Kratak odgovor: Vještačka inteligencija u računarstvu u oblaku se odnosi na korištenje cloud platformi za pohranu podataka, iznajmljivanje računarskih resursa, obuku modela, njihovo postavljanje kao usluga i praćenje u produkciji. To je važno jer se većina kvarova grupira oko podataka, postavljanja i operacija, a ne matematike. Ako vam je potrebno brzo skaliranje ili ponovljiva izdanja, oblak + MLOps je praktičan put.
Ključne zaključke:
Životni ciklus : Prikupljanje podataka, izgradnja funkcija, obuka, implementacija, a zatim praćenje pomjeranja, latencije i troškova.
Upravljanje : Ugradite kontrole pristupa, zapisnike revizije i odvajanje okruženja od samog početka.
Reproducibilnost : Zabilježite verzije podataka, kod, parametre i okruženja kako bi izvršavanja ostala ponovljiva.
Kontrola troškova : Koristite grupiranje, keširanje, automatsko skaliranje ograničenja i spot/preemptibilno učenje kako biste izbjegli šokove od računa.
Obrasci implementacije : Odaberite upravljane platforme, radne procese u Lakehouse okruženju, Kubernetes ili RAG na osnovu realnosti tima.
Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:
🔗 Najbolji alati za upravljanje poslovanjem u oblaku s umjetnom inteligencijom
Uporedite vodeće cloud platforme koje pojednostavljuju operacije, finansije i timove.
🔗 Tehnologije potrebne za generativnu umjetnu inteligenciju velikih razmjera
Ključna infrastruktura, podaci i upravljanje potrebni za implementaciju GenAI-a.
🔗 Besplatni AI alati za analizu podataka
Najbolja besplatna AI rješenja za čišćenje, modeliranje i vizualizaciju skupova podataka.
🔗 Šta je AI kao usluga?
Objašnjava AIaaS, prednosti, modele cijena i uobičajene poslovne slučajeve upotrebe.
Vještačka inteligencija u računarstvu u oblaku: Jednostavna definicija 🧠☁️
U svojoj suštini, vještačka inteligencija u računarstvu u oblaku znači korištenje cloud platformi za pristup:
-
Računarska snaga (CPU, GPU, TPU) Google Cloud: GPU za AI Cloud TPU dokumentacija
-
Skladištenje (jezera podataka, skladišta podataka, skladištenje objekata) AWS: Šta je jezero podataka? AWS: Šta je skladište podataka? Amazon S3 (skladištenje objekata)
-
AI usluge (obuka modela, implementacija, API-ji za vid, govor, NLP) AWS AI usluge Google Cloud AI API-ji
-
MLOps alati (protokoni, praćenje, registar modela, CI-CD za ML) Google Cloud: Šta je MLOps? Vertex AI registar modela
Umjesto kupovine vlastite skupe opreme, iznajmljujete ono što vam treba, kada vam treba. NIST SP 800-145 . Kao da iznajmite teretanu za jedan intenzivan trening umjesto da izgradite teretanu u garaži i onda više nikada ne koristite traku za trčanje. Dešava se i najboljima od nas 😬
Jednostavno rečeno: to je vještačka inteligencija koja se skalira, isporučuje, ažurira i funkcioniše putem cloud infrastrukture NIST SP 800-145 .
Zašto je AI + Cloud toliko važan 🚀
Budimo iskreni - većina AI projekata ne propadne zato što je matematika teška. Propadnu zato što se "stvari oko modela" zapetljaju:
-
podaci su raspršeni
-
okruženja se ne podudaraju
-
Model radi na nečijem laptopu, ali nigdje drugdje
-
raspoređivanje se tretira kao naknadna misao
-
Sigurnost i usklađenost se pojavljuju kasno kao nepozvani rođak 😵
Cloud platforme pomažu jer nude:
1) Elastična vaga 📈
Trenirajte model na velikom klasteru kratko vrijeme, a zatim ga isključite NIST SP 800-145 .
2) Brže eksperimentisanje ⚡
Brzo pokrenite upravljane bilježnice, unaprijed izgrađene cjevovode i GPU instance Google Cloud: GPU-ovi za umjetnu inteligenciju .
3) Lakše postavljanje 🌍
Implementirajte modele kao API-je, batch poslove ili ugrađene usluge Red Hat: Šta je REST API? SageMaker Batch Transform .
4) Integrisani ekosistemi podataka 🧺
Vaši podatkovni kanali, skladišta i analitika često se već nalaze u oblaku AWS: Skladište podataka u odnosu na jezero podataka .
5) Saradnja i upravljanje 🧩
Dozvole, zapisnici revizije, verzioniranje i dijeljeni alati su ugrađeni (ponekad bolno, ali ipak) u Azure ML registre (MLOps) .
Kako umjetna inteligencija u računarstvu u oblaku funkcionira u praksi (Pravi tok) 🔁
Evo uobičajenog životnog ciklusa. Ne verzije sa „savršenim dijagramom“... one u kojoj se živi.
Korak 1: Podaci se pohranjuju u oblaku 🪣
Primjeri: kontejneri za pohranu objekata, jezera podataka, baze podataka u oblaku Amazon S3 (pohrana objekata) AWS: Šta je jezero podataka? Pregled Google Cloud Storagea .
Korak 2: Obrada podataka + izgradnja funkcija 🍳
Čistite ga, transformirate, kreirate dodatne funkcije, možda ga i strimujete.
Korak 3: Obuka modela 🏋️
Koristite računarstvo u oblaku (često GPU-ove) za obuku Google Clouda: GPU-ovi za vještačku inteligenciju :
-
klasični modeli strojnog učenja
-
modeli dubokog učenja
-
fino podešavanje modela temelja
-
sistemi za pretraživanje (postavke u RAG stilu) rad o generiranju pretraživanja proširenog tipa (RAG)
Korak 4: Raspoređivanje 🚢
Modeli se pakuju i uslužuju putem:
-
REST API-ji Red Hat: Šta je REST API?
-
Krajnje tačke bez servera SageMaker Serverless Inference
-
Kubernetes kontejneri Kubernetes: Automatsko skaliranje horizontalnog pod-a
-
Cjevovodi za grupno zaključivanje, SageMaker, Grupna transformacija , Vertex AI, Grupna predviđanja
Korak 5: Praćenje + ažuriranja 👀
Staza:
-
latencija
-
pomak tačnosti SageMaker Model Monitor
-
podataka Vertex AI modela
-
cijena po predviđanju
-
rubni slučajevi koji vas tjeraju da šapućete „ovo ne bi trebalo biti moguće…“ 😭
To je motor. To je vještačka inteligencija u računarstvu u oblaku u pokretu, ne samo kao definicija.
Šta čini dobru verziju vještačke inteligencije u računarstvu u oblaku? ✅☁️🤖
Ako želite „dobru“ implementaciju (ne samo blještavu demonstraciju), fokusirajte se na ovo:
A) Jasno razdvajanje briga 🧱
-
sloj podataka (skladištenje, upravljanje)
-
sloj za obuku (eksperimenti, cjevovodi)
-
sloj za posluživanje (API-ji, skaliranje)
-
sloj za praćenje (metrike, logovi, upozorenja) SageMaker Model Monitor
Kada se sve zgnječi, otklanjanje grešaka postaje emocionalna šteta.
B) Reproducibilnost po defaultu 🧪
Dobar sistem vam omogućava da izjavite, bez oklijevanja:
-
podaci koji su obučavali ovaj model
-
verzija koda
-
hiperparametri
-
okoliš
Ako je odgovor „hm, mislim da je to bilo trčanje u utorak...“, već ste u problemu 😅
C) Dizajn koji uzima u obzir troškove 💸
Cloud AI je moćan, ali je ujedno i najlakši način da slučajno kreirate račun koji vas tjera da preispitate svoje životne izbore.
Dobre postavke uključuju:
-
automatsko skaliranje Kubernetes: Automatsko skaliranje horizontalnog pod-a
-
zakazivanje instanci
-
Opcije za spot preemptible kada je to moguće Amazon EC2 spot instance Google Cloud preemptible virtuelne mašine
-
keširanje i grupiranje inferencije SageMaker Batch Transform
D) Sigurnost i usklađenost ugrađeni 🔐
Ne pričvršćeno kasnije kao selotejp na propuštajuću cijev.
E) Pravi put od prototipa do proizvodnje 🛣️
Ovo je ključno. Dobra „verzija“ vještačke inteligencije u oblaku uključuje MLOps, obrasce implementacije i praćenje od samog početka. Google Cloud: Šta je MLOps? Inače, to je projekat za naučni sajam sa otmjenom fakturom.
Tabela za poređenje: Popularne opcije AI-in-Cloud-a (i za koga su namijenjene) 🧰📊
Ispod je kratka, pomalo subjektivna tabela. Cijene su namjerno široke jer je određivanje cijena u oblaku kao naručivanje kafe - osnovna cijena nikada nije prava cijena 😵💫
| Alat / Platforma | Publika | Prilično skupo | Zašto funkcioniše (uključujući neobične napomene) |
|---|---|---|---|
| AWS SageMaker | ML timovi, preduzeća | Plaćanje po korištenju | Full-stack ML platforma - obuka, krajnje tačke, procesi. Moćno, ali meniji svuda. |
| Google Vertex umjetna inteligencija | Timovi za strojno učenje, organizacije za nauku o podacima | Plaćanje po korištenju | Snažna upravljana obuka + registar modela + integracije. Osjeća se glatko kada sve klikne. |
| Azure mašinsko učenje | Preduzeća, organizacije usmjerene na Microsoft | Plaćanje po korištenju | Dobro se uklapa u Azure ekosistem. Dobre opcije upravljanja, mnogo dugmadi. |
| Databricks (ML + Lakehouse) | Timovi za teški inženjering podataka | Pretplata + korištenje | Odlično za kombinovanje podatkovnih kanala i strojnog učenja na jednom mjestu. Često ga vole praktični timovi. |
| Karakteristike umjetne inteligencije pahuljice | Organizacije koje stavljaju analitiku na prvo mjesto | Na osnovu upotrebe | Dobro je kada je vaš svijet već u skladištu. Manje "ML laboratorije", više "AI u SQL-u" |
| IBM Watsonx | Regulirane industrije | Cijene za preduzeća | Upravljanje i kontrole preduzeća su u velikoj mjeri u fokusu. Često se biraju za postavke koje zahtijevaju mnogo pravila. |
| Upravljani Kubernetes (DIY ML) | Inženjeri platforme | Varijabla | Fleksibilno i prilagođeno. Također… vi snosite bol kada se pokvari 🙃 |
| Zaključivanje bez servera (funkcije + krajnje tačke) | Timovi proizvoda | Na osnovu upotrebe | Odlično za nepredvidive gužve. Pratite hladne startove i latenciju kao jastreb. |
Ovo nije stvar odabira "najboljih" - radi se o usklađivanju sa realnošću vašeg tima. To je tiha tajna.
Uobičajeni slučajevi upotrebe umjetne inteligencije u računarstvu u oblaku (s primjerima) 🧩✨
Evo gdje se postavke umjetne inteligencije u oblaku ističu:
1) Automatizacija korisničke podrške 💬
-
asistenti za chat
-
usmjeravanje karata
-
sažimanje
-
Detekcija sentimenta i namjere API za prirodni jezik u oblaku
2) Sistemi preporuka 🛒
-
prijedlozi proizvoda
-
feedove sadržaja
-
„ljudi su također kupili“
Za ovo je često potrebno skalabilno zaključivanje i ažuriranja gotovo u stvarnom vremenu.
3) Otkrivanje prevara i bodovanje rizika 🕵️
Oblak olakšava rukovanje rafalima, strimovanje događaja i pokretanje ansambala.
4) Obavještajni podaci o dokumentima 📄
-
OCR cjevovodi
-
ekstrakcija entiteta
-
analiza ugovora
-
Raščlanjivanje faktura Snowflake Cortex AI funkcije
U mnogim organizacijama, ovo je mjesto gdje se vrijeme tiho vraća.
5) Prognoziranje i optimizacija učenja usmjerena na vještinu 📦
Predviđanje potražnje, planiranje zaliha, optimizacija ruta. Oblak pomaže jer su podaci veliki, a prekvalifikacija česta.
6) Generativne AI aplikacije 🪄
-
izrada sadržaja
-
pomoć pri kodiranju
-
interni botovi znanja (RAG)
-
sintetičko generiranje podataka - članak o pronalaženju proširenog generiranja (RAG).
Ovo je često trenutak kada kompanije konačno kažu: „Moramo znati gdje se nalaze naša pravila za pristup podacima.“ 😬
Arhitektonski obrasci koje ćete vidjeti svuda 🏗️
Uzorak 1: Upravljana ML platforma (ruta „želimo manje glavobolja“) 😌
-
podaci za prijenos
-
obuka s upravljanim poslovima
-
implementirati na upravljane krajnje tačke
-
monitor na platformi, SageMaker Model Monitor, Vertex AI Model Monitoring
Dobro funkcionira kada je brzina bitna i ne želite graditi interne alate od nule.
Uzorak 2: Lakehouse + ML (ruta „podaci prvo“) 🏞️
-
objedinite tokove rada inženjeringa podataka i strojnog učenja
-
pokrenuti bilježnice, cjevovode, inženjering funkcija u blizini podataka
-
snažno za organizacije koje već koriste velike analitičke sisteme Databricks Lakehouse
Uzorak 3: Kontejnerizirano strojno učenje na Kubernetesu (ruta „želimo kontrolu“) 🎛️
-
modeli paketa u kontejnerima
-
skaliranje s politikama automatskog skaliranja Kubernetes: Automatsko skaliranje horizontalnog pod-a
-
integrirati mrežu usluga, uočljivost, upravljanje tajnama
Također poznato kao: „Samouvjereni smo i volimo otklanjati greške u neobično vrijeme.“
Uzorak 4: RAG (Preuzimanje-Proširena Generacija) (ruta „koristi svoje znanje“) 📚🤝
-
dokumenti u pohrani u oblaku
-
ugrađivanja + vektorska pohrana
-
sloj za pronalaženje dostavlja kontekst modelu
-
zaštitne ograde + kontrola pristupa + evidentiranje podataka o generiranju podataka proširenog dohvata (RAG)
Ovo je glavni dio modernih razgovora o umjetnoj inteligenciji u oblaku jer je to način na koji mnoge stvarne kompanije koriste generativnu umjetnu inteligenciju na siguran način.
MLOps: Dio koji svi potcjenjuju 🧯
Ako želite da se vještačka inteligencija u oblaku ponaša u produkciji, potrebni su vam MLOps. Ne zato što je to moderno - zato što se modeli mijenjaju, podaci se mijenjaju, a korisnici su kreativni na najgori mogući način. Google Cloud: Šta je MLOps?
Ključni dijelovi:
-
Praćenje eksperimenta : šta je funkcionisalo, a šta nije - MLflow praćenje
-
Registar modela : odobreni modeli, verzije, metapodaci MLflow Registar modela Vertex AI Registar modela
-
CI-CD za ML : testiranje + automatizacija implementacije Google Cloud MLOps (CD i automatizacija)
-
Skladište funkcija : konzistentne funkcije kroz obuku i zaključivanje SageMaker Skladište funkcija
-
Praćenje : pomak performansi, signali pristranosti, latencija, troškovi SageMaker Model Monitor Vertex AI Model Monitoring
-
Strategija vraćanja na prethodno stanje : da, kao i kod običnog softvera
Ako ovo ignorišete, završit ćete s "model zoološkog vrta" 🦓 gdje je sve živo, ništa nije označeno, a vi se bojite otvoriti kapiju.
Sigurnost, privatnost i usklađenost (nije zabavni dio, ali... da) 🔐😅
Vještačka inteligencija u računarstvu u oblaku postavlja nekoliko pikantnih pitanja:
Kontrola pristupa podacima 🧾
Ko može pristupiti podacima za obuku? Zapisnicima zaključivanja? Uputama? Izlaznim podacima?
Šifriranje i tajne 🗝️
Ključevi, tokeni i akreditivi zahtijevaju pravilno rukovanje. "U konfiguracijskoj datoteci" nije rukovanje.
Izolacija i podstanarstvo 🧱
Neke organizacije zahtijevaju odvojena okruženja za razvoj, pripremu i produkciju. Cloud pomaže - ali samo ako ga pravilno postavite.
Mogućnost revizije 📋
Regulirane organizacije često moraju pokazati:
-
koji su podaci korišteni
-
kako su donošene odluke
-
ko je šta rasporedio
-
kada je promijenio IBM watsonx.governance
Upravljanje rizikom modela ⚠️
Ovo uključuje:
-
provjere pristranosti
-
kontradiktorno testiranje
-
odbrana od brzog ubrizgavanja (za generativnu umjetnu inteligenciju)
-
sigurno filtriranje izlaza
Sve se ovo vraća na poentu: nije samo „AI hostovana online“. To je AI koji radi pod stvarnim ograničenjima.
Savjeti za troškove i performanse (da ne biste kasnije plakali) 💸😵💫
Nekoliko savjeta provjerenih u borbi:
-
Koristite najmanji model koji zadovoljava potrebe.
Veće nije uvijek bolje. Ponekad je jednostavno... veće. -
Grupno zaključivanje kada je to moguće.
Jeftinija i efikasnija SageMaker grupna transformacija . -
Agresivno keširanje,
posebno za ponovljene upite i ugrađivanja. -
Automatsko skaliranje, ali ograničite ga
Neograničeno skaliranje može značiti neograničenu potrošnju Kubernetes: Horizontalno automatsko skaliranje podova . Pitajte me kako znam... istina je da nemojte 😬 -
Pratite troškove po krajnjoj tački i po funkciji.
U suprotnom ćete optimizirati pogrešnu stvar. -
Koristite spot-eemptible computing za obuku.
Velike uštede ako vaši zadaci obuke mogu podnijeti prekide. Amazon EC2 spot instance, Google Cloud Eemptible VMs .
Greške koje ljudi prave (čak i pametni timovi) 🤦♂️
-
Tretiranje umjetne inteligencije u oblaku kao "samo priključite model"
-
Ignorisanje kvaliteta podataka do posljednjeg trenutka
-
Slanje modela bez praćenja SageMaker Model Monitora
-
Ne planiram prekvalifikaciju kadence Google Cloud: Šta je MLOps?
-
Zaboravljajući da sigurnosni timovi postoje do sedmice lansiranja 😬
-
Prekomjerno inženjerstvo od prvog dana (ponekad jednostavna osnova pobjeđuje)
Također, jedno tiho brutalno pitanje: timovi potcjenjuju koliko korisnici preziru latenciju. Model koji je malo manje tačan, ali brz, često pobjeđuje. Ljudi su nestrpljiva mala čuda.
Ključne stvari 🧾✅
Vještačka inteligencija u računarstvu u oblaku (AI) je potpuna praksa izgradnje i pokretanja AI korištenjem infrastrukture oblaka - skaliranje obuke, pojednostavljenje implementacije, integracija podatkovnih kanala i operacionalizacija modela s MLOps-ovima, sigurnošću i upravljanjem. Google Cloud: Šta je MLOps? NIST SP 800-145 .
Kratak pregled:
-
Oblak daje vještačkoj inteligenciji infrastrukturu za skaliranje i isporuku 🚀 NIST SP 800-145
-
Vještačka inteligencija daje cloud opterećenjima "mozgove" koji automatiziraju odluke 🤖
-
Magija nije samo obuka - to je implementacija, praćenje i upravljanje 🧠🔐 SageMaker Model Monitor
-
Birajte platforme na osnovu potreba tima, a ne marketinške magle 📌
-
Sat košta i operira kao jastreb koji nosi naočale 🦅👓 (loša metafora, ali shvataš)
Ako ste ovdje došli misleći da je „AI u cloud computingu samo model API-ja“, ne - to je cijeli ekosistem. Ponekad elegantan, ponekad turbulentan, ponekad oboje u istom popodnevu 😅☁️
Često postavljana pitanja
Šta „AI u računarstvu u oblaku“ znači u svakodnevnom smislu
Vještačka inteligencija u računarstvu u oblaku znači da koristite platforme u oblaku za pohranjivanje podataka, pokretanje računarskih procesa (CPU/GPU/TPU), obuku modela, njihovo postavljanje i praćenje - bez posjedovanja hardvera. U praksi, oblak postaje mjesto gdje se odvija cijeli vaš životni ciklus umjetne inteligencije. Iznajmljujete ono što vam je potrebno kada vam je potrebno, a zatim smanjujete obim kada završite.
Zašto AI projekti propadaju bez infrastrukture u oblaku i MLO-ova
Većina kvarova se dešava oko modela, a ne unutar njega: nekonzistentni podaci, neusklađena okruženja, krhka implementacija i nedostatak praćenja. Cloud alati pomažu u standardizaciji obrazaca pohrane, računanja i implementacije kako se modeli ne bi zaglavili na principu "radilo je na mom laptopu". MLOps dodaje nedostajuće vezivno tkivo: praćenje, registre, cjevovode i vraćanje na prethodno stanje kako bi sistem ostao reproducibilan i održiv.
Tipičan tijek rada za umjetnu inteligenciju u računarstvu u oblaku, od podataka do proizvodnje
Uobičajeni tok je: podaci se pohranjuju u oblaku, obrađuju se u funkcije, a zatim se modeli obučavaju na skalabilnom računarstvu. Zatim se implementira putem API krajnje tačke, batch zadatka, serverless podešavanja ili Kubernetes servisa. Konačno, pratite latenciju, pomak i troškove, a zatim ponavljate ponovno obučavanje i sigurnija implementiranja. Većina stvarnih cjevovoda se stalno ponavlja u petlji umjesto da se isporučuje jednom.
Izbor između SageMakera, Vertex AI, Azure ML-a, Databricksa i Kubernetesa
Birajte na osnovu realnosti vašeg tima, a ne marketinške buke tipa „najbolja platforma“. Upravljane ML platforme (SageMaker/Vertex AI/Azure ML) smanjuju operativne glavobolje s poslovima obuke, krajnjim tačkama, registrima i praćenjem. Databricks često odgovaraju timovima koji se intenzivno bave inženjeringom podataka i žele ML blizu cjevovoda i analitike. Kubernetes pruža maksimalnu kontrolu i prilagođavanje, ali također posjedujete pouzdanost, politike skaliranja i otklanjanje grešaka kada se stvari pokvare.
Arhitektonski obrasci koji se danas najčešće pojavljuju u AI cloud postavkama
Stalno ćete viđati četiri obrasca: upravljane ML platforme za brzinu, Lakehouse + ML za organizacije koje se fokusiraju na podatke, kontejnerizirano ML na Kubernetesu za kontrolu i RAG (generiranje prošireno preuzimanjem) za „sigurno korištenje našeg internog znanja“. RAG obično uključuje dokumente u pohrani u oblaku, ugrađivanja + vektorsko spremište, sloj za preuzimanje i kontrole pristupa s evidentiranjem. Uzorak koji odaberete trebao bi odgovarati vašoj zrelosti upravljanja i operacija.
Kako timovi implementiraju modele umjetne inteligencije u oblaku: REST API-ji, batch poslovi, serverless ili Kubernetes
REST API-ji su uobičajeni za predviđanja u stvarnom vremenu kada je latencija proizvoda bitna. Grupno zaključivanje je odlično za planirano bodovanje i isplativost, posebno kada rezultati ne moraju biti trenutni. Krajnje tačke bez servera mogu dobro funkcionirati za nepredvidiv promet, ali hladni startovi i latencija zahtijevaju pažnju. Kubernetes je idealan kada vam je potrebno precizno skaliranje i integracija s alatima platforme, ali dodaje operativnu složenost.
Šta pratiti u produkciji kako bi AI sistemi bili zdravi
Kao minimum, pratite latenciju, stope grešaka i cijenu po predviđanju kako bi pouzdanost i budžet ostali vidljivi. Na strani strojnog učenja (ML), pratite pomicanje podataka i performansi kako biste uočili kada se stvarnost promijeni unutar modela. Zabilježavanje graničnih slučajeva i loših rezultata je također važno, posebno za generativne slučajeve upotrebe gdje korisnici mogu biti kreativno suprotstavljeni. Dobro praćenje također podržava odluke o vraćanju na prethodno stanje kada modeli nazaduju.
Smanjenje troškova umjetne inteligencije u oblaku bez smanjenja performansi
Uobičajeni pristup je korištenje najmanjeg modela koji ispunjava zahtjev, a zatim optimizacija zaključivanja pomoću grupiranja i keširanja. Automatsko skaliranje pomaže, ali su potrebna ograničenja kako „elastično“ ne bi postalo „neograničena potrošnja“. Za obuku, spot/preemptible computing može mnogo uštedjeti ako vaši poslovi toleriraju prekide. Praćenje troškova po krajnjoj tački i po funkciji sprječava vas da optimizirate pogrešan dio sistema.
Najveći sigurnosni i usklađeni rizici s umjetnom inteligencijom u oblaku
Veliki rizici su nekontrolisan pristup podacima, slabo upravljanje tajnama i nedostajući revizorski tragovi za to ko je šta obučio i implementirao. Generativna umjetna inteligencija dodaje dodatne glavobolje poput ubrizgavanja prompta, nesigurnih izlaza i osjetljivih podataka koji se pojavljuju u zapisnicima. Mnogi cjevovodi zahtijevaju izolaciju okruženja (dev/staging/prod) i jasne politike za prompte, izlaze i zapisivanje inferencija. Najsigurnije postavke tretiraju upravljanje kao osnovni sistemski zahtjev, a ne zakrpu u sedmici lansiranja.
Reference
-
Nacionalni institut za standarde i tehnologiju (NIST) - SP 800-145 (Konačna verzija) - csrc.nist.gov
-
Google Cloud - GPU-ovi za vještačku inteligenciju - cloud.google.com
-
Google Cloud - Dokumentacija za Cloud TPU - docs.cloud.google.com
-
Amazon Web Services (AWS) - Amazon S3 (skladištenje objekata) - aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) - Šta je jezero podataka? - aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) - Šta je skladište podataka? - aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) - AWS AI usluge - aws.amazon.com
-
Google Cloud - Google Cloud AI API-ji - cloud.google.com
-
Google Cloud - Šta je MLOps? - cloud.google.com
-
Google Cloud - Registar Vertex AI modela (Uvod) - docs.cloud.google.com
-
Red Hat - Šta je REST API? - redhat.com
-
Dokumentacija za Amazon Web Services (AWS) - SageMaker Batch Transform - docs.aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) - Skladište podataka vs. jezero podataka vs. tržište podataka - aws.amazon.com
-
Microsoft Learn - Azure ML registri (MLOps) - learn.microsoft.com
-
Google Cloud - Pregled Google Cloud Storage-a - docs.cloud.google.com
-
arXiv - Rad o generiranju proširenog pretraživanja (RAG) - arxiv.org
-
Dokumentacija za Amazon Web Services (AWS) - SageMaker Serverless Inference - docs.aws.amazon.com
-
Kubernetes - Automatsko skaliranje horizontalnog pod-a - kubernetes.io
-
Google Cloud - Vertex AI predviđanja u serijama - docs.cloud.google.com
-
Dokumentacija za Amazon Web Services (AWS) - SageMaker Model Monitor - docs.aws.amazon.com
-
Google Cloud - Praćenje Vertex AI modela (Korištenje praćenja modela) - docs.cloud.google.com
-
Amazon Web Services (AWS) - Amazon EC2 Spot instance - aws.amazon.com
-
Google Cloud - Preemptabilne virtuelne mašine - docs.cloud.google.com
-
Dokumentacija za Amazon Web Services (AWS) - AWS SageMaker: Kako funkcioniše (Obuka) - docs.aws.amazon.com
-
Google Cloud - Google Vertex umjetna inteligencija - cloud.google.com
-
Microsoft Azure - Mašinsko učenje u Azureu - azure.microsoft.com
-
Databricks - Databricks Lakehouse - databricks.com
-
Dokumentacija za Snowflake - Funkcije umjetne inteligencije u Snowflakeu (Pregledni vodič) - docs.snowflake.com
-
IBM - IBM watsonx - ibm.com
-
Google Cloud - Dokumentacija za Cloud Natural Language API - docs.cloud.google.com
-
Dokumentacija za Snowflake - Snowflake Cortex AI funkcije (AI SQL) - docs.snowflake.com
-
MLflow - Praćenje MLflow -a - mlflow.org
-
MLflow - Registar modela MLflow - mlflow.org
-
Google Cloud - MLOps: Kontinuirana isporuka i automatizacija procesa u mašinskom učenju - cloud.google.com
-
Amazon Web Services (AWS) - SageMaker prodavnica funkcija - aws.amazon.com
-
IBM - IBM watsonx.governance - ibm.com