Inhaltsverzeichnis
Verstehen Sie Ihre eigenen Anwendungsfälle
Datenquelle und -qualität sind der Schlüssel
Datenschutz und Privatsphäre
Skalierbarkeit und Inferenzressourcen
Erwägen Sie die Modellauswahl
Überwachung und Protokollierung
Weitere Überlegungen
Heim Technologie-Peripheriegeräte KI Die Einführung generativer KI-Systeme könnte die Cloud-Architekturen von Unternehmen verändern

Die Einführung generativer KI-Systeme könnte die Cloud-Architekturen von Unternehmen verändern

Apr 01, 2024 pm 05:34 PM
人工智能 云计算 数据访问 优化实践 敏感数据 数据丢失 Cloud-Architektur

Die Einführung generativer KI-Systeme könnte die Cloud-Architekturen von Unternehmen verändern

Von Datenverfügbarkeit und -sicherheit bis hin zu großen Sprachmodellen und Auswahl und Überwachung bedeutet die Einführung generativer KI in Unternehmen, dass sie ihre Cloud-Architektur überdenken müssen.

Viele Unternehmen bauen daher ihre Cloud-Architektur um und entwickeln generative Systeme der künstlichen Intelligenz. Welche Veränderungen müssen diese Unternehmen also vornehmen? Was sind die aufkommenden Best Practices, die er in den letzten 20 Jahren, insbesondere in den letzten zwei Jahren, beim Aufbau einiger solcher Plattformen unterstützt hat? Unternehmen:

Verstehen Sie Ihre eigenen Anwendungsfälle

Unternehmen müssen den Zweck und die Ziele der generativen KI in der Cloud-Architektur klar definieren. Wenn Sie falsche Rückmeldungen sehen, liegt das daran, dass sie nicht verstehen, was es bedeutet, künstliche Intelligenz in Geschäftssystemen zu generieren. Unternehmen müssen ihre Ziele verstehen, sei es die Generierung von Inhalten, Empfehlungssysteme oder andere Anwendungen.

Das bedeutet, dass die Unternehmensführung auf hoher Ebene einen Konsens über die gesetzten Ziele erzielen und klären muss, wie diese Ziele erreicht werden können und vor allem, wie Erfolg definiert wird. Dies gilt nicht nur für Produktions-KI. Und dies ist ein Schritt zum Erfolg bei jeder Migration und jedem neuen System, das in der Cloud erstellt wird.

Viele intelligente Projekte, die von Unternehmen auf Cloud-Plattformen entwickelt werden, scheitern, weil sie die Geschäftsanwendungsfälle nicht gut verstehen. Obwohl das vom Unternehmen entwickelte Produkt cool ist, bringt es seinem Geschäft keinen Mehrwert. Dieser Ansatz wird nicht funktionieren.

Datenquelle und -qualität sind der Schlüssel

Um effektive intelligente Modelle zu trainieren und abzuleiten, erfordert die Identifizierung des Trainings und der Schlussfolgerung generativer KI-Modelle effektive Datenquellen, bei denen es sich um zugängliche, qualitativ hochwertige und sorgfältig verwaltete Daten handeln muss. Um die Verfügbarkeit und Fehlertoleranz von Cloud-Computing-Speicherlösungen sicherzustellen, müssen Unternehmen außerdem die Verfügbarkeit und Fehlertoleranz von Cloud-Computing-Speicherlösungen sicherstellen.

Das erzeugende Funktionssystem ist ein hochintelligentes datenzentriertes System, das als datenorientiertes System bezeichnet werden kann. Daten sind der Treibstoff, der funktionale Systeme dazu bringt, Ergebnisse zu erzielen. Bei der Datenqualität gilt jedoch nach wie vor das Prinzip „Müll rein, Müll raus“.

Zu diesem Zweck ist es hilfreich, die Datenverfügbarkeit als einen Haupttreiber der Cloud-Architektur zu betrachten. Unternehmen müssen auf die meisten relevanten Daten als Trainingsdaten zugreifen und diese in der Regel dort aufbewahren, wo sie gespeichert sind, anstatt sie in eine einzelne physische Einheit zu migrieren. Andernfalls erhalten Sie am Ende redundante Daten und keine einzige Quelle der Wahrheit. Erwägen Sie effiziente Datenmanagement-Pipelines, die Daten vorverarbeiten und bereinigen, bevor sie in KI-Modelle eingespeist werden. Dadurch werden Datenqualität und Modellleistung sichergestellt.

Cloud-Architektur mit Generierungsfunktionen ist zu 80 % erfolgreich. Dies ist der am häufigsten übersehene Faktor, da sich Cloud-Architekten mehr auf die Generierung von Funktionalität als auf die Bereitstellung hochwertiger Daten für diese Systeme konzentrieren. Tatsächlich sind Daten alles.

Datenschutz und Privatsphäre

So wie Daten von entscheidender Bedeutung sind, sind auch die Sicherheit und der Datenschutz Ihrer Daten von entscheidender Bedeutung. Die generative KI-Verarbeitung kann scheinbar bedeutungslose Daten in Daten umwandeln, die sensible Informationen offenlegen können.

Unternehmen müssen robuste Datensicherheitsmaßnahmen, Verschlüsselung und Zugriffskontrollen implementieren, um sensible Daten, die von KI verwendet werden, und neue Daten, die möglicherweise von KI generiert werden, zu schützen. Unternehmen müssen die einschlägigen Datenschutzbestimmungen einhalten. Dies bedeutet nicht, dass als letztes Mittel ein Sicherheitssystem in der Unternehmensarchitektur installiert wird, sondern dass bei jedem Schritt Sicherheit auf das System angewendet werden muss.

Skalierbarkeit und Inferenzressourcen

Unternehmen müssen skalierbare Cloud-Ressourcen planen, um unterschiedlichen Arbeitslasten und Datenverarbeitungsanforderungen gerecht zu werden. Die meisten Unternehmen ziehen Autoskalierungs- und Lastausgleichslösungen in Betracht. Einer der schwerwiegenderen Fehler, den wir sehen, ist der Aufbau von Systemen, die gut skalierbar, aber sehr teuer sind. Es ist am besten, Skalierbarkeit und Kosten in Einklang zu bringen. Dies ist möglich, erfordert jedoch eine gute Architektur und Methoden zur Optimierung der Cloud-Kosten.

Außerdem müssen Unternehmen sich die Argumentationsressourcen ansehen. Es wurde festgestellt, dass sich viele Neuigkeiten auf Konferenzen der Cloud-Computing-Branche um dieses Thema drehen, und das aus gutem Grund. Wählen Sie die entsprechende Cloud-Instanz mit GPU oder TPU für Modelltraining und Inferenz. Und optimieren Sie die Ressourcenzuteilung, um Kosteneffizienz zu erreichen.

Erwägen Sie die Modellauswahl

Wählen Sie beispielhafte generative KI-Architekturen (Universal Adversarial Networks, Transformers usw.) basierend auf den spezifischen Anwendungsfällen und Anforderungen Ihres Unternehmens. Erwägen Sie die Nutzung von Cloud-Diensten für das Modelltraining (wie AWSSageMaker usw.) und finden Sie eine optimierte Lösung. Es bedeutet auch zu verstehen, dass ein Unternehmen über viele vernetzte Modelle verfügen kann und dass dies die Norm sein wird.

Unternehmen müssen eine robuste Modellbereitstellungsstrategie implementieren, einschließlich Versionskontrolle und Containerisierung, um KI-Modelle für Anwendungen und Dienste in der Cloud-Architektur des Unternehmens zugänglich zu machen.

Überwachung und Protokollierung

Die Einrichtung eines Überwachungs- und Protokollierungssystems zur Verfolgung der Leistung, Ressourcennutzung und potenziellen Probleme eines KI-Modells ist keine Option. Richten Sie Anomalie-Warnmechanismen und Observability-Systeme ein, um in der Cloud generierte künstliche Intelligenz zu verarbeiten.

Überwachen und optimieren Sie außerdem kontinuierlich die Kosten für Cloud-Ressourcen, da generative KI ressourcenintensiv sein kann. Der Einsatz von Tools und Praktiken für das Cloud-Kostenmanagement bedeutet, dass die Cloud-Kostenoptimierung alle Aspekte Ihrer Bereitstellung überwachen kann – wodurch die Betriebskosten minimiert und die Architektureffizienz verbessert werden. Die meisten Architekturen erfordern eine Optimierung und kontinuierliche Verbesserung.

Weitere Überlegungen

Failover und Redundanz sind erforderlich, um eine hohe Verfügbarkeit sicherzustellen, und ein Notfallwiederherstellungsplan kann Ausfallzeiten und Datenverluste im Falle eines Systemausfalls minimieren. Implementieren Sie bei Bedarf Redundanz. Überprüfen und bewerten Sie außerdem regelmäßig die Sicherheit generativer KI-Systeme in Ihrer Cloud-Infrastruktur. Beheben Sie Schwachstellen und sorgen Sie für Compliance.

Es ist eine gute Idee, Richtlinien für den ethischen Einsatz von KI festzulegen, insbesondere wenn generative KI-Systeme Inhalte generieren oder Entscheidungen treffen, die sich auf Benutzer auswirken. Darüber hinaus müssen Fragen der Voreingenommenheit und Fairness angegangen werden. Es gibt laufende Rechtsstreitigkeiten bezüglich künstlicher Intelligenz und Fairness, und Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie das Richtige tun. Unternehmen müssen die Benutzererfahrung kontinuierlich bewerten, um sicherzustellen, dass KI-generierte Inhalte die Erwartungen der Benutzer erfüllen und das Engagement fördern.

Ob ein Unternehmen ein generatives KI-System nutzt oder nicht, andere Aspekte der Cloud-Architektur sind weitgehend gleich. Der Schlüssel liegt darin, zu erkennen, dass es Dinge gibt, die weitaus wichtiger sind, und Ihre Cloud-Architektur kontinuierlich zu verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Einführung generativer KI-Systeme könnte die Cloud-Architekturen von Unternehmen verändern. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

R.E.P.O. Energiekristalle erklärten und was sie tun (gelber Kristall)
2 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Repo: Wie man Teamkollegen wiederbelebt
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Abenteuer: Wie man riesige Samen bekommt
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Cloud-Computing-Riese startet Rechtsstreit: Amazon verklagt Nokia wegen Patentverletzung Cloud-Computing-Riese startet Rechtsstreit: Amazon verklagt Nokia wegen Patentverletzung Jul 31, 2024 pm 12:47 PM

Laut Nachrichten dieser Website vom 31. Juli verklagte der Technologieriese Amazon am Dienstag vor dem Bundesgericht in Delaware das finnische Telekommunikationsunternehmen Nokia und beschuldigte es, mehr als ein Dutzend Amazon-Patente im Zusammenhang mit Cloud-Computing-Technologie verletzt zu haben. 1. Amazon gab in der Klage an, dass Nokia mit dem Amazon Cloud Computing Service (AWS) verbundene Technologien, einschließlich Cloud-Computing-Infrastruktur, Sicherheits- und Leistungstechnologien, missbraucht habe, um seine eigenen Cloud-Service-Produkte zu verbessern. Amazon habe AWS im Jahr 2006 eingeführt und seine bahnbrechende Cloud-Computing-Technologie sei seit Anfang der 2000er Jahre entwickelt worden, heißt es in der Beschwerde. „Amazon ist ein Pionier im Cloud Computing, und jetzt nutzt Nokia Amazons patentierte Cloud-Computing-Innovationen ohne Erlaubnis“, heißt es in der Beschwerde. Amazon beantragt vor Gericht eine einstweilige Verfügung zur Sperrung

Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw. SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht

Iyo One: Teils Kopfhörer, teils Audiocomputer Iyo One: Teils Kopfhörer, teils Audiocomputer Aug 08, 2024 am 01:03 AM

Konzentration ist zu jeder Zeit eine Tugend. Autor |. Herausgeber Tang Yitao |. Jing Yu Das Wiederaufleben der künstlichen Intelligenz hat zu einer neuen Welle von Hardware-Innovationen geführt. Der beliebteste AIPin hat beispiellose negative Bewertungen erhalten. Marques Brownlee (MKBHD) bezeichnete es als das schlechteste Produkt, das er jemals rezensiert habe; David Pierce, Herausgeber von The Verge, sagte, er würde niemandem empfehlen, dieses Gerät zu kaufen. Sein Konkurrent, der RabbitR1, ist nicht viel besser. Der größte Zweifel an diesem KI-Gerät besteht darin, dass es sich offensichtlich nur um eine App handelt, Rabbit jedoch eine 200-Dollar-Hardware gebaut hat. Viele Menschen sehen KI-Hardware-Innovationen als Chance, das Smartphone-Zeitalter zu untergraben und sich ihm zu widmen.

Warum wird Bittensor als 'Bitcoin' in der KI -Strecke gesagt? Warum wird Bittensor als 'Bitcoin' in der KI -Strecke gesagt? Mar 04, 2025 pm 04:06 PM

Original -Titel: Bittensor = Aibitcoin? Bittensor nimmt ein Subnetzmodell an, das die Entstehung verschiedener KI -Lösungen ermöglicht und Innovation durch Tao -Token inspiriert. Obwohl der KI -Markt ausgereift ist, steht Bittensor mit wettbewerbsfähigen Risiken aus und kann anderen Open Source unterliegen

Wie importiert man SEI-Tokens sicher in eine Wallet? Wie importiert man SEI-Tokens sicher in eine Wallet? Sep 26, 2024 pm 10:27 PM

So importieren Sie SEI-Tokens sicher in Ihr Wallet: Wählen Sie ein sicheres Wallet (z. B. Ledger, MetaMask) aus und aktivieren Sie Sicherheitsmaßnahmen. Fügen Sie SEI-Tokens an die Wallet-Adresse hinzu Überprüfen Sie den Kontostand.

Gateio Exchange App Old Version Gateio Exchange App Old Version Download Kanal Gateio Exchange App Old Version Gateio Exchange App Old Version Download Kanal Mar 04, 2025 pm 11:36 PM

Gateio Exchange-App-Kanäle für alte Versionen, die offizielle Anwendungsmärkte von Drittanbietern, Forum-Communities und andere Kanäle abdecken.

See all articles