近年來對(duì)生成式人工智能和云融合的興趣是有原因的。生成人工智能(AI)和云計(jì)算都徹底改變了IT格局,分別重塑了行業(yè)并為新技術(shù)工具提供了前所未有的功能。讓我們探討一下生成式人工智能對(duì)云的深遠(yuǎn)影響,以及云如何賦能和增強(qiáng)生成式人工智能的能力。
云為業(yè)務(wù)用例釋放了生成式人工智能的全部力量
云為生成式人工智能提供了幾項(xiàng)重要的增強(qiáng)功能,特別是在業(yè)務(wù)用例中:
可擴(kuò)展性:生成式人工智能模型通常需要大量計(jì)算資源,尤其是在訓(xùn)練階段。云平臺(tái)允許公司動(dòng)態(tài)擴(kuò)展或縮小規(guī)模,從而使IT團(tuán)隊(duì)能夠根據(jù)需要分配資源。這種可擴(kuò)展性確保組織可以處理訓(xùn)練大規(guī)模生成人工智能模型的計(jì)算需求,而無需投資昂貴的本地基礎(chǔ)設(shè)施。
成本效益:云計(jì)算采用即用即付模式,為公司提供他們最想要的選擇。傳統(tǒng)的處理堆棧是僵化的,有時(shí)會(huì)浪費(fèi)資源,有時(shí)會(huì)限制處理,公司可以實(shí)施更靈活的方法,而不是傳統(tǒng)的處理堆棧。借助云,企業(yè)可以按需配置資源,從而避免昂貴的硬件投資并降低運(yùn)營成本。
可訪問性:云使生成式人工智能功能的訪問更加民主化,使各種規(guī)模的企業(yè)都更容易使用它們。公司可以利用基于云的人工智能服務(wù)和平臺(tái),而不是開發(fā)和維護(hù)自己的基礎(chǔ)設(shè)施。這種訪問權(quán)限為沒有大量人工智能團(tuán)隊(duì)或財(cái)力雄厚的IT投資的小型公司提供了公平的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。它還可以允許各種規(guī)模的公司從小型生成式人工智能項(xiàng)目開始,看看它們是否適合特定的項(xiàng)目或業(yè)務(wù)需求。
協(xié)作和知識(shí)共享:創(chuàng)建和部署生成式人工智能項(xiàng)目通常涉及數(shù)據(jù)科學(xué)家、研究人員和工程師之間的協(xié)作。云平臺(tái)提供了出色的協(xié)作工具、版本控制系統(tǒng)和共享開發(fā)環(huán)境,使團(tuán)隊(duì)能夠無縫地協(xié)同工作,而不是爭(zhēng)論哪個(gè)版本是最新的,也不會(huì)因?yàn)楣聧u而丟失重要信息�;谠频姆⻊�(wù)還可以輕松實(shí)現(xiàn)代碼共享、調(diào)試和項(xiàng)目管理,從而極大地加速生成人工智能模型的開發(fā)和部署。
數(shù)據(jù)管理:生成式人工智能模型需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)�;谠频臄�(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理解決方案為企業(yè)提供了基礎(chǔ)設(shè)施,可有效存儲(chǔ)、處理和管理生成式AI模型訓(xùn)練所需的大量數(shù)據(jù)集。借助云,組織可以利用數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)管道來處理訓(xùn)練數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、組織和處理,以便所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)都具有足夠高的質(zhì)量和足夠的一致性,從而產(chǎn)生最佳結(jié)果。
實(shí)時(shí)推理:雖然訓(xùn)練生成式人工智能模型可能受益于云的充足資源,但實(shí)時(shí)推理通常需要低延遲和即時(shí)響應(yīng)�;谠频倪吘売�(jì)算允許組織在更靠近數(shù)據(jù)源的地方部署經(jīng)過訓(xùn)練的生成式人工智能模型,從而減少延遲并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)決策。這在實(shí)時(shí)圖像或語音生成等用例中尤其重要,其中即時(shí)響應(yīng)時(shí)間至關(guān)重要。
生成式人工智能自動(dòng)化并優(yōu)化云運(yùn)營
這兩種技術(shù)之間的關(guān)系不僅僅是單向的。生成式人工智能還具有諸多優(yōu)勢(shì),因?yàn)樗兄趦?yōu)化云運(yùn)營、增強(qiáng)性能并改善利用云技術(shù)的企業(yè)的用戶體驗(yàn)。
提高效率和自動(dòng)化:公司可以利用生成式人工智能工具來自動(dòng)化和優(yōu)化云運(yùn)營的各個(gè)方面,例如資源分配、工作負(fù)載管理和系統(tǒng)優(yōu)化。人工智能算法可以分析歷史數(shù)據(jù)、模式和趨勢(shì),利用真正的大型數(shù)據(jù)集來做出智能決策并動(dòng)態(tài)分配云中的資源。隨著許多組織的云成本逐漸失控,這種級(jí)別的自動(dòng)化和控制是在不犧牲性能的情況下管理成本的一種受歡迎的方式。
智能資源配置:生成式人工智能模型通過學(xué)習(xí)歷史使用模式來預(yù)測(cè)未來的資源需求,幫助公司從被動(dòng)行動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)行動(dòng)。這為企業(yè)提供了根據(jù)預(yù)測(cè)的工作負(fù)載主動(dòng)配置云資源的空間和能力,因?yàn)楸匾幕A(chǔ)設(shè)施已經(jīng)到位,可以處理預(yù)期的需求,并防止資源短缺和過度配置。
增強(qiáng)的安全性和威脅檢測(cè):生成式人工智能算法可以分析大量日志數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)流量和系統(tǒng)行為,以實(shí)時(shí)檢測(cè)異常情況和潛在的安全威脅。企業(yè)可以通過識(shí)別和減輕安全風(fēng)險(xiǎn)、檢測(cè)入侵和提高事件響應(yīng)能力來增強(qiáng)安全態(tài)勢(shì),最終保護(hù)敏感數(shù)據(jù)并確保業(yè)務(wù)連續(xù)性。
智能監(jiān)控和預(yù)測(cè)性維護(hù):生成式人工智能可以分析系統(tǒng)日志、性能指標(biāo)和歷史數(shù)據(jù),以識(shí)別模式并檢測(cè)潛在系統(tǒng)故障或性能下降的早期跡象。通過利用生成式人工智能在云中進(jìn)行監(jiān)控和預(yù)測(cè)性維護(hù),企業(yè)可以主動(dòng)解決問題、減少停機(jī)時(shí)間并優(yōu)化云基礎(chǔ)設(shè)施的性能和可靠性,從而確保無縫運(yùn)營和用戶滿意度。
增強(qiáng)的服務(wù)個(gè)性化:生成式人工智能可以分析用戶行為、偏好和上下文數(shù)據(jù),以生成個(gè)性化的推薦、內(nèi)容或體驗(yàn)。在云服務(wù)中,生成式人工智能可以根據(jù)個(gè)人用戶需求、偏好或業(yè)務(wù)要求定制服務(wù)產(chǎn)品,提供個(gè)性化和優(yōu)化的云體驗(yàn),滿足特定的業(yè)務(wù)用例并提高客戶滿意度。
自動(dòng)故障排除和問題解決:可以在包含故障排除數(shù)據(jù)、系統(tǒng)日志和歷史問題解決方案的龐大存儲(chǔ)庫上訓(xùn)練生成式AI模型。通過應(yīng)用生成式人工智能技術(shù),企業(yè)可以自動(dòng)化故障排除流程、預(yù)測(cè)潛在問題,甚至提供自動(dòng)化解決方案或建議,從而減少解決問題所需的時(shí)間和精力,并提高整體運(yùn)營效率。
未來該何去何從?
生成式人工智能和云融合的未來有望帶來變革性的進(jìn)步,高度現(xiàn)實(shí)和上下文感知的生成式人工智能模型將在可擴(kuò)展的云架構(gòu)上運(yùn)行。這種融合將為各個(gè)行業(yè)帶來實(shí)時(shí)、交互式和個(gè)性化的體驗(yàn)。云提供商將繼續(xù)開發(fā)為生成式人工智能量身定制的專業(yè)平臺(tái)和服務(wù),幫助企業(yè)以生成式人工智能為基礎(chǔ)簡化、部署和迭代項(xiàng)目。