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网站建设知识:超大范围云核算供给商重点投资人工智能云效劳
作者:管理员    发布于:2020-05-23 06:35   文字:【】【】【
超大范围云核算供给商重点投资人工智能云效劳 现今,人工智能云效劳现已成为超大范围云核算提供商的又一战场,由于它们能够招揽数据科学家和开发人员在他们的平台上培训模型。 作者:Trevor Jones

现今,人工智能现已成为超大范围提供商的又一战场,由于它们能够招揽数据科学家和开发人员在他们的平台上培训模型。

如果人工智能是IT技能的未来的话,那么云核算供给商的云效劳将成为行将到来的应用浪潮的前沿和中间。

尽管行业在人工智能和机器借鉴(ML)方面不乏炒作,但寰球主要的云核算供给商现已在这方面堆集了一些经验,并将在未来几年为他们发明更大的事务。

超大范围云核算供给商重点投资人工智能云效劳亚马逊网络效劳(AWS)、微软、谷歌、IBM等公司在以前一年中添加了数十种云核算人工智能东西,而且具有差别程度的杂乱性。这些平台是否采纳这些事件负载取决于人工智能和机器借鉴怎么习气企业的事务战略。虽然云云,这些云核算供给商现已急于填补他们的效劳空白,并让那些主要以机器借鉴为事务的企业和那些面对压力的、具有一定方针和策略但缺乏经验的公司可以触摸到人工智能。

虽然基于云核算构建的基于人工智能的应用程序有一些前期的成功案例,但大局部市场仍处于张望状态,特别是深度借鉴。调研机构Gartner公司分析师Chirag Dekate表示,企业需要对所采用的技能进行挑选,无论是重新初步构建,仍是简单地集成一些API驱动的云效劳(如语音和图画辨认)。

企业的IT领导者现已知道到人工智能的代价。 他说, 亚马逊、谷歌、微软和别的公司正在对人工智能技能投入很多资金,用于内部消费和基于云核算的外部消费,由于他们认识这些高档分析功用将具有高大的代价。

瞻望未来,Dekate表示他期望这些提供商在添加人工智能云效劳的功用方面愈加积极。现在因为对人工智能技能不太熟悉,可能会影响云核算供给商的事务,由于他们盼望抢夺客户,特别是那些想要尝试人工智能产物的客户。

总部坐落佛罗里达州坦帕市的挪动网络商Syniverse公司经过与VMware公司的互助将其vRealize协调的私有云扩展到IBM Cloud和AWS云平台。该公司并未利用许多云原生效劳,但将其视为平台之间潜在的区别化因素。

大家以为一个很有开展的范畴是人工智能和基于机器借鉴的东西,这能够使大家可以疾速为客户创立新的陈述和分析。 Syniverse首席技能官Chris Rivera说。

从低级到高档的人工智能云效劳

云核算提供商根本上在其平台上构建了三个档次的人工智能效劳。最基层的人工智能也是最杂乱的,但能够提供最佳性能,坐落根底设备层。主要提供云核算的供给商支撑风行的框架,如TensorFlow或Apache MXNet以及基于GPU的虚构机,而后能够提供别的可能的效劳来构建和锤炼模型。

谷歌在日前推出了TensorFlow集成TPU实例类型的测试版本,该类型基于定制办理器。

第二档次的人工智能是一个为数据科学家量身打造的新兴空间,但它笼统了大局部基层根底设备,并集成为了硬件配置和机器借鉴框架。它将人工智能更好地当做即效劳类别,其间包含IBM Watson,Amazon SageMaker,Microsoft Machine Learning Studio,Google Machine Learning Engine和Google AutoML等东西。

第三档次的人工智能触及能够集成到现有应用程序中的基于API的插件效劳。这些将面向人工智能的应用新手,而且所有主要供给商都有一些提供认知、语音和图画辨认东西的效劳。

Dekate说: 无论是数据科学家仍是修建师或开发人员,都试图开发一个基于人工智能的智能应用程序,他们根本上都试图将应用程序引入本人的生态体系。

了解云核算人工智能的好处和缺点

然而,因为这些GPU加快节点需要更多核算能力,而且锤炼模型需要很多数据进行存储和办理,以是公共云遭到了深度借鉴和很多用户的压制。

大大都组织都在试图经过最大的资本支出来采用人工智能。 他说, 可是,如果深度借鉴是组织的国家栋梁的话,那么在中建设就更有含义。

深度借鉴关于图画辨认和文安分析等特定须要的企业来说十分有效,但即便深度借鉴神经网络的创立者也不能不招认,解决企业所面对的更遍及问题的人工智能其实不是解决问题的灵丹妙药。虽然在内部布置数据中间发展这项事件有一些本钱上风,但重要的是数据引力的正告。他说,如果企业的数据现已在公共云上运转,那么在云端实现这项事件会更有用,而不会发生迁移的本钱。

总部坐落纽约的Alpha Vertex公司在谷歌云平台上培训机器借鉴模型,并将其融入其针对金融行业的分析效劳中。如果这些模型整天运转在最大的实例类型中,那么绝对碰面临本钱问题,但该公司现已构建了根底设备,以利用本钱更低、范围更小的虚构机和竞价型实例。在锤炼分析模型时,它还利用Kuberes从大约20个虚构机扩展到1000多个虚构机,这能够防止内部资源使用不足的问题。

采用Kuberes,就像治理一两小我私家与治理整个部门的差异。, Alpha Vertex公司首席技能官Michael Bishop说。

企业经过内部迁移这些模型的本钱效益分析,持之以恒地支撑将其留在云端,以保持其技能当先位置的需要。

高端GPU的本钱适当高,而且没有一个很好的摊销生命周期。 Bishop说, 如果企业怙恃很多投入资源来采用这种技能的话,那么真的很难跟上其开展的脚步。

Zendesk公司构建了Answer Bot,它是利用Amazon Simple Storage Service,GPU实例,TensorFlow,以及Amazon Aurora的客户虚构助理。这个机器人利用深度借鉴猜测模型来辨认常见问题,并更疾速地答复客户问题,并提出最佳实际。

Answer Bot上一年年末在AWS云平台上添加了SageMaker效劳,这个在笼统大局部基层根底设备治理之前就现已问世了,可是Zendesk公司将以自2011年以来利用AWS的同样缘故原由思考这项效劳:卸载基层IT操作,并专心于其核心事务。

任何治理事件都不是真实的数据科学事件。 Zendesk公司技能经营副总裁Steve Loyd说, SageMaker的许诺是它能够为用户提供更多的围绕TensorFlow构建的全套接口和主动化功用,而且能够让用户以更少的本钱完成更多的方针。

除了炒作之外,人工智能还需支付努力

Loyd表示,数据科学家不只成立这些模型,并且还要不断验证。如果可以采用东西更好地解决基层根底设备问题,数据科学家就有更多工夫调整其算法。跟着AWS公司和别的云核算提供商使他们的人工智能东西集更容易于利用,机器借鉴的进入门槛将会持续下降,因而从数据集中获取数据更易。

但即便是人工智能用户也以为这不是全能的,特别是由于大大都模型的功用相对于简单。许多公司确信他们需要人工智能技能,但不认识该如何做。

人们关于人工智能最大的误解之一是,人工智能就像一种炼金术或是一个魔术盒,只需支付和努力,就会取得惊人的后果。 Alpha Vertex公司的Bishop说, 但取得高质量的结果十分艰难,我以为人们不会彻底明白这一点。

虽然云云,他们正告说抛弃人工智能只是由于炒作的结果与现实不符。Dekate指出,比云核算供给商的人工智能技能更重要的是,企业怎么整合这些技能并加快他们本人的立异。那些成功的企业比拟求实,在数据和根底设备治理方面领有杰出的根底。

每一个组织都将需要有一小我私家工智能策略, 他说, 采用机器借鉴和人工智能是一个长时间的事情,但目前有必要参加其间,这样企业才能在竞争中当先。


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