Коротка відповідь: Штучний інтелект у хмарних обчисленнях — це використання хмарних платформ для зберігання даних, оренди обчислювальних ресурсів, навчання моделей, розгортання їх як сервісів та моніторингу у виробництві. Це важливо, оскільки більшість збоїв пов'язані з даними, розгортанням та операціями, а не з математикою. Якщо вам потрібне швидке масштабування або повторювані релізи, хмара + MLOps — це практичний варіант.
Ключові висновки:
Життєвий цикл : отримання даних, створення функцій, навчання, розгортання, а потім моніторинг дрейфу, затримки та вартості.
Управління : Вбудуйте засоби контролю доступу, журнали аудиту та розділення середовищ з самого початку.
Відтворюваність : записуйте версії даних, код, параметри та середовища, щоб запуски залишалися повторюваними.
Контроль витрат : використовуйте пакетну роботу, кешування, обмеження автоматичного масштабування та точкове/випереджувальне навчання, щоб уникнути шокових рахунків.
Шаблони розгортання : оберіть керовані платформи, робочі процеси Lakehouse, Kubernetes або RAG залежно від реальності команди.
Статті, які вам, можливо, буде цікаво прочитати після цієї:
🔗 Найкращі інструменти для управління хмарним бізнесом зі штучним інтелектом
Порівняйте провідні хмарні платформи, які оптимізують операції, фінанси та роботу команд.
🔗 Технології, необхідні для масштабного генеративного штучного інтелекту
Ключова інфраструктура, дані та управління, необхідні для розгортання GenAI.
🔗 Безкоштовні інструменти штучного інтелекту для аналізу даних
Найкращі безкоштовні рішення штучного інтелекту для очищення, моделювання та візуалізації наборів даних.
🔗 Що таке ШІ як послуга?
Пояснює AIaaS, переваги, моделі ціноутворення та поширені бізнес-випадки використання.
Штучний інтелект у хмарних обчисленнях: просте визначення 🧠☁️
По суті, штучний інтелект у хмарних обчисленнях означає використання хмарних платформ для доступу до:
-
Обчислювальна потужність (процесори, графічні процесори, технологічні процесори) Google Cloud: графічні процесори для штучного інтелекту, документація щодо хмарних технологій TPU
-
Зберігання (озера даних, сховища даних, об'єктне сховище) AWS: Що таке озеро даних? AWS: Що таке сховище даних? Amazon S3 (об'єктне сховище)
-
Сервіси штучного інтелекту (навчання моделей, розгортання, API для зору, мовлення, NLP), сервіси штучного інтелекту AWS, API штучного інтелекту Google Cloud.
-
Інструменти MLOps (конвеєри, моніторинг, реєстр моделей, CI-CD для ML) Google Cloud: Що таке MLOps? Реєстр моделей Vertex AI
Замість того, щоб купувати власне дороге обладнання, ви орендуєте те, що вам потрібно, коли вам це потрібно NIST SP 800-145 . Це як орендувати спортзал для одного інтенсивного тренування, замість того, щоб побудувати спортзал у гаражі, а потім більше ніколи не користуватися біговою доріжкою. Трапляється навіть з найкращими з нас 😬
Простіше кажучи: це ШІ, який масштабується, постачається, оновлюється та працює через хмарну інфраструктуру NIST SP 800-145 .
Чому ШІ + Хмара – це така важлива справа 🚀
Будемо відверті — більшість проектів штучного інтелекту зазнають невдачі не тому, що математика складна. Вони зазнають невдачі тому, що «речі навколо моделі» заплутуються:
-
дані розсіяні
-
середовища не збігаються
-
модель працює на чиємусь ноутбуці, але ніде більше
-
розгортання розглядається як щось другорядне
-
безпека та відповідність вимогам з'являються пізно, як непроханий двоюрідний брат 😵
Хмарні платформи допомагають, оскільки вони пропонують:
1) Еластична шкала 📈
Навчіть модель на великому кластері протягом короткого часу, а потім виключіть її NIST SP 800-145 .
2) Швидше експериментування ⚡
Швидко розгортайте керовані ноутбуки, попередньо створені конвеєри та екземпляри графічних процесорів. Google Cloud: графічні процесори для штучного інтелекту .
3) Легше розгортання 🌍
Розгортання моделей як API, пакетних завдань або вбудованих сервісів Red Hat: Що таке REST API? Пакетне перетворення SageMaker .
4) Інтегровані екосистеми даних 🧺
Ваші конвеєри даних, сховища та аналітика часто вже знаходяться у хмарі AWS: Сховище даних проти озера даних .
5) Співпраця та управління 🧩
Дозволи, журнали аудиту, керування версіями та спільні інструменти вбудовані (іноді болісно, але все ж) в реєстри Azure ML (MLOps) .
Як ШІ у хмарних обчисленнях працює на практиці (реальний потік) 🔁
Ось типовий життєвий цикл. Не версія «ідеальної діаграми»… а та, що прожита в життя.
Крок 1: Дані потрапляють у хмарне сховище 🪣
Приклади: контейнери для сховища об'єктів, озера даних, хмарні бази даних Amazon S3 (сховище об'єктів) AWS: Що таке озеро даних? Огляд хмарного сховища Google .
Крок 2: Обробка даних + створення функцій 🍳
Ви його очищаєте, трансформуєте, створюєте функції, можливо, транслюєте.
Крок 3: Навчання моделі 🏋️
Ви використовуєте хмарні обчислення (часто графічні процесори) для навчання Google Cloud: графічні процесори для штучного інтелекту :
-
класичні моделі машинного навчання
-
моделі глибокого навчання
-
точне налаштування моделі фундаменту
-
системи пошуку (налаштування в стилі RAG) документ про генерацію пошуку з доповненою генерацією (RAG)
Крок 4: Розгортання 🚢
Моделі упаковуються та доставляються через:
-
REST API Red Hat: Що таке REST API?
-
Безсерверні кінцеві точки SageMaker Безсерверний висновок
-
Контейнери Kubernetes Kubernetes: Автоматичне масштабування горизонтальних подів
-
Пакети виведення SageMaker, пакетне перетворення, пакетні прогнози Vertex AI
Крок 5: Моніторинг + оновлення 👀
Трек:
-
затримка
-
точність дрейфу монітора моделей SageMaker
-
Моніторинг моделі Vertex AI, дрейф даних
-
вартість за прогноз
-
крайні випадки, які змушують вас шепотіти: «цього не повинно бути можливо…» 😭
Це двигун. Це ШІ у хмарних обчисленнях у русі, не просто як визначення.
Що робить ШІ у хмарних обчисленнях хорошою версією? ✅☁️🤖
Якщо вам потрібна «гарна» реалізація (а не просто яскрава демонстрація), зосередьтеся на цьому:
A) Чітке розділення обов'язків 🧱
-
рівень даних (сховище, управління)
-
навчальний шар (експерименти, конвеєри)
-
рівень обслуговування (API, масштабування)
-
рівень моніторингу (метрики, журнали, сповіщення) Монітор моделей SageMaker
Коли все змішано докупи, налагодження перетворюється на емоційну шкоду.
B) Відтворюваність за замовчуванням 🧪
Гарна система дозволяє вам без зайвих вагань заявити:
-
дані, на яких навчалася ця модель
-
версія коду
-
гіперпараметри
-
навколишнє середовище
Якщо відповідь «е-е, здається, це була вівторкова пробіжка…», то ви вже в біді 😅
C) Дизайн з урахуванням витрат 💸
Хмарний штучний інтелект — це потужний спосіб випадково створити рахунок, який змусить вас поставити під сумнів ваш життєвий вибір.
До хороших налаштувань належать:
-
автомасштабування Kubernetes: автомасштабування горизонтального поду
-
планування екземплярів
-
Варіанти виключення спотових екземплярів Amazon EC2, коли це можливо; Віртуальні машини виключення Google Cloud.
-
Кешування та пакетне виведення SageMaker Batch Transform
D) Безпека та відповідність стандартам вбудовані 🔐
Не прикручується потім, як клейка стрічка до дірявої труби.
E) Реальний шлях від прототипу до виробництва 🛣️
Це головне. Гарна «версія» ШІ в хмарі включає MLOps, шаблони розгортання та моніторинг з самого початку. Google Cloud: Що таке MLOps? В іншому випадку це проєкт для наукового ярмарку з вишуканим рахунком-фактурою.
Порівняльна таблиця: Популярні варіанти штучного інтелекту в хмарі (і для кого вони) 🧰📊
Нижче наведено коротку таблицю з дещо вираженою власною позицією. Ціни навмисно завищені, бо хмарне ціноутворення схоже на замовлення кави — базова ціна ніколи не є ціною 😵💫
| Інструмент / Платформа | Аудиторія | Ціна приблизно | Чому це працює (включно з незвичайними примітками) |
|---|---|---|---|
| AWS SageMaker | Команди машинного навчання, підприємства | Оплата за використанням | Повноцінна платформа машинного навчання — навчання, кінцеві точки, конвеєри. Потужна, але всюди меню. |
| Штучний інтелект Google Vertex | Команди машинного навчання, організації з обробки даних | Оплата за використанням | Потужне кероване навчання + реєстр моделей + інтеграції. Відчуття плавності, коли все працює. |
| Машинне навчання Azure | Підприємства, організації, орієнтовані на МС | Оплата за використанням | Добре поєднується з екосистемою Azure. Хороші можливості управління, багато ручок. |
| Цеглини даних (ML + Lakehouse) | Команди з важкої інженерії даних | Підписка + використання | Чудово підходить для поєднання конвеєрів даних та машинного навчання в одному місці. Часто подобається практичним командам. |
| Функції штучного інтелекту сніжинки | Організації, що надають першочергове значення аналітиці | На основі використання | Добре, коли ваш світ вже на складі. Менше «лабораторії машинного навчання», більше «штучного інтелекту в стилі SQL» |
| IBM Watsonx | Регульовані галузі | Ціноутворення для підприємств | Управління та корпоративний контроль є важливими напрямками діяльності. Часто обираються для систем з високим рівнем політики. |
| Керований Kubernetes (DIY ML) | Інженери платформи | Змінна | Гнучкий та індивідуальний. Також… ви самі відповідаєте за біль, коли він ламається 🙃 |
| Безсерверний висновок (функції + кінцеві точки) | Команди з розробки продуктів | На основі використання | Чудово підходить для різких перепадів трафіку. Слідкуйте за холодними стартами та затримками, як яструб. |
Йдеться не про вибір «найкращих» – йдеться про відповідність реальності вашої команди. Це тихий секрет.
Типові випадки використання штучного інтелекту в хмарних обчисленнях (з прикладами) 🧩✨
Ось де налаштування штучного інтелекту в хмарі перевершують інших:
1) Автоматизація підтримки клієнтів 💬
-
помічники чату
-
маршрутизація квитків
-
підсумовування
-
виявлення настроїв та намірів Cloud Natural Language API
2) Системи рекомендацій 🛒
-
пропозиції щодо продуктів
-
стрічки контенту
-
«Люди також купували».
Вони часто потребують масштабованого висновку та оновлень майже в режимі реального часу.
3) Виявлення шахрайства та оцінка ризиків 🕵️
Хмара спрощує обробку спалахів, потокову передачу подій та запуск ансамблів.
4) Аналітика документів 📄
-
OCR-конвеєри
-
видобування сутності
-
аналіз контрактів
-
Розбір рахунків-фактур Snowflake Cortex Функції штучного інтелекту
У багатьох організаціях саме тут час непомітно повертається назад.
5) Прогнозування та оптимізація навчання на основі професійних досягнень 📦
Прогнозування попиту, планування запасів, оптимізація маршрутів. Хмара допомагає, оскільки дані великі, а перенавчання — часте завдання.
6) Генеративні додатки на базі штучного інтелекту 🪄
-
складання контенту
-
допомога з кодом
-
внутрішні боти знань (RAG)
-
Генерація синтетичних даних , стаття про доповнену генерацію пошуку даних (RAG).
Часто саме тоді компанії нарешті кажуть: «Нам потрібно знати, де діють наші правила доступу до даних». 😬
Архітектурні візерунки, які ви побачите всюди 🏗️
Шаблон 1: Керована платформа машинного навчання (маршрут «ми хочемо менше головного болю») 😌
-
завантаження даних
-
навчання з керованими завданнями
-
розгортання на керованих кінцевих точках
-
монітор на платформних панелях керування SageMaker Model Monitor Vertex AI Model Monitoring
Добре працює, коли швидкість має значення, і ви не хочете створювати внутрішні інструменти з нуля.
Шаблон 2: Lakehouse + ML (маршрут «спочатку дані») 🏞️
-
об'єднати робочі процеси інженерії даних та машинного навчання
-
запускати блокноти, конвеєри, розробляти функції поблизу даних
-
потужний для організацій, які вже працюють у великих аналітичних системах Databricks Lakehouse
Шаблон 3: Контейнеризоване машинне навчання на Kubernetes (маршрут «ми хочемо контролю») 🎛️
-
моделі пакетів у контейнерах
-
масштабування за допомогою політик автомасштабування Kubernetes: автомасштабування горизонтального поду
-
інтегрувати сервісну сітку, спостережуваність, управління секретами
Також відомий як: «Ми впевнені в собі, а також нам подобається налагодження у незручний час»
Шаблон 4: RAG (Повернення-Розширена Генерація) (маршрут «використання своїх знань») 📚🤝
-
документи у хмарному сховищі
-
вбудовування + сховище векторних зображень
-
шар пошуку передає контекст моделі
-
захисні огорожі + контроль доступу + ведення журналу. Документ про генерацію доповненого пошуку даних (RAG).
Це важлива частина сучасних розмов про штучний інтелект у хмарі, оскільки саме так багато реальних компаній безпечно використовують генеративний штучний інтелект.
MLOps: Роль, яку всі недооцінюють 🧯
Якщо ви хочете, щоб штучний інтелект у хмарі поводився добре у виробництві, вам потрібні MLOps. Не тому, що це модно, а тому, що моделі дрейфують, дані змінюються, а користувачі проявляють креативність у найгірший спосіб . Google Cloud: Що таке MLOps?
Ключові елементи:
-
Відстеження експериментів : що спрацювало, а що ні MLflow Tracking
-
Реєстр моделей : затверджені моделі, версії, метадані Реєстр моделей MLflow Реєстр моделей Vertex AI
-
CI-CD для машинного навчання : тестування + автоматизація розгортання. Google Cloud MLOps (CD та автоматизація).
-
Сховище ознак : узгоджені ознаки для навчання та логічного висновку SageMaker Feature Store
-
Моніторинг : дрейф продуктивності, сигнали зміщення, затримка, вартість, моніторинг моделей SageMaker, моніторинг моделей Vertex AI
-
Стратегія відкату : так, як у звичайного програмного забезпечення
Якщо ви це проігноруєте, то отримаєте «зразковий зоопарк» 🦓, де все живе, нічого не позначено, і ви боїтеся відчинити ворота.
Безпека, конфіденційність та відповідність вимогам (не найцікавіше, але… так) 🔐😅
Штучний інтелект у хмарних обчисленнях викликає кілька гострих питань:
Контроль доступу до даних 🧾
Хто має доступ до навчальних даних? Журналів висновків? Підказок? Виходів?
Шифрування та секрети 🗝️
Ключі, токени та облікові дані потребують належної обробки. «У файлі конфігурації» – це не обробка.
Ізоляція та оренда 🧱
Деяким організаціям потрібні окремі середовища для розробки, тестування та виробництва. Хмара допомагає, але лише за умови правильного налаштування.
Перевірність 📋
Регульовані організації часто повинні показувати:
-
які дані були використані
-
як приймалися рішення
-
хто що розгорнув
-
коли змінилося IBM watsonx.governance
Управління ризиками моделі ⚠️
Це включає:
-
перевірки упередженості
-
змагальне тестування
-
захист від швидкого введення (для генеративного ШІ)
-
безпечна фільтрація виходу
Все це зводиться до суті: це не просто «штучний інтелект, розміщений онлайн». Це штучний інтелект, що працює в умовах реальних обмежень.
Поради щодо вартості та ефективності (щоб потім не плакати) 💸😵💫
Кілька перевірених бойовими діями порад:
-
Використовуйте найменшу модель, яка відповідає потребам.
Більше не завжди означає краще. Іноді це просто… більше. -
Пакетний висновок, коли це можливо.
Дешевше та ефективніше пакетне перетворення SageMaker . -
Кешуйте агресивно,
особливо для повторюваних запитів та вбудовування. -
Автоматичне масштабування, але обмежте його.
Необмежене масштабування може означати необмежені витрати. Kubernetes: Горизонтальне автоматичне масштабування подів . Запитайте мене, звідки я знаю… насправді, не запитуйте 😬 -
Відстежуйте вартість кожної кінцевої точки та кожної функції.
Інакше ви оптимізуєте неправильні речі. -
Використовуйте обчислення з випередженням точки доступу для навчання.
Чудова економія, якщо ваші навчальні завдання можуть обробляти переривання. Спотові екземпляри Amazon EC2, віртуальні машини з випередженням Google Cloud .
Помилки, які роблять люди (навіть розумні команди) 🤦♂️
-
Ставлення до хмарного штучного інтелекту як до «простого підключення моделі»
-
Ігнорування якості даних до останньої хвилини
-
Відправлення моделі без моніторингу в SageMaker Model Monitor
-
Не планую перенавчання каденції Google Cloud: Що таке MLOps?
-
Забуваючи, що команди безпеки існують до тижня запуску 😬
-
Надмірне проектування з першого дня (іноді перемагає проста базова схема)
Також є досить жорстоке твердження: команди недооцінюють, наскільки користувачі зневажають затримку. Модель, яка трохи менш точна, але швидка, часто перемагає. Люди — нетерплячі маленькі дива.
Ключові висновки 🧾✅
Штучний інтелект у хмарних обчисленнях – це повна практика побудови та запуску ШІ за допомогою хмарної інфраструктури – масштабування навчання, спрощення розгортання, інтеграція конвеєрів даних та операціоналізація моделей за допомогою MLOps, безпеки та управління. Google Cloud: Що таке MLOps? NIST SP 800-145 .
Короткий огляд:
-
Хмара надає ШІ інфраструктуру для масштабування та доставки 🚀 NIST SP 800-145
-
Штучний інтелект надає хмарним робочим навантаженням «мізки», які автоматизують рішення 🤖
-
Магія полягає не лише в навчанні, а й у розгортанні, моніторингу та управлінні 🧠🔐 Монітор моделей SageMaker
-
Вибирайте платформи на основі потреб команди, а не маркетингового туману 📌
-
Годинник коштує та працює, як яструб в окулярах 🦅👓 (погана метафора, але ви розумієте)
Якщо ви прийшли сюди з думкою, що «ШІ у хмарних обчисленнях — це просто модель API», то ні — це ціла екосистема. Іноді елегантна, іноді бурхлива, іноді і те, й інше одночасно 😅☁️
Найчастіші запитання
Що означає «Штучний інтелект у хмарних обчисленнях» у повсякденному житті
Штучний інтелект у хмарних обчисленнях означає, що ви використовуєте хмарні платформи для зберігання даних, розгону обчислень (процесорів/графічних процесорів/технологійних процесорів), навчання моделей, їх розгортання та моніторингу – без володіння обладнанням. На практиці хмара стає місцем, де протікає весь ваш життєвий цикл ШІ. Ви орендуєте те, що вам потрібно, коли вам це потрібно, а потім зменшуєте обсяг ресурсів, коли закінчите.
Чому проекти штучного інтелекту зазнають невдачі без хмарної інфраструктури та багаторівневих операцій (MLO)
Більшість збоїв трапляються навколо моделі, а не всередині неї: невідповідні дані, невідповідні середовища, нестабільні розгортання та відсутність моніторингу. Хмарні інструменти допомагають стандартизувати шаблони зберігання, обчислень та розгортання, щоб моделі не застрягали на принципі «це працювало на моєму ноутбуці». MLOps додає відсутній клей: відстеження, реєстри, конвеєри та відкат, щоб система залишалася відтворюваною та придатною для обслуговування.
Типовий робочий процес для штучного інтелекту в хмарних обчисленнях, від даних до виробництва
Типовий процес такий: дані потрапляють у хмарне сховище, обробляються у функції, потім моделі навчаються на масштабованих обчисленнях. Далі ви розгортаєте через кінцеву точку API, пакетне завдання, безсерверне налаштування або сервіс Kubernetes. Нарешті, ви відстежуєте затримку, дрейф та вартість, а потім виконуєте ітерації з перенавчанням та безпечнішим розгортанням. Більшість реальних конвеєрів постійно зациклюються, а не відправляються один раз.
Вибір між SageMaker, Vertex AI, Azure ML, Databricks та Kubernetes
Вибирайте, виходячи з реальних потреб вашої команди, а не з маркетингового шуму на кшталт «найкращої платформи». Керовані платформи машинного навчання (SageMaker/Vertex AI/Azure ML) зменшують операційні проблеми, пов'язані з навчальними завданнями, кінцевими точками, реєстрами та моніторингом. Цеглини даних часто підходять командам, які займаються інженерією даних і хочуть, щоб машинне навчання було близьким до конвеєрів та аналітики. Kubernetes забезпечує максимальний контроль та налаштування, але ви також керуєте надійністю, політиками масштабування та налагодженням у разі виникнення збоїв.
Архітектурні шаблони, які найчастіше проявляються в хмарних налаштуваннях штучного інтелекту сьогодні
Ви постійно зустрічатимете чотири шаблони: керовані платформи машинного навчання (ML) для швидкості, Lakehouse + ML для організацій, орієнтованих на дані, контейнеризоване ML на Kubernetes для контролю та RAG (генерація з доповненим пошуком) для «безпечного використання наших внутрішніх знань». RAG зазвичай включає документи в хмарному сховищі, вбудовування + векторне сховище, рівень пошуку та елементи керування доступом із веденням журналу. Обраний вами шаблон має відповідати вашому рівню управління та операційної зрілості.
Як команди розгортають хмарні моделі штучного інтелекту: REST API, пакетні завдання, безсерверні технології або Kubernetes
REST API поширені для прогнозування в реальному часі, коли важлива затримка продукту. Пакетний висновок чудово підходить для планової оцінки та економічної ефективності, особливо коли результати не повинні бути миттєвими. Безсерверні кінцеві точки можуть добре працювати для пікового трафіку, але потребують уваги холодний запуск та затримка. Kubernetes ідеально підходить, коли вам потрібне детальне масштабування та інтеграція з інструментами платформи, але це додає операційної складності.
Що слід контролювати у виробництві, щоб підтримувати системи штучного інтелекту в робочому стані
Як мінімум, відстежуйте затримку, рівень помилок та вартість прогнозу, щоб надійність та бюджет залишалися видимими. З боку машинного навчання (ML) слідкуйте за дрейфом даних та дрейфом продуктивності, щоб вловлювати зміни реальності в рамках моделі. Реєстрація граничних випадків та поганих результатів також важлива, особливо для генеративних випадків використання, де користувачі можуть бути креативно конфронтаційними. Гарний моніторинг також підтримує рішення про відкат, коли моделі регресують.
Зменшення витрат на хмарний штучний інтелект без зниження продуктивності
Поширений підхід полягає в використанні найменшої моделі, яка відповідає вимозі, а потім оптимізації логічного висновку за допомогою пакетної обробки та кешування. Автоматичне масштабування допомагає, але воно потребує обмежень, щоб «еластичність» не перетворилася на «необмежені витрати». Для навчання точкові/випереджувальні обчислення можуть значно заощадити, якщо ваші завдання допускають переривання. Відстеження витрат на кінцеву точку та на функцію запобігає оптимізації неправильної частини системи.
Найбільші ризики безпеки та відповідності штучного інтелекту в хмарі
Великі ризики полягають у неконтрольованому доступі до даних, слабкому управлінні секретами та відсутності журналів аудиту того, хто що навчав та розгортав. Генеративний ШІ додає додаткових проблем, таких як впровадження запитів, небезпечні результати та відображення конфіденційних даних у журналах. Багато конвеєрів потребують ізоляції середовища (розробка/проміжна розробка/виробництво) та чітких політик для запитів, результатів та журналювання висновків. Найбезпечніші налаштування розглядають управління як основну системну вимогу, а не патч тижня запуску.
Посилання
-
Національний інститут стандартів і технологій (NIST) - SP 800-145 (Остаточний варіант) - csrc.nist.gov
-
Google Cloud – Графічні процесори для штучного інтелекту – cloud.google.com
-
Google Cloud – Документація Cloud TPU – docs.cloud.google.com
-
Amazon Web Services (AWS) – Amazon S3 (сховище об’єктів) – aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) – Що таке озеро даних? – aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) – Що таке сховище даних? – aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) – Сервіси штучного інтелекту AWS – aws.amazon.com
-
Google Cloud – API штучного інтелекту Google Cloud – cloud.google.com
-
Google Cloud – Що таке MLOps? – cloud.google.com
-
Google Cloud – Реєстр моделей Vertex AI (Вступ) – docs.cloud.google.com
-
Red Hat - Що таке REST API? - redhat.com
-
Документація Amazon Web Services (AWS) - Пакетне перетворення SageMaker - docs.aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) – Сховище даних проти озера даних проти вітрина даних – aws.amazon.com
-
Microsoft Learn — Реєстри машинного навчання Azure (MLOps) — learn.microsoft.com
-
Google Cloud – Огляд хмарного сховища Google – docs.cloud.google.com
-
arXiv - Стаття про генерацію пошуку з доповненим пошуком (RAG) - arxiv.org
-
Документація Amazon Web Services (AWS) - Безсерверний висновок SageMaker - docs.aws.amazon.com
-
Kubernetes - Автоматичне масштабування горизонтальних подів - kubernetes.io
-
Google Cloud – пакетні прогнози Vertex AI – docs.cloud.google.com
-
Документація Amazon Web Services (AWS) - Монітор моделей SageMaker - docs.aws.amazon.com
-
Google Cloud – Моніторинг моделі Vertex AI (Використання моніторингу моделі) – docs.cloud.google.com
-
Amazon Web Services (AWS) – Спотові екземпляри Amazon EC2 – aws.amazon.com
-
Google Cloud – Віртуальні машини з можливістю витіснення – docs.cloud.google.com
-
Документація Amazon Web Services (AWS) - AWS SageMaker: Як це працює (Навчання) - docs.aws.amazon.com
-
Google Cloud – Штучний інтелект Google Vertex – cloud.google.com
-
Microsoft Azure – Машинне навчання Azure – azure.microsoft.com
-
Цеглини даних - Databricks Lakehouse - databricks.com
-
Документація Snowflake - Функції штучного інтелекту Snowflake (Оглядовий посібник) - docs.snowflake.com
-
IBM - IBM watsonx - ibm.com
-
Google Cloud – Документація API природної мови Cloud – docs.cloud.google.com
-
Документація Snowflake - Функції штучного інтелекту Snowflake Cortex (AI SQL) - docs.snowflake.com
-
MLflow - Відстеження MLflow - mlflow.org
-
MLflow - Реєстр моделей MLflow - mlflow.org
-
Google Cloud - MLOps: Безперервна доставка та автоматизовані конвеєри в машинному навчанні - cloud.google.com
-
Amazon Web Services (AWS) – Магазин функцій SageMaker – aws.amazon.com
-
IBM - IBM watsonx.governance - ibm.com