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人工智能和机器学习在整个IT和业务领域提供了一些最令人兴奋的发展

当机构寻求开发或改进人工智能应用程序时,他们经常发现当今的许多IT系统都不够强大,无法大规模管理AI工作负载-它们也无法按AI建模所需的速度进行扩展并提供安全性。对于不是专门构建的,具有AI功能的基础架构的传统IT系统,尤其如此。实际上,当今用于AI的许多基础设施已经过时-错配-进入了AI空间。

在查看所需的规模和理想的IT基础架构模型之前,让我们快速定义高级AI和机器学习开发的阶段。

两个AI阶段

在AI开发中,有一个初始培训阶段,在此阶段,AI专业人员将从现有数据的深井中汲取经验,逐个模型地运行AI模型。

由于AI开发是迭代式的,因此经常需要训练阶段使用的数据是实时的,因此是敏感的。(这是训练阶段的开发通常在本地进行的一个重要原因。)AI通过在大量场景中运行多次迭代,并在尝试了许多不成功的场景后才能解决问题,从而达到其功效。简单地管理培训阶段会消耗企业级计算能力,必须按需提供才能有效发挥作用,并且需要具备快速扩展存储的能力。

AI开发的第二阶段称为推理,这就是将模型应用于新数据的时间。像AI训练一样,推理即使是基本操作也要消耗大量的计算能力和内存。请注意,适应训练阶段的IT配置对于推断阶段可能有所不同。

人工智能和数据管理流程

与传统的IT基础架构提供商不同,支持AI的基础架构提供商提供设计,构建和管理有效AI网络所需的技术工具和技能。专门构建的,具有AI功能的基础架构使数据架构师和科学家能够访问大规模的并行全闪存性能,从而可以大幅缩短洞察时间并尽可能快地使用AI。

以下是代理商应从专门构建的,具有AI功能的基础架构中获得的期望:

速度:必须开箱即用地为多节点深度学习提供动力,为关键培训工作负载提供线性规模的性能。

简便性:它应在数小时而不是数周内启动并运行,并且应该能够扩展以更快地满足需求。

面向未来:现实世界中最先进的AI平台必须提供可扩展的架构,以应对任何规模的需求。专门构建的,具有AI功能的基础架构应该能够添加GPU,以进行更快的训练,和/或为更大的数据集添加刀片。任何具有AI功能的基础架构都必须能够在开发或使用的任何阶段随AI工作负载需求而增长,而不会造成停机风险。

即服务交付:仅由于将AI所需的海量数据集加载到云中比较困难,所以应始终将专用的AI基础结构作为本地解决方案进行采购。该基础结构可以作为服务购买或获取,但是它必须位于代理数据中心中。

选择AI数据管理提供商

将AI的概念应用于包括组织和分析在内的数据管理过程称为人工智能数据管理。每个AI系统都应具有数据管理层,因为与传统分析方法不同,AI使用数据池对基础算法进行有效的更改。

选择人工智能数据管理提供商和实现的AI基础架构时,请寻找以下主要功能:

大规模并行的全闪存性能,其中许多独立的处理单元可以同时执行AI模型的许多不同部分。

自动化的事件响应可检测和评估安全威胁,这是一项关键功能,因为在培训阶段,AI模型无法测试陈旧且不活跃的数据的真实工作模型。

基于有形数据的知识库构建,因此可以发现和改进看不见的模式和确定的机会。

各种规模的生产力监控,因此系统可以建议简化的流程。

从文本和非文本非结构化数据中提取元数据,突出显示诸如关键字,类别,语义和概念之类的元素。

虚拟协助客户服务,例如在线聊天机器人,可帮助与客户互动。

预测性分析和无限制的机器学习能力。

安全性不仅可以保护敏感数据(个人数据,图像,敏感病历等),还可以保护知识产权和开发AI的投资。

一个DevOps和系统架构团队(最好是来自经验丰富的第三方即服务提供商),专门提供专门为AI设计的平台。这不仅为实时的敏感数据提供了必要的安全性,而且减轻了管理基础架构的负担。

显然,人工智能和机器学习在整个IT和业务领域提供了一些最令人兴奋的发展,其有益的用途包括从医疗保健到国防。

使用人工智能数据管理来加快见识时间的一种可靠途径是控制IT基础架构。这意味着避免在从事AI开发流程时或依赖尚未准备好AI的IT能力时避免依赖受限的IT能力的陷阱。依靠经验丰富的即服务型IT提供商(专门提供专门为AI设计的平台)来避免这种限制,这非常容易。这不仅为实时的敏感数据提供了必要的安全性,而且减轻了管理基础架构的负担,提供了可以在数小时而不是数周内实现的工作负载扩展。

在开发AI / ML时,代理机构必须确保IT基础架构是专门构建的,AI就绪的并且可以按需扩展。解决这些问题后,它将使AI开发团队摆脱受限,杂乱无章或不安全的系统的束缚,并让他们做自己擅长的事情。

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