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Analyser AI PaaS : comprendre AI Platform en tant que service
Analyser AI PaaS : comprendre AI Platform en tant que service
La technologie de l'intelligence artificielle (IA) devient la principale tendance du développement futur. Selon les statistiques étrangères pertinentes, le marché mondial de l’intelligence artificielle devrait atteindre 309,6 milliards de dollars d’ici 2026. Face à cette tendance, de nombreuses entreprises technologiques ont commencé à travailler sur des technologies innovantes et à proposer au marché des services basés sur l’intelligence artificielle. Parmi eux, NetEase Fuxi est une entreprise proposant une solution complète de plateforme d'intelligence artificielle en tant que service (AI PaaS). Cette solution offre aux clients de puissantes capacités et services d’intelligence artificielle pour les aider à mieux répondre aux besoins et aux défis du marché. À mesure que l'intelligence artificielle continue de se développer, NetEase Fuxi continuera à promouvoir l'innovation et à aider les entreprises à atteindre une valeur commerciale plus élevée.
Ensuite, nous explorerons ce qu'est l'IA PaaS et comprendrons ses principales caractéristiques. J'espère que cela pourra aider les développeurs et les entreprises dans le besoin.
Composants clés de l'IA PaaS
Grâce au contexte ci-dessus, nous pouvons comprendre qu'avec l'aide de la plate-forme AI PaaS, les entreprises peuvent rapidement créer, déployer et maintenir des environnements d'application à faible coût. Cet environnement comprend généralement des composants clés pour le développement d'applications, parmi lesquels les modèles d'apprentissage automatique (ML) pré-entraînés et les API d'IA.
Modèles d'apprentissage automatique (ML) pré-entraînés
Les algorithmes et modèles d'apprentissage automatique jouent un rôle clé dans les solutions basées sur l'IA. Ils sont responsables du traitement et de l’analyse des données, de la résolution de tâches spécifiques et de la production des résultats finaux. Cependant, la création et la formation de modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond nécessitent des ressources et une expertise importantes.
Plusieurs modèles et algorithmes de formation courants :
- Extraire des fonctionnalités
- Faire des prédictions de tendances
- Reconnaissance vocale
- Effectuer des calculs complexes
- Classer des vidéos
API d'intelligence artificielle
L'API permet de mettre en œuvre des fonctions d'IA devient plus facile. Certaines plateformes AI PaaS peuvent fournir des services API prêts à l’emploi. Les API courantes incluent :
- Vision par ordinateur
- Traitement du langage naturel (NLP)
- Texte en parole
- Traduction
- Détection d'émotions
Avantages de la plateforme AI PaaS
En plus de fournir aux développeurs, aux entreprises et aux chercheurs en plus de fournir de puissantes capacités d’IA. Il existe également les avantages suivants :
1. Réduisez les coûts et le temps de développement
Les produits AI PaaS fournissent une variété d'outils et de services utiles qui simplifient considérablement toutes les étapes du développement d'applications. En conséquence, les développeurs peuvent créer, former et tester des modèles ML plus rapidement et disposer de plus de temps pour travailler sur d'autres composants d'application. Les entreprises n’ont plus besoin de consacrer du temps et des efforts à l’achat et à la maintenance de matériel coûteux.
2. Infrastructure et environnement préfabriqués
Les services AI PaaS fournissent généralement aux développeurs un environnement sécurisé pour rechercher des algorithmes d'IA et créer et déployer leurs solutions. Et prend en charge les frameworks, bibliothèques, outils et langages de programmation d’IA les plus populaires.
3. Haute évolutivité
À mesure que la demande augmente, nous pouvons démarrer de petits projets basés sur l'IA et les étendre sans nous soucier de la puissance de calcul. L'évolutivité est essentielle lorsqu'il s'agit de gérer de grandes quantités de données, de déployer des solutions sur plusieurs plates-formes, etc.
4. Outils intégrés puissants
Les produits AI PaaS sont conçus pour aider les développeurs à créer des solutions d'IA et disposent généralement d'outils intégrés matures et puissants qui aident à résoudre les problèmes rencontrés lors du développement. Tels que des ensembles de données de haute qualité, des outils de détection de données, etc.
5. Algorithmes d'IA prêts à l'emploi
La plateforme AI PaaS fournira également ses propres algorithmes, qui ont été largement formés pour résoudre des tâches courantes telles que la détection d'objets, de texte et d'émotions. Les développeurs peuvent utiliser ces algorithmes prêts à l'emploi tels quels dans leurs produits ou les personnaliser en fonction de leurs besoins.
À quoi devez-vous faire attention lorsque vous choisissez un service AI PaaS ?
Les plates-formes AI PaaS sur le marché varient du bon au mauvais, et il existe certaines nuances et limites dans les capacités de l'IA. Par conséquent, vous devez être prudent lorsque vous choisissez une plateforme AI PaaS. Les 3 points suivants sont à noter :
1. Qualité des données
Quelle que soit la plateforme AI PaaS avec laquelle vous coopérez, l'efficacité de la fonction IA dépend entièrement de la qualité des données traitées. Par conséquent, assurez-vous que le fournisseur de services dispose d’une base de données de haute qualité.
2. Compatibilité technique
Portez une attention particulière à l'ensemble des outils, services, frameworks et langages de programmation pris en charge par un PaaS IA spécifique. Plus le match est élevé, plus le développement sera fluide.
3. Disponibilité des API
De nombreuses plates-formes AI PaaS fournissent des API pour permettre aux utilisateurs d'intégrer plus facilement les fonctions d'IA dans les applications. Néanmoins, avant de commencer le développement, il est important de vérifier les offres AI PaaS pour de telles solutions.
Dans l'ensemble, la plate-forme AI PaaS offre aux entreprises une variété de fonctionnalités et de fonctions d'IA utiles, qui à leur tour peuvent accélérer et simplifier le développement d'applications d'IA. Ces plates-formes offrent également des opportunités de collaboration aux développeurs, aux ingénieurs et aux entreprises, ce qui est important pour le développement et l'évolution de la technologie de l'IA.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
