象这些技术是一层一层“堆”在一起，来构建整个应用的。AI 基础架构技术堆栈可以通过三个基本层更快地开发和部署应用。
应用层允许人类和计算机与基本的工作流程工具进行协作，包括使用特定模型的端到端应用或面向最终用户的非特定应用。面向最终用户的应用通常使用开源 AI 框架来创建可定制的模型，并可以根据特定的业务需求进行定制。
模型层包含了支持 AI 产品各种能力的关键检查点。该层需要用于部署的托管解决方案，模型层包括三个模型。
通用 AI：可复制人类思维和决策过程的人工智能。例如 OpenAI 的 ChatGPT 和 Ultralytics 等 AI 应用。
特定 AI：根据非常具体和相关的数据进行训练，以实现更高精度的人工智能。例如生成广告文案和歌词这样的任务。
超本地化 AI：可以实现最高精度和相关性的人工智能，旨在成为该领域的专家。例如撰写科学论文或创建室内设计模型
基础架构层由构建和训练 AI 模型所需的硬件和软件组件组成。GPU（硬件）以及优化和部署工具（软件）等专用处理器等组件都属于这一层。云计算服务也是基础架构层的一部分。
详细了解 Ultralytics AI
AI 基础架构组件有哪些？
现在我们已经介绍了 AI 基础架构中涉及的三个层，下面我们来了解构建、部署和维护 AI 模型所需的几个组件。
数据存储
数据存储收集和保留各种数字信息，即以位和字节形式存在的应用、网络协议、文档、媒体、地址簿、用户偏好。强大的数据存储和管理系统对于存储、整理和检索 AI 训练和验证所需的数据量非常重要。
数据管理
数据管理是指通过数据管理软件等手段，进行数据的收集、存储和利用的过程。通过数据管理，您可以了解自己掌握哪些数据、数据所在位置、数据归谁所有、谁可以看到该数据以及如何访问数据。通过适当的控制和实施，数据管理工作流可提供所需的分析洞察，帮助做出更好的决策。
机器学习框架
机器学习（ML）是人工智能（AI）的一个子类，是指利用算法识别一组数据中的模式并做出预测。机器学习框架提供了用于设计、训练和验证机器学习模型的工具和库。
机器学习运维
机器学习运维（MLOps）是一组工作流实践，旨在简化机器学习（ML）模型的生产、维护和监控过程。通过借鉴 DevOps 和 GitOps 原则，MLOps 旨在建立一个持续不断演进的流程，使机器学习模型能够无缝地融入软件开发的整个生命周期。
详细了解如何构建 AI/ML 环境?
为什么 AI 基础架构至关重要？
精心设计的 AI 基础架构可为成功的 AI 和机器学习（ML）运维奠定基础。它有助于推动创新并实现高效。
优势
AI 基础架构可为 AI 运维和企业带来不少好处。第一个好处是可扩展性，它能提供按需扩展和缩减运维规模的机会，尤其是使用基于云的 AI/ML 解决方案。第二个则是自动化，它允许重复工作以减少错误并增加可交付成果的周转时间。
挑战
尽管 AI 基础架构具备众多优势，但它确实存在一些挑战。一大关键挑战是需要处理的数据的数量和质量。由于 AI 系统依赖大量数据来学习和决策，传统的数据存储和处理方法可能不足以处理 AI 工作负载的规模和复杂性。另一大挑战是对实时分析和决策的要求。该要求意味着基础架构必须快速高效地处理数据，这需要考虑集成合适的解决方案来处理大量数据。
应用
有一些应用可以解决这些挑战。通过AI-BOX云服务，您可以快速构建、部署和扩展应用。您还可以通过主动管理和支持，提高一致性和安全性，从而提高效率。红帽边缘可帮助您在更靠近数据收集地点的地方进行部署，并获得可指导行动的分析。
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