Yardımcı pilotları kim yönetiyor? AI neden bulut desteğine ihtiyaç duyar?

Son on iki ayda, temel modeller, teknoloji ve talepteki en son gelişmelerden yararlanan çok sayıda yeni yapay zeka organizasyonunun geliştiğini gördük. Yapay zekanın genellikle 'otomatik pilot' yerine 'yardımcı pilot' olarak hareket ettiği görülse de, klasik bilgisayarla karşılaştırıldığında hâlâ başarabileceği pek çok dikkate değer başarı var. Son zamanlarda doğru metinden işarete dil, çok dilli transkripsiyon ve gerçekçi avatarlarla otomatik konuşma videosu oluşturma sunabilen startup'ları gördük.

Ancak tüm start-up'lar ve ölçek büyütme şirketleri gibi bu yeni organizasyonlar da pek çok zorlukla karşı karşıyadır; bazıları yapay zeka endüstrisine özeldir, bazıları ise tüm büyüyen markalar için ortaktır. Ancak doğru düzeyde destekle kurucular gelişebilir, sektörün ve insanlığın ilerlemesine yardımcı olabilirler.

Yapay zeka modellerinin eğitimi için yüksek hesaplama gücü

Yapay zeka kuruluşlarının karşılaştığı temel zorluklardan biri eğitimdir. Yapay zeka modellerini eğitmek, önemli miktarda hesaplama gücü gerektirir ve bu, sermaye gideri esasından ziyade faaliyet gideri temelinde faaliyet gösterme eğiliminde olan derin teknoloji şirketleri için zorlayıcı olabilir. Sinir ağları gibi derin öğrenme algoritmaları, en iyi sonuçları elde etmek için çok sayıda yineleme ve ayarlama gerektirir. Yüksek performanslı bilgi işlem kaynaklarına erişim olmadan bu, zaman alıcı ve maliyetli olabilir. Ayrıca, bu verilerin bir yerde saklanması gerekir ve bu, doğrudan satın alınması yüksek maliyetli ve bakımı pahalı olabilir.

Kaynak tahsisi ve maliyet yönetiminde esneklik

Yapay zeka modellerini eğitmek ve dağıtmak için kaynak gereksinimleri, modelin karmaşıklığına ve veri kümesinin boyutuna bağlı olarak büyük ölçüde değişebilir. Çoğu startup gibi şirketin yönü de neredeyse bir gecede değişebilir ve hem insanlar hem de teknoloji altyapısı açısından zorlayıcı olabilir. Sonuç olarak çoğu yapay zeka girişimi, işler farklı bir yönde ilerlemeye başladığında yeni donanıma geçişe yardımcı olmak için varsayılan olarak bulutta yereldir.

Geriye dönük uyumluluk sorunları

TensorFlow ve PyTorch gibi yapay zeka çerçeveleri sürekli olarak güncelleniyor ve geliştiriliyor ancak bu çerçeve yinelemelerinin bir kısmı önceki sürümlerle geriye dönük olarak uyumlu değil. Bu, kuruluşların en son çerçeveyi takip etmeleri konusunda önemli bir baskı oluşturur veya işlevsellik sorunları ve hatta kesinti riskiyle karşı karşıya kalırlar. Kullanıcılar genellikle startup'ların diş çıkarma sorunları yaşamasını beklese de, büyük miktardaki kesintiler güveni önemli ölçüde azaltabilir.

Bu sorunları akılda tutarak, mevcut başarılı yapay zeka girişimleri zorlukların üstesinden nasıl geldi?

Uygulamada Yapay Zeka: OVHcloud, Gümrük Köprüsü'nün temellerini güçlendiriyor

Customs Bridge, Avrupalı ​​ithalatçılara yönelik otomatik bir ürün sınıflandırma motoru oluşturmak için yapay zeka algoritmalarını kullanan bir “derin teknoloji” girişimidir. Şirketin misyonu, açıklaması tam olarak resmileştirilmemiş bir ürüne doğru gümrük kodunu atamak için mümkün olan en güvenilir ürün sınıflandırma motorunu yaratmaktır.

Ancak Customs Bridge, yapay zeka modellerinin eğitimi konusunda önemli zorluklarla karşılaştı. Sınırlı şirket içi altyapıya, büyük ölçekli veri işleme gereksinimlerine ve son teknoloji ürünü yapay zeka çerçevelerine olan ihtiyaçları vardı. Mevcut altyapıları, yapay zeka modellerini etkili bir şekilde eğitmek ve dağıtmak için yeterli değildi ve modellerini eğitmek için gereken büyük miktarda veriye erişme ve bunları işleme konusunda zorluklarla karşılaştılar.

Bu zorlukların üstesinden gelmek için Gümrük Köprüsü, OVHcloud'un Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi çözümleri. Ekip, OVHcloud'un model eğitim çözümü AI Training'i uyguladı ve modelleri üretime dağıtmak ve veri gücü hattını desteklemek için OVHcloud örneklerinden yararlandı. Bu, Customs Bridge'in büyük miktarda veriyi işlemesine, yapay zeka modellerini geliştirmesine ve genel üretkenliğini ve verimliliğini artırmasına olanak tanıdı.

Customs Bridge, veri geliştirme ve gelişmiş yapay zeka modeli eğitimi için OVHcloud'un kaynaklarından yararlanmayı başardı. İlk Transformers modellerini eğitmek için yaklaşık 2.5 TB veriye güvendiler ve OVHcloud tarafından sağlanan NVIDIA V250,000 GPU'lar sayesinde Transformers'ı 30 hat üzerinde eğitmek yalnızca 100 dakika civarında hesaplama süresi gerektirdi. Bu hem hızlı hem de düşük maliyetliydi ve Customs Bridge'in altyapısını sınırlamadan veri hacimlerini ölçeklendirmesine olanak sağladı. Bulut tabanlı yaklaşım, şirkete, istedikleri hassasiyeti elde etmek için gereken hacmi bulana kadar deneme yapma özgürlüğü verdi.

Customs Bridge, yapay zeka modeli eğitimi için geliştirilmiş esneklik ve ölçeklenebilirliğin yanı sıra, uygun maliyetli ve verimli kaynak tahsisinden, yapay zeka çerçevelerinin basitleştirilmiş uygulaması ve konuşlandırılmasından ve en iyi sonuçlar için inovasyon ve denemeyi mümkün kılma yeteneğinden de yararlandı. Customs Bridge, OVHcloud'un Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi çözümlerinden yararlanarak zorlukların üstesinden gelmeyi ve yenilikçi ve etkili bir ürün sınıflandırma motoru oluşturmayı başardı.

Özel bulut hizmetleriyle derin teknolojiyi geliştiriyoruz

Büyüyen bir yapay zeka girişiminin ilk adımlarından biri, yalnızca rekabeti anlamak açısından değil, ekosistemini anlamaktır. Doğrudan mentorluk ve yönetim yardımı ya da yukarıdaki örnekte teknoloji altyapı desteği konusunda yardımcı olabilecek kuluçka merkezleri, hızlandırıcılar ve destek programları sunan birçok kuruluş vardır.

Bulut hizmetleri esnek kaynak tahsisi ve maliyet yönetimi sunarak derin teknoloji firmalarının ihtiyaçlar değiştiğinde kaynaklarını değiştirmelerine olanak tanır. Bu uyarlanabilirlik, şirketlerin yalnızca ihtiyaç duydukları kaynaklar için ödeme yapmalarını garanti eder, bu da onların kaynaklarını daha verimli bir şekilde tahsis etmelerine ve sermaye gideri yerine işletme gideri bazında faaliyet göstermelerine olanak tanır.

Genişletilebilir depolama çözümleri de bulut hizmetleri modelinin önemli bir parçasıdır. Bu çözümlerle derin teknoloji şirketleri büyük miktarlarda veriyi işleyip depolayabilir ve böylece yapay zeka modellerini eğitebilirler. Bu çözümler, yeni sürücülerin kurulumunun ve yönetiminin birçok soruna neden olabileceği fiziksel depolamanın aksine, AI firmalarının veri hacimlerini hizmette herhangi bir kesinti olmadan artırabilmelerini sağlayarak kolayca ölçeklendirilecek şekilde oluşturulmuştur.

Sektörü ileriye taşımak

Derin teknoloji yapay zeka firmaları, diğer sektörlerdeki start-up'larla aynı sorunların çoğunu yaşıyor, ancak aynı zamanda bazı benzersiz zorluklar da yaşıyor. Örneğin yapay zeka modellerini eğitmek için gerekli olan geniş veri kümeleri, yüksek güçlü bilgi işlem ve depolama yeteneklerine olan ihtiyacı da beraberinde getiriyor ve bunlar genellikle başlangıç ​​fonuyla çalışan genç organizasyonların ulaşamayacağı bir yerde.

Birçok yapay zeka şirketinin varsayılan olarak bulutta yerel olmasının nedeni budur. Bulut, bu gibi kuruluşların altyapı için ön ödeme yapmadan daha kolay ölçeklenmesine olanak tanır; kurucuların ve ekiplerinin günlük yönetim ihtiyacını ortadan kaldıran yönetilen çözümlerden faydalanmalarına da olanak tanır. Ancak startupların bulut hizmetleri sözleşmelerini oluştururken dikkatli olmaları ve hem sarmal hem de gizli maliyetlerden kaçınmaya özen göstermeleri gerekiyor; Yanlış kurulum veya yanlış sağlayıcı (örneğin, giriş/çıkış maliyetleri için aşırı ücretlendirme) teknoloji yüküne neden olabilir. Ancak doğru ortak, doğru çözüm ve gerçekten işbirlikçi bir yaklaşımla startuplar idari ayrıntıları unutabilir ve bunun yerine ana misyonlarına odaklanabilirler: yeni bir yapay zeka dünyası yaratmak.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
• PREIPO® ile PRE-IPO Şirketlerinde Hisse Al ve Sat. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://dataconomy.com/2023/05/24/who-co-pilots-the-co-pilots-why-ai-needs-cloud-support/