ಸಣ್ಣ ಉತ್ತರ: ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ AI ಎಂದರೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಬಾಡಿಗೆಗೆ ನೀಡಲು, ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು, ಅವುಗಳನ್ನು ಸೇವೆಗಳಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈಫಲ್ಯಗಳು ಗಣಿತದ ಸುತ್ತಲೂ ಅಲ್ಲ, ಡೇಟಾ, ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಸುತ್ತಲೂ ಇರುವುದರಿಂದ ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ನಿಮಗೆ ತ್ವರಿತ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಬಿಡುಗಡೆಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಕ್ಲೌಡ್ + MLOps ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು:
ಜೀವನಚಕ್ರ: ಭೂ ದತ್ತಾಂಶ, ನಿರ್ಮಾಣ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ತರಬೇತಿ, ನಿಯೋಜಿಸಿ, ನಂತರ ಡ್ರಿಫ್ಟ್, ವಿಳಂಬ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ.
ಆಡಳಿತ: ಆರಂಭದಿಂದಲೇ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು, ಆಡಿಟ್ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ.
ಪುನರುತ್ಪಾದನೆ: ರನ್ಗಳು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗುವಂತೆ ಡೇಟಾ ಆವೃತ್ತಿಗಳು, ಕೋಡ್, ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿ.
ವೆಚ್ಚ ನಿಯಂತ್ರಣ: ಬಿಲ್ ಆಘಾತಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್, ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್, ಆಟೋಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಕ್ಯಾಪ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಪಾಟ್/ಪ್ರೀಮ್ಪ್ಟೆಬಲ್ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ.
ನಿಯೋಜನಾ ಮಾದರಿಗಳು: ತಂಡದ ವಾಸ್ತವತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ವೇದಿಕೆಗಳು, ಲೇಕ್ಹೌಸ್ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು, ಕುಬರ್ನೆಟ್ಗಳು ಅಥವಾ RAG ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ.
ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:
🔗 ಉನ್ನತ AI ಕ್ಲೌಡ್ ವ್ಯವಹಾರ ನಿರ್ವಹಣಾ ಪರಿಕರಗಳು
ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು, ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ತಂಡಗಳನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ.
🔗 ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು
GenAI ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಮುಖ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ, ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ.
🔗 ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಉಚಿತ AI ಪರಿಕರಗಳು
ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಲು, ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಉಚಿತ AI ಪರಿಹಾರಗಳು.
🔗 ಸೇವೆಯಾಗಿ AI ಎಂದರೇನು?
AIaaS, ಪ್ರಯೋಜನಗಳು, ಬೆಲೆ ನಿಗದಿ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ವ್ಯವಹಾರ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ AI: ಸರಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ 🧠☁️
ಅದರ ಮೂಲದಲ್ಲಿ, ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ AI ಎಂದರೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು:
-
ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಪವರ್ (CPUಗಳು, GPUಗಳು, TPUಗಳು) Google Cloud: AI Cloud TPU ಡಾಕ್ಸ್ಗಾಗಿ
-
ಸಂಗ್ರಹಣೆ (ಡೇಟಾ ಸರೋವರಗಳು, ಗೋದಾಮುಗಳು, ವಸ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆ) AWS: ಡೇಟಾ ಸರೋವರ ಎಂದರೇನು? AWS: ಡೇಟಾ ಗೋದಾಮು ಎಂದರೇನು? ಅಮೆಜಾನ್ S3 (ವಸ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆ)
-
AI ಸೇವೆಗಳು (ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ, ನಿಯೋಜನೆ, ದೃಷ್ಟಿ, ಭಾಷಣ, NLP ಗಾಗಿ API ಗಳು) AWS AI ಸೇವೆಗಳು Google Cloud AI API ಗಳು
-
MLOps ಪರಿಕರಗಳು (ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಮಾದರಿ ನೋಂದಣಿ, ML ಗಾಗಿ CI-CD) Google ಮೇಘ: MLOps ಎಂದರೇನು? ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ಮಾದರಿ ನೋಂದಣಿ
ನಿಮ್ಮದೇ ಆದ ದುಬಾರಿ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಖರೀದಿಸುವ ಬದಲು, ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾದುದನ್ನು ಬಾಡಿಗೆಗೆ ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ, ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವಾಗ NIST SP 800-145. ನಿಮ್ಮ ಗ್ಯಾರೇಜ್ನಲ್ಲಿ ಜಿಮ್ ನಿರ್ಮಿಸಿ ನಂತರ ಎಂದಿಗೂ ಟ್ರೆಡ್ಮಿಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸದೆ, ಒಂದು ತೀವ್ರವಾದ ವ್ಯಾಯಾಮಕ್ಕಾಗಿ ಜಿಮ್ ಅನ್ನು ಬಾಡಿಗೆಗೆ ಪಡೆದಂತೆ. ನಮ್ಮಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮರಿಗೆ ಇದು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ 😬
ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ: NIST SP 800-145 ಅನ್ನು ಕ್ಲೌಡ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ಮೂಲಕ ಅಳೆಯುವುದು, ರವಾನಿಸುವುದು, ನವೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದು AI ಆಗಿದೆ .
AI + ಕ್ಲೌಡ್ ಏಕೆ ಅಷ್ಟು ದೊಡ್ಡ ವಿಷಯ 🚀
ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳಬೇಕೆಂದರೆ - ಹೆಚ್ಚಿನ AI ಯೋಜನೆಗಳು ಗಣಿತ ಕಠಿಣವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ವಿಫಲವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. "ಮಾದರಿಯ ಸುತ್ತಲಿನ ವಿಷಯಗಳು" ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗುವುದರಿಂದ ಅವು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ:
-
ಡೇಟಾ ಚದುರಿಹೋಗಿದೆ
-
ಪರಿಸರಗಳು ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ
-
ಆ ಮಾದರಿಯು ಯಾರೊಬ್ಬರ ಲ್ಯಾಪ್ಟಾಪ್ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಬೇರೆಲ್ಲಿಯೂ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ
-
ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ನಂತರದ ಚಿಂತನೆಯಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ
-
ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ ಆಹ್ವಾನಿಸದ ಸೋದರಸಂಬಂಧಿಯಂತೆ ತಡವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ 😵
ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಇವುಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ:
1) ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ ಮಾಪಕ 📈
ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ನಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದವರೆಗೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿ, ನಂತರ ಅದನ್ನು NIST SP 800-145 ಅನ್ನು.
2) ವೇಗವಾದ ಪ್ರಯೋಗ ⚡
ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳು, ಪೂರ್ವನಿರ್ಮಿತ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ಮತ್ತು GPU ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಸ್ಪಿನ್ ಅಪ್ ಮಾಡಿ Google Cloud: AI ಗಾಗಿ GPU ಗಳು.
3) ಸುಲಭ ನಿಯೋಜನೆ 🌍
ಮಾದರಿಗಳನ್ನು API ಗಳು, ಬ್ಯಾಚ್ ಕೆಲಸಗಳು ಅಥವಾ ಎಂಬೆಡೆಡ್ ಸೇವೆಗಳಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಿ Red Hat: REST API ಎಂದರೇನು? SageMaker ಬ್ಯಾಚ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮ್.
4) ಸಂಯೋಜಿತ ದತ್ತಾಂಶ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು 🧺
ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು, ಗೋದಾಮುಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಮೋಡದಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸುತ್ತವೆ AWS: ಡೇಟಾ ಗೋದಾಮು vs ಡೇಟಾ ಸರೋವರ.
5) ಸಹಯೋಗ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ 🧩
ಅನುಮತಿಗಳು, ಆಡಿಟ್ ಲಾಗ್ಗಳು, ಆವೃತ್ತಿ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆಯ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು (ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನೋವಿನಿಂದ ಕೂಡಿದೆ, ಆದರೆ ಇನ್ನೂ) Azure ML ರಿಜಿಸ್ಟ್ರಿಗಳಲ್ಲಿ (MLOps) ಬೇಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ .
ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ AI ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ (ನಿಜವಾದ ಹರಿವು) 🔁
ಸಾಮಾನ್ಯ ಜೀವನಚಕ್ರ ಇಲ್ಲಿದೆ. "ಪರಿಪೂರ್ಣ ರೇಖಾಚಿತ್ರ" ಆವೃತ್ತಿಯಲ್ಲ... ಜೀವಂತವಾಗಿರುವ ಒಂದು.
ಹಂತ 1: ಡೇಟಾ ಕ್ಲೌಡ್ ಸ್ಟೋರೇಜ್ಗೆ ಸೇರುತ್ತದೆ 🪣
ಉದಾಹರಣೆಗಳು: ವಸ್ತು ಸಂಗ್ರಹ ಬಕೆಟ್ಗಳು, ಡೇಟಾ ಸರೋವರಗಳು, ಕ್ಲೌಡ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು ಅಮೆಜಾನ್ S3 (ವಸ್ತು ಸಂಗ್ರಹ) AWS: ಡೇಟಾ ಸರೋವರ ಎಂದರೇನು? Google ಮೇಘ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಅವಲೋಕನ.
ಹಂತ 2: ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ + ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ನಿರ್ಮಾಣ 🍳
ನೀವು ಅದನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿ, ಪರಿವರ್ತಿಸಿ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ, ಬಹುಶಃ ಅದನ್ನು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಮಾಡಿ.
ಹಂತ 3: ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ 🏋️
Google Cloud: AI ಗಾಗಿ GPU ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ನೀವು ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ GPU ಗಳು) ಬಳಸುತ್ತೀರಿ :
-
ಕ್ಲಾಸಿಕಲ್ ML ಮಾದರಿಗಳು
-
ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು
-
ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಶ್ರುತಿಗಳು
-
ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು (RAG ಶೈಲಿಯ ಸೆಟಪ್ಗಳು) ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ವರ್ಧಿತ ಜನರೇಷನ್ (RAG) ಪೇಪರ್
ಹಂತ 4: ನಿಯೋಜನೆ 🚢
ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ ಈ ಮೂಲಕ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ:
-
REST API ಗಳು Red Hat: REST API ಎಂದರೇನು?
-
ಸರ್ವರ್ಲೆಸ್ ಎಂಡ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳು ಸೇಜ್ಮೇಕರ್ ಸರ್ವರ್ಲೆಸ್ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್
-
ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ ಪಾತ್ರೆಗಳು ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್: ಅಡ್ಡ ಪಾಡ್ ಆಟೋಸ್ಕೇಲಿಂಗ್
-
ಬ್ಯಾಚ್ ನಿರ್ಣಯ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ಸೇಜ್ಮೇಕರ್ ಬ್ಯಾಚ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮ್ ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ಬ್ಯಾಚ್ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳು
ಹಂತ 5: ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ + ನವೀಕರಣಗಳು 👀
ಟ್ರ್ಯಾಕ್:
-
ಸುಪ್ತತೆ
-
ನಿಖರತೆಯ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಸೇಜ್ಮೇಕರ್ ಮಾದರಿ ಮಾನಿಟರ್
-
ಡೇಟಾ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ಮಾದರಿ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್
-
ಪ್ರತಿ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗೆ ವೆಚ್ಚ
-
"ಇದು ಸಾಧ್ಯವಾಗಬಾರದು..." ಎಂದು ಪಿಸುಗುಟ್ಟುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳು 😭
ಅದು ಎಂಜಿನ್. ಅದು ಕೇವಲ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವಲ್ಲ, ಚಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ AI.
ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ AI ನ ಉತ್ತಮ ಆವೃತ್ತಿ ಯಾವುದು? ✅☁️🤖
ನೀವು "ಉತ್ತಮ" ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ (ಕೇವಲ ಆಕರ್ಷಕ ಡೆಮೊ ಅಲ್ಲ), ಇವುಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿ:
ಎ) ಕಾಳಜಿಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆ 🧱
-
ಡೇಟಾ ಪದರ (ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಆಡಳಿತ)
-
ತರಬೇತಿ ಪದರ (ಪ್ರಯೋಗಗಳು, ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು)
-
ಸರ್ವಿಂಗ್ ಲೇಯರ್ (API ಗಳು, ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್)
-
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಪದರ (ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್, ಲಾಗ್ಗಳು, ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು) ಸೇಜ್ಮೇಕರ್ ಮಾದರಿ ಮಾನಿಟರ್
ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬೆರೆಸಿದಾಗ, ದೋಷ ನಿವಾರಣೆ ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಹಾನಿಯಾಗುತ್ತದೆ.
ಬಿ) ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿ ಪುನರುತ್ಪಾದನೆ 🧪
ಒಂದು ಒಳ್ಳೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕೈ ಬೀಸದೆಯೇ ನಿಮಗೆ ಹೇಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ:
-
ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದ ಡೇಟಾ
-
ಕೋಡ್ ಆವೃತ್ತಿ
-
ಹೈಪರ್ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳು
-
ಪರಿಸರ
ಉತ್ತರ “ಉಹ್, ಇದು ಮಂಗಳವಾರದ ಓಟ ಅಂತ ನನಗನ್ನಿಸುತ್ತೆ...” ಆಗಿದ್ದರೆ ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ತೊಂದರೆಯಲ್ಲಿದ್ದೀರಿ 😅
ಸಿ) ವೆಚ್ಚ-ಅರಿವಿನ ವಿನ್ಯಾಸ 💸
ಕ್ಲೌಡ್ AI ಶಕ್ತಿಶಾಲಿಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ಜೀವನದ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಬಿಲ್ ಅನ್ನು ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ರಚಿಸಲು ಇದು ಸುಲಭವಾದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.
ಉತ್ತಮ ಸಿದ್ಧತೆಗಳು ಸೇರಿವೆ:
-
ಆಟೋಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್: ಅಡ್ಡಲಾಗಿರುವ ಪಾಡ್ ಆಟೋಸ್ಕೇಲಿಂಗ್
-
ನಿದರ್ಶನ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ
-
ಸಾಧ್ಯವಾದಾಗ ಸ್ಪಾಟ್-ಪ್ರೀಎಂಪ್ಟಿಬಲ್ ಆಯ್ಕೆಗಳು Amazon EC2 ಸ್ಪಾಟ್ ನಿದರ್ಶನಗಳು Google Cloud Preemptible VM ಗಳು
-
ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಅನುಮಾನ ಸೇಜ್ಮೇಕರ್ ಬ್ಯಾಚ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮ್
D) ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು 🔐 ನಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ
ಸೋರುವ ಪೈಪ್ನಲ್ಲಿ ಡಕ್ಟ್ ಟೇಪ್ನಂತೆ ನಂತರ ಬೋಲ್ಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ.
ಇ) ಮೂಲಮಾದರಿಯಿಂದ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ನಿಜವಾದ ಮಾರ್ಗ 🛣️
ಇದು ದೊಡ್ಡದು. ಕ್ಲೌಡ್ನಲ್ಲಿ AI ನ ಉತ್ತಮ “ಆವೃತ್ತಿ”ಯು MLOps, ನಿಯೋಜನಾ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾರಂಭದಿಂದಲೇ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ Google Cloud: MLOps ಎಂದರೇನು?. ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಇದು ಅಲಂಕಾರಿಕ ಬಿಲ್ನೊಂದಿಗೆ ವಿಜ್ಞಾನ ಮೇಳದ ಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ.
ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ: ಜನಪ್ರಿಯ AI-ಇನ್-ಕ್ಲೌಡ್ ಆಯ್ಕೆಗಳು (ಮತ್ತು ಅವು ಯಾರಿಗಾಗಿ) 🧰📊
ಕೆಳಗೆ ಒಂದು ಸಣ್ಣ, ಸ್ವಲ್ಪ ಅಭಿಪ್ರಾಯದ ಕೋಷ್ಟಕವಿದೆ. ಬೆಲೆಗಳು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ವಿಶಾಲವಾಗಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಕ್ಲೌಡ್ ಬೆಲೆ ನಿಗದಿ ಕಾಫಿಯನ್ನು ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡಿದಂತೆ - ಮೂಲ ಬೆಲೆ ಎಂದಿಗೂ ಬೆಲೆಯಲ್ಲ 😵💫
| ಪರಿಕರ / ವೇದಿಕೆ | ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು | ದುಬಾರಿ | ಅದು ಏಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ (ವಿಚಿತ್ರ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಸೇರಿವೆ) |
|---|---|---|---|
| AWS ಸೇಜ್ಮೇಕರ್ | ML ತಂಡಗಳು, ಉದ್ಯಮಗಳು | ಪಾವತಿಸಿ | ಪೂರ್ಣ-ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ML ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ - ತರಬೇತಿ, ಅಂತಿಮ ಬಿಂದುಗಳು, ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು. ಶಕ್ತಿಯುತ, ಆದರೆ ಎಲ್ಲೆಡೆ ಮೆನುಗಳು. |
| ಗೂಗಲ್ ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI | ML ತಂಡಗಳು, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು | ಪಾವತಿಸಿ | ಬಲವಾದ ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ತರಬೇತಿ + ಮಾದರಿ ನೋಂದಣಿ + ಏಕೀಕರಣಗಳು. ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಸುಗಮವೆನಿಸುತ್ತದೆ. |
| ಅಜುರೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ | ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸಸ್, MS-ಕೇಂದ್ರಿತ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು | ಪಾವತಿಸಿ | ಅಜೂರ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮ ಆಡಳಿತ ಆಯ್ಕೆಗಳು, ಹಲವು ಗುಬ್ಬಿಗಳು. |
| ಡೇಟಾಬ್ರಿಕ್ಸ್ (ML + ಲೇಕ್ಹೌಸ್) | ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಹೆವಿ ತಂಡಗಳು | ಚಂದಾದಾರಿಕೆ + ಬಳಕೆ | ಡೇಟಾ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು + ML ಅನ್ನು ಒಂದೇ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡಲು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತಂಡಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪ್ರೀತಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. |
| ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು | ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ-ಮೊದಲ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು | ಬಳಕೆ ಆಧಾರಿತ | ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಪಂಚವು ಈಗಾಗಲೇ ಗೋದಾಮಿನಲ್ಲಿದ್ದಾಗ ಒಳ್ಳೆಯದು. ಕಡಿಮೆ "ML ಲ್ಯಾಬ್", ಹೆಚ್ಚು "SQL-ish ನಲ್ಲಿ AI." |
| ಐಬಿಎಂ ವ್ಯಾಟ್ಸನ್ಕ್ಸ್ | ನಿಯಂತ್ರಿತ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು | ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಬೆಲೆ ನಿಗದಿ | ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಮನ ಸೆಳೆಯುತ್ತವೆ. ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನೀತಿ-ಭಾರೀ ಸೆಟಪ್ಗಳಿಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. |
| ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ (DIY ML) | ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು | ವೇರಿಯಬಲ್ | ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮ್. ಅಲ್ಲದೆ... ನೋವು ಮುರಿದಾಗ ನೀವೇ ಅನುಭವಿಸುವಿರಿ 🙃 |
| ಸರ್ವರ್ರಹಿತ ಅನುಮಾನ (ಕಾರ್ಯಗಳು + ಅಂತ್ಯಬಿಂದುಗಳು) | ಉತ್ಪನ್ನ ತಂಡಗಳು | ಬಳಕೆ ಆಧಾರಿತ | ಮೊನಚಾದ ಟ್ರಾಫಿಕ್ಗೆ ಅದ್ಭುತವಾಗಿದೆ. ಶೀತಲ ಆರಂಭ ಮತ್ತು ವಿಳಂಬವನ್ನು ಗಿಡುಗನಂತೆ ವೀಕ್ಷಿಸಿ. |
ಇದು "ಉತ್ತಮ" ವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ - ಇದು ನಿಮ್ಮ ತಂಡದ ವಾಸ್ತವತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ. ಅದು ನಿಶ್ಯಬ್ದ ರಹಸ್ಯ.
ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ AI ಗಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ) 🧩✨
AI-ಇನ್-ಕ್ಲೌಡ್ ಸೆಟಪ್ಗಳು ಉತ್ತಮಗೊಳ್ಳುವ ಸ್ಥಳ ಇಲ್ಲಿದೆ:
1) ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ 💬
-
ಚಾಟ್ ಸಹಾಯಕರು
-
ಟಿಕೆಟ್ ರೂಟಿಂಗ್
-
ಸಾರಾಂಶ
-
ಭಾವನೆ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶ ಪತ್ತೆ ಮೇಘ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ API
2) ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು 🛒
-
ಉತ್ಪನ್ನ ಸಲಹೆಗಳು
-
ವಿಷಯ ಫೀಡ್ಗಳು
-
"ಜನರು ಸಹ ಖರೀದಿಸಿದರು"
ಇವುಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ನವೀಕರಣಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.
3) ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ 🕵️
ಕ್ಲೌಡ್ ಬರ್ಸ್ಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು, ಈವೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಮೇಳಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವುದನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
4) ದಾಖಲೆ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ 📄
-
OCR ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು
-
ಅಸ್ತಿತ್ವ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ
-
ಒಪ್ಪಂದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
-
ಇನ್ವಾಯ್ಸ್ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ಕಾರ್ಯಗಳು
ಅನೇಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ಸಮಯವನ್ನು ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ಹಿಂದಕ್ಕೆ ಹಸ್ತಾಂತರಿಸುವ ಸ್ಥಳ ಇದು.
5) ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾವೀಣ್ಯತೆಯ-ಒಲವಿನ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ 📦
ಬೇಡಿಕೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ, ದಾಸ್ತಾನು ಯೋಜನೆ, ಮಾರ್ಗ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್. ಡೇಟಾ ದೊಡ್ಡದಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಮತ್ತು ಮರುತರಬೇತಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ನಡೆಯುವುದರಿಂದ ಕ್ಲೌಡ್ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
6) ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು 🪄
-
ವಿಷಯ ಕರಡು ರಚನೆ
-
ಕೋಡ್ ಸಹಾಯ
-
ಆಂತರಿಕ ಜ್ಞಾನ ಬಾಟ್ಗಳು (RAG)
-
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ದತ್ತಾಂಶ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ವರ್ಧಿತ ಜನರೇಷನ್ (RAG) ಪತ್ರಿಕೆ
ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಂಪನಿಗಳು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಹೇಳುವ ಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ: "ನಮ್ಮ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಮಗಳು ಎಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು." 😬
ನೀವು ಎಲ್ಲೆಡೆ ನೋಡಬಹುದಾದ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ಮಾದರಿಗಳು 🏗️
ಮಾದರಿ 1: ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ML ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ (“ನಮಗೆ ಕಡಿಮೆ ತಲೆನೋವು ಬೇಕು” ಮಾರ್ಗ) 😌
-
ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ
-
ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಉದ್ಯೋಗಗಳೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ
-
ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ಅಂತ್ಯಬಿಂದುಗಳಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಿ
-
ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾನಿಟರ್ ಮಾಡಿ ಸೇಜ್ಮೇಕರ್ ಮಾದರಿ ಮಾನಿಟರ್ ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ಮಾದರಿ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್
ವೇಗವು ಮುಖ್ಯವಾದಾಗ ಮತ್ತು ನೀವು ಮೊದಲಿನಿಂದ ಆಂತರಿಕ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಯಸದಿದ್ದಾಗ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ 2: ಲೇಕ್ಹೌಸ್ + ML ("ಡೇಟಾ-ಮೊದಲ" ಮಾರ್ಗ) 🏞️
-
ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ + ML ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ಏಕೀಕರಿಸಿ
-
ಡೇಟಾ ಬಳಿ ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳು, ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿ
-
ದೊಡ್ಡ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಈಗಾಗಲೇ ವಾಸಿಸುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ ಡೇಟಾಬ್ರಿಕ್ಸ್ ಲೇಕ್ಹೌಸ್
ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ 3: ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಕಂಟೈನರೈಸ್ಡ್ ML ("ನಮಗೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಬೇಕು" ಮಾರ್ಗ) 🎛️
-
ಪಾತ್ರೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮಾದರಿಗಳು
-
ಆಟೋಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ನೀತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಕೇಲ್ ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್: ಅಡ್ಡ ಪಾಡ್ ಆಟೋಸ್ಕೇಲಿಂಗ್
-
ಸೇವಾ ಜಾಲರಿ, ವೀಕ್ಷಣೆ, ರಹಸ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ
"ನಾವು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸ ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ನಾವು ಅನಗತ್ಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತೇವೆ" ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ
ಮಾದರಿ 4: RAG (ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ವರ್ಧಿತ ಪೀಳಿಗೆ) ("ನಿಮ್ಮ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿ" ಮಾರ್ಗ) 📚🤝
-
ಕ್ಲೌಡ್ ಸ್ಟೋರೇಜ್ನಲ್ಲಿರುವ ದಾಖಲೆಗಳು
-
ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳು + ವೆಕ್ಟರ್ ಸ್ಟೋರ್
-
ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಪದರವು ಮಾದರಿಗೆ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಫೀಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ
-
ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳು + ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ + ಲಾಗಿಂಗ್ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ವರ್ಧಿತ ಜನರೇಷನ್ (RAG) ಪೇಪರ್
ಇದು ಆಧುನಿಕ AI-ಇನ್-ಕ್ಲೌಡ್ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಎಷ್ಟು ನೈಜ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
MLOps: ಎಲ್ಲರೂ ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ಭಾಗ 🧯
ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ಲೌಡ್ನಲ್ಲಿ AI ವರ್ತಿಸಬೇಕೆಂದು ನೀವು ಬಯಸಿದರೆ, ನಿಮಗೆ MLOps ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಅದು ಟ್ರೆಂಡಿಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಅಲ್ಲ - ಏಕೆಂದರೆ ಮಾದರಿಗಳು ಚಲಿಸುತ್ತವೆ, ಡೇಟಾ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರು ಅತ್ಯಂತ ಕೆಟ್ಟ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸೃಜನಶೀಲರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ Google Cloud: MLOps ಎಂದರೇನು?.
ಪ್ರಮುಖ ತುಣುಕುಗಳು:
-
ಪ್ರಯೋಗ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್: ಏನು ಕೆಲಸ ಮಾಡಿತು, ಏನು ಮಾಡಲಿಲ್ಲ MLflow ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್
-
ಮಾದರಿ ನೋಂದಣಿ: ಅನುಮೋದಿತ ಮಾದರಿಗಳು, ಆವೃತ್ತಿಗಳು, ಮೆಟಾಡೇಟಾ MLflow ಮಾದರಿ ನೋಂದಣಿ ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ಮಾದರಿ ನೋಂದಣಿ
-
ML ಗಾಗಿ CI-CD: ಪರೀಕ್ಷೆ + ನಿಯೋಜನೆ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣ Google Cloud MLOps (CD ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರೀಕರಣ)
-
ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಅಂಗಡಿ: ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ತೀರ್ಮಾನದಾದ್ಯಂತ ಸ್ಥಿರವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಸೇಜ್ಮೇಕರ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಅಂಗಡಿ
-
ಮಾನಿಟರಿಂಗ್: ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ದಿಕ್ಚ್ಯುತಿ, ಪಕ್ಷಪಾತ ಸಂಕೇತಗಳು, ಸುಪ್ತತೆ, ವೆಚ್ಚ ಸೇಜ್ಮೇಕರ್ ಮಾದರಿ ಮಾನಿಟರ್ ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ಮಾದರಿ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್
-
ರೋಲ್ಬ್ಯಾಕ್ ತಂತ್ರ: ಹೌದು, ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನಂತೆ
ನೀವು ಇದನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿದರೆ, ನೀವು "ಮಾದರಿ ಮೃಗಾಲಯ"ವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ 🦓 ಅಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲವೂ ಜೀವಂತವಾಗಿದೆ, ಯಾವುದನ್ನೂ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ನೀವು ಗೇಟ್ ತೆರೆಯಲು ಹೆದರುತ್ತೀರಿ.
ಭದ್ರತೆ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ (ಮೋಜಿನ ಭಾಗವಲ್ಲ, ಆದರೆ... ಹೌದು) 🔐😅
ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿನ AI ಕೆಲವು ಮಸಾಲೆಯುಕ್ತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ:
ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ 🧾
ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಾರು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು? ಅನುಮಾನ ದಾಖಲೆಗಳು? ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು? ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು?
ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಮತ್ತು ರಹಸ್ಯಗಳು 🗝️
ಕೀಗಳು, ಟೋಕನ್ಗಳು ಮತ್ತು ರುಜುವಾತುಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ನಿರ್ವಹಣೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. "ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಫೈಲ್ನಲ್ಲಿ" ನಿರ್ವಹಣೆ ಅಲ್ಲ.
ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆ ಮತ್ತು ಬಾಡಿಗೆ 🧱
ಕೆಲವು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ವೇದಿಕೆ, ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪರಿಸರಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಕ್ಲೌಡ್ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ - ಆದರೆ ನೀವು ಅದನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಿದರೆ ಮಾತ್ರ.
ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ 📋
ನಿಯಂತ್ರಿತ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ತೋರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ:
-
ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ?
-
ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಯಿತು
-
ಯಾರು ಏನು ನಿಯೋಜಿಸಿದರು?
-
ಐಬಿಎಂ ವ್ಯಾಟ್ಸನ್ಎಕ್ಸ್.ಆಡಳಿತವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿದಾಗ
ಮಾದರಿ ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆ ⚠️
ಇದು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:
-
ಪಕ್ಷಪಾತ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು
-
ವಿರೋಧಿ ಪರೀಕ್ಷೆ
-
ತ್ವರಿತ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್ ರಕ್ಷಣೆಗಳು (ಜನರೇಟಿವ್ AI ಗಾಗಿ)
-
ಸುರಕ್ಷಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್
ಇದೆಲ್ಲವೂ ಮತ್ತೆ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಮರಳುತ್ತದೆ: ಇದು ಕೇವಲ "ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಲಾದ AI" ಅಲ್ಲ. ಇದು ನಿಜವಾದ ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ AI ಆಗಿದೆ.
ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸಲಹೆಗಳು (ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ನಂತರ ಅಳಬೇಡಿ) 💸😵💫
ಯುದ್ಧದಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿತ ಕೆಲವು ಸಲಹೆಗಳು:
-
ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಚಿಕ್ಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ
ದೊಡ್ಡದು ಯಾವಾಗಲೂ ಉತ್ತಮವಲ್ಲ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದು ಕೇವಲ ... ದೊಡ್ಡದಾಗಿರುತ್ತದೆ. -
ಸಾಧ್ಯವಾದಾಗ ಬ್ಯಾಚ್ ನಿರ್ಣಯ
ಅಗ್ಗದ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸೇಜ್ಮೇಕರ್ ಬ್ಯಾಚ್ ರೂಪಾಂತರ. -
ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿಯಾಗಿ ಕ್ಯಾಶ್ ಮಾಡಿ
ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳಿಗಾಗಿ. -
ಆಟೋಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಿ, ಆದರೆ ಮಿತಿಗೊಳಿಸಿ
ಅನಿಯಮಿತ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಎಂದರೆ ಅನಿಯಮಿತ ಖರ್ಚು ಎಂದರ್ಥ ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್: ಹಾರಿಜಾಂಟಲ್ ಪಾಡ್ ಆಟೋಸ್ಕೇಲಿಂಗ್. ನನಗೆ ಹೇಗೆ ಗೊತ್ತು ಎಂದು ಕೇಳಿ... ನಿಜ ಹೇಳಬೇಕೆಂದರೆ, ಬೇಡ 😬 -
ಪ್ರತಿ ಎಂಡ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಕ್ಕೆ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ
ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ನೀವು ತಪ್ಪು ವಿಷಯವನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುತ್ತೀರಿ. -
ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಸ್ಪಾಟ್-ಪ್ರೀಎಂಪ್ಟಿಬಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಬಳಸಿ
ನಿಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಕೆಲಸಗಳು ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದಾದರೆ ಉತ್ತಮ ಉಳಿತಾಯ Amazon EC2 ಸ್ಪಾಟ್ ನಿದರ್ಶನಗಳು Google Cloud Preemptible VM ಗಳು.
ಜನರು ಮಾಡುವ ತಪ್ಪುಗಳು (ಬುದ್ಧಿವಂತ ತಂಡಗಳು ಸಹ) 🤦♂️
-
ಕ್ಲೌಡ್ AI ಅನ್ನು "ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ಲಗ್ ಮಾಡಿ" ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು
-
ಕೊನೆಯ ಕ್ಷಣದವರೆಗೂ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು
-
ಸೇಜ್ಮೇಕರ್ ಮಾದರಿ ಮಾನಿಟರ್ ಅನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದೆಯೇ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಾಗಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
-
ಕ್ಯಾಡೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಮರುತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಯೋಜಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್: MLOps ಎಂದರೇನು?
-
ಉಡಾವಣಾ ವಾರದವರೆಗೆ ಭದ್ರತಾ ತಂಡಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮರೆತುಬಿಡುತ್ತಿದ್ದೇನೆ 😬
-
ಮೊದಲ ದಿನದಿಂದಲೇ ಅತಿಯಾದ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ (ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸರಳವಾದ ಬೇಸ್ಲೈನ್ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ)
ಅಲ್ಲದೆ, ಒಂದು ನಿಶ್ಯಬ್ದ ಕ್ರೂರವಾದದ್ದು: ಬಳಕೆದಾರರು ಸುಪ್ತತೆಯನ್ನು ಎಷ್ಟು ತಿರಸ್ಕರಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಂಡಗಳು ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಸ್ವಲ್ಪ ಕಡಿಮೆ ನಿಖರತೆ ಹೊಂದಿರುವ ಆದರೆ ವೇಗವಾಗಿರುವ ಮಾದರಿಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ. ಮಾನವರು ತಾಳ್ಮೆಯಿಲ್ಲದ ಸಣ್ಣ ಪವಾಡಗಳು.
ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು 🧾✅
ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ AI ಎನ್ನುವುದು ಕ್ಲೌಡ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು AI ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮತ್ತು ಚಲಾಯಿಸುವ ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ - ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ತರಬೇತಿ, ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವುದು, ಡೇಟಾ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಮತ್ತು MLOps, ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತದೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು. Google Cloud: MLOps ಎಂದರೇನು? NIST SP 800-145.
ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಸಾರಾಂಶ:
-
ಕ್ಲೌಡ್ AI ಗೆ ಸ್ಕೇಲ್ ಮತ್ತು ಶಿಪ್ ಮಾಡಲು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ 🚀 NIST SP 800-145
-
AI ಕ್ಲೌಡ್ಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ "ಮಿದುಳುಗಳನ್ನು" ನೀಡುತ್ತದೆ 🤖
-
ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಎಂದರೆ ಕೇವಲ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲ - ಇದು ನಿಯೋಜನೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ 🧠🔐 ಸೇಜ್ಮೇಕರ್ ಮಾದರಿ ಮಾನಿಟರ್
-
ತಂಡದ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ವೇದಿಕೆಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿ, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮಂಜಿನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಲ್ಲ 📌
-
ಕನ್ನಡಕ ಧರಿಸಿದ ಗಿಡುಗನಂತೆ ಖರ್ಚು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿ 🦅👓 (ಕೆಟ್ಟ ರೂಪಕ, ಆದರೆ ನಿಮಗೆ ಅರ್ಥವಾಗುತ್ತದೆ)
"ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ AI ಕೇವಲ ಒಂದು ಮಾದರಿ API" ಎಂದು ಯೋಚಿಸುತ್ತಾ ನೀವು ಇಲ್ಲಿಗೆ ಬಂದಿದ್ದರೆ, ಅಲ್ಲವೇ - ಇದು ಇಡೀ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸೊಗಸಾದ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಪ್ರಕ್ಷುಬ್ಧ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಎರಡೂ ಒಂದೇ ಮಧ್ಯಾಹ್ನ.
ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆ: ಕ್ಲೌಡ್ AI ಬೆಂಬಲ-ಟಿಕೆಟ್ ಟ್ರೈಜ್ ಸಹಾಯಕವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು 🎫☁️
ಸನ್ನಿವೇಶ
40 ಜನರ SaaS ಕಂಪನಿಯು ವಾರಕ್ಕೆ ಸುಮಾರು 180 ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಟಿಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಬೆಂಬಲ ತಂಡವು ಸಹಾಯವಾಣಿ ಪರಿಕರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ಸೋಮವಾರ ಬೆಳಿಗ್ಗೆ ಯಾರಾದರೂ ಇನ್ನೂ ಹೊಸ ಟಿಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಓದಬೇಕು, ವರ್ಗವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕು, ತುರ್ತುಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬೇಕು, ಗ್ರಾಹಕರು ಪಾವತಿಸಿದ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿದ್ದಾರೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್, ಉತ್ಪನ್ನ, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬೆಂಬಲಕ್ಕೆ ನಿರ್ದೇಶಿಸಬೇಕು.
ಕಂಪನಿಗೆ ದೈತ್ಯ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಟಿಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು, ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಲು, ಮುಂದಿನ ಕ್ರಮವನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲು ಇದಕ್ಕೆ ಸಣ್ಣ ಕ್ಲೌಡ್ AI ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸೆಟಪ್ ಈ ರೀತಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು:
ಟಿಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿ ಗಂಟೆಗೆ ಕ್ಲೌಡ್ ಸ್ಟೋರೇಜ್ಗೆ ರಫ್ತು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ
ಸರ್ವರ್ರಹಿತ ಕೆಲಸವು ಟಿಕೆಟ್ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನಗತ್ಯ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ
ವರ್ಗೀಕರಣ ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯು ಟಿಕೆಟ್ ಅನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ
ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಹಾಯವಾಣಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಮರಳಿ ಬರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ
ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ ವಿಳಂಬ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಅಂಕಗಳು, ರೂಟಿಂಗ್ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಟಿಕೆಟ್ಗೆ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ
ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶ: AI ಬೆಂಬಲ ತಂಡವನ್ನು ಬದಲಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ಇದು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವಿಂಗಡಣೆ ಕೆಲಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಮಾನವರು ನಿಜವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತಾರೆ.
ಸಹಾಯಕನಿಗೆ ಏನು ಬೇಕು
ಇದನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಲು, ತಂಡವು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಬೇಕು:
ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್, ಲಾಗಿನ್, ಬಗ್, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ವಿನಂತಿ, ರದ್ದತಿ, ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮುಂತಾದ ಟಿಕೆಟ್ ವರ್ಗಗಳ ಪಟ್ಟಿ
ಪ್ರತಿ ವರ್ಗಕ್ಕೆ 20-50 ನಿಜವಾದ ಹಿಂದಿನ ಟಿಕೆಟ್ಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳು
ಪ್ರತಿ ವಿಭಾಗಕ್ಕೂ ರೂಟಿಂಗ್ ನಿಯಮಗಳು
"ಭದ್ರತಾ ಸಮಸ್ಯೆ = ತುರ್ತು" ಅಥವಾ "ಉದ್ಯಮ ಗ್ರಾಹಕ ನಿಲುಗಡೆ = ತುರ್ತು" ನಂತಹ ಆದ್ಯತೆಯ ನಿಯಮಗಳು
ಸಹಾಯಕನು ಎಂದಿಗೂ ಮಾಡಬಾರದ ಕೆಲಸಗಳ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಪಟ್ಟಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಮರುಪಾವತಿಯ ಭರವಸೆ ನೀಡುವುದು, ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ತಪ್ಪನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅಥವಾ ಖಾತೆ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು
ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಆದ್ದರಿಂದ AI ಕೆಲಸದ ಹರಿವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಟಿಕೆಟ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೋಡುತ್ತದೆ
ಅನಿಶ್ಚಿತ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸುವಿಕೆ ನಿಯಮ
ಸರಳವಾದ ಹಿಂತಿರುಗುವಿಕೆ ನಿಯಮ ಹೀಗಿರಬಹುದು:
ವಿಶ್ವಾಸವು 80% ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿದ್ದರೆ, ಅಥವಾ ಟಿಕೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಕಾನೂನು, ಭದ್ರತೆ, ಮರುಪಾವತಿ, ರದ್ದತಿ, ಡೇಟಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಅಥವಾ ವೈದ್ಯಕೀಯ/ಆರ್ಥಿಕ ಹಾನಿಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದರೆ, ಅದನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ರೂಟಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶಕರಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಿ.
ಉದಾಹರಣೆ ಸೂಚನೆ
ನೀವು B2B SaaS ಕಂಪನಿಯ ಬೆಂಬಲ-ಟಿಕೆಟ್ ಟ್ರೈಜ್ ಸಹಾಯಕರಾಗಿದ್ದೀರಿ.
ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಓದಿ ಮತ್ತು ಹಿಂತಿರುಗಿ:
-
ಸಮಸ್ಯೆಯ ಒಂದು ವಾಕ್ಯದ ಸಾರಾಂಶ
-
ಈ ಪಟ್ಟಿಯಿಂದ ಒಂದು ವರ್ಗ: ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್, ಲಾಗಿನ್, ದೋಷ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ವಿನಂತಿ, ರದ್ದತಿ, ಭದ್ರತೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ
-
ಆದ್ಯತೆ: ಕಡಿಮೆ, ಮಧ್ಯಮ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಥವಾ ತುರ್ತು
-
ಅದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಉತ್ತಮ ತಂಡ: ಬೆಂಬಲ, ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್, ಉತ್ಪನ್ನ, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, ಭದ್ರತೆ ಅಥವಾ ಗ್ರಾಹಕರ ಯಶಸ್ಸು
-
ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ: ಹೌದು ಅಥವಾ ಇಲ್ಲ
-
ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಕಾರಣ
ನಿಯಮಗಳು:
ಮರುಪಾವತಿಯ ಭರವಸೆ ನೀಡಬೇಡಿ.
ಕಾನೂನು ಅಥವಾ ಭದ್ರತಾ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಬೇಡಿ.
ಖಾತೆಯ ವಿವರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬೇಡಿ.
ಸಂದೇಶವು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದ್ದರೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಗ್ರಾಹಕರು ಡೇಟಾ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆ, ಖಾತೆ ಸ್ವಾಧೀನ, ಪಾವತಿ ವೈಫಲ್ಯ ಅಥವಾ ಸೇವೆಯ ಸ್ಥಗಿತವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದರೆ, ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಹೇಗೆ
ಇದನ್ನು ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಒಳಪಡಿಸುವ ಮೊದಲು, ನೈಜ ಅಥವಾ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿದ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಟಿಕೆಟ್ಗಳ ಸಣ್ಣ ಗುಂಪಿನೊಂದಿಗೆ ಇದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
ಹಿಂದಿನ 100 ಟಿಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ಸಹಾಯಕನ ರೂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತಂಡದ ಮೂಲ ರೂಟಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ.
ಪರಿಶೀಲಿಸಿ:
ಮಾನವ ಲೇಬಲ್ಗೆ ಎಷ್ಟು ವರ್ಗಗಳು ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ?
ಎಷ್ಟು ತುರ್ತು ಟಿಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಎಸ್ಕಲೇಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ?
ಎಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಆದ್ಯತೆಯ ಟಿಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ತುರ್ತು ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ?
ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಟಿಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ
ಪ್ರತಿ ಟಿಕೆಟ್ಗೆ ಸರಾಸರಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯ
ಪ್ರತಿ 100 ಟಿಕೆಟ್ಗಳ ಬೆಲೆ
ನಂತರ ಅಶುದ್ಧ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಎರಡನೇ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಡೆಸಿ:
ಒಬ್ಬ ಗ್ರಾಹಕನು ದೊಡ್ಡಕ್ಷರಗಳಲ್ಲಿ ಬರೆಯುತ್ತಾನೆ
ಒಂದು ಟಿಕೆಟ್ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಮೂರು ಸಂಚಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ
ಸಂದೇಶವು ಕೇವಲ ಎರಡು ಪದಗಳಷ್ಟು ಉದ್ದವಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ “ಲಾಗಿನ್ ಆಗಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ”
ಒಬ್ಬ ಬಳಕೆದಾರನು ಮರುಪಾವತಿ ಕೇಳುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳುವುದಾಗಿ ಬೆದರಿಕೆ ಹಾಕುತ್ತಾನೆ
ಗ್ರಾಹಕರು ಸಂಭಾವ್ಯ ಭದ್ರತಾ ಘಟನೆಯನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ
ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮುಖ್ಯ ಏಕೆಂದರೆ ಸ್ವಚ್ಛ ಡೆಮೊ ಟಿಕೆಟ್ಗಳು ಸುಲಭ. ನಿಜವಾದ ಬಳಕೆದಾರರು ಅವ್ಯವಸ್ಥೆ, ವಿರಳ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ವಿರಾಮಚಿಹ್ನೆಯೊಂದಿಗೆ ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ.
ಫಲಿತಾಂಶ
ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶ: ಈ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರ ಐದು-ಕಾರ್ಯಗಳ ಕೈಪಿಡಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ ಮಾದರಿಯ ಸಮಯವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ.
ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ:
ವಾರಕ್ಕೆ 180 ಟಿಕೆಟ್ಗಳು
ಸರಾಸರಿ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ ಸಮಯ: ಪ್ರತಿ ಟಿಕೆಟ್ಗೆ 2 ನಿಮಿಷ 30 ಸೆಕೆಂಡುಗಳು
ಒಟ್ಟು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ ಸಮಯ: ವಾರಕ್ಕೆ 450 ನಿಮಿಷಗಳು, ಅಥವಾ 7.5 ಗಂಟೆಗಳು
ಕ್ಲೌಡ್ AI-ನೆರವಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ:
ಸರಾಸರಿ AI ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಮಯ: ಪ್ರತಿ ಟಿಕೆಟ್ಗೆ 10 ಸೆಕೆಂಡುಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ
ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿದ ಟಿಕೆಟ್ಗಳಿಗೆ ಸರಾಸರಿ ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆ ಸಮಯ: 1 ನಿಮಿಷ 30 ಸೆಕೆಂಡುಗಳು
ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆ ದರ: ಟಿಕೆಟ್ಗಳ 25%
ಅಂದಾಜು ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ ಸಮಯ: 67.5 ನಿಮಿಷಗಳು
ಅದು ವಾರಕ್ಕೆ ಸುಮಾರು 6.4 ಗಂಟೆಗಳ ಉಳಿತಾಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಅಳೆಯಬೇಕು. ವಾಸ್ತವಿಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ, ತಂಡವು ಈ ರೀತಿಯ ಉಡಾವಣಾ ನಿಯಮವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು:
ಕನಿಷ್ಠ 90% ವರ್ಗವು ಮಾನವ ಲೇಬಲ್ಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ
100% ಭದ್ರತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಟಿಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗಿದೆ
5% ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಟಿಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ತಪ್ಪು ವಿಭಾಗಕ್ಕೆ ರವಾನಿಸಲಾಗಿದೆ
ಪ್ರತಿ ಟಿಕೆಟ್ಗೆ ಸರಾಸರಿ ಬೆಲೆ £0.05 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ
ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಸಹಾಯಕನು ಆ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸದಿದ್ದರೆ, ಅದು ಲೈವ್ ಟಿಕೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ರೂಟಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು ವಿಮರ್ಶೆ ಮೋಡ್ನಲ್ಲಿ ಉಳಿಯಬೇಕು.
ಏನು ತಪ್ಪಾಗಬಹುದು?
ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ವೈಫಲ್ಯವೆಂದರೆ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ವರ್ಗಗಳು. “ದೋಷ”, “ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಮಸ್ಯೆ” ಮತ್ತು “ಉತ್ಪನ್ನ ಸಮಸ್ಯೆ” ಎಲ್ಲವೂ ಸರಿಸುಮಾರು ಒಂದೇ ಅರ್ಥವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಸಹಾಯಕ ಅಸಮಂಜಸವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತಾನೆ.
ಇನ್ನೊಂದು ಅಪಾಯವೆಂದರೆ ಅತಿಯಾದ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣ. "ನನ್ನ ಖಾತೆಯನ್ನು ಬೇರೆಯವರು ಪ್ರವೇಶಿಸಿದ್ದಾರೆ" ಎಂಬ ಟಿಕೆಟ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಲಾಗಿನ್ ಸಮಸ್ಯೆಯಂತೆ ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ರೂಟ್ ಮಾಡಬಾರದು. ಇದಕ್ಕೆ ಎಸ್ಕಲೇಷನ್, ಲಾಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ ಭದ್ರತಾ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಕೆಟ್ಟ ಲಾಗಿಂಗ್ ಗೌಪ್ಯತೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು, ಟಿಕೆಟ್ ಪಠ್ಯ, ಮಾದರಿ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ದೋಷ ಕುರುಹುಗಳು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಗ್ರಾಹಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಅಗತ್ಯವಿರುವದನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ, ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಿ ಮತ್ತು ಧಾರಣ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ.
ವೆಚ್ಚವೂ ಹೆಚ್ಚಾಗಬಹುದು. ಪ್ರತಿ ಟಿಕೆಟ್ ಅನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಿದರೆ, ಸಣ್ಣ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅನಗತ್ಯವಾಗಿ ದುಬಾರಿಯಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾದ ಚಿಕ್ಕ ಆಯ್ಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ನಂತರ ನಿಖರತೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸುಧಾರಿಸುವ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಅಪ್ಗ್ರೇಡ್ ಮಾಡಿ.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತೀರ್ಮಾನ
ಉತ್ತಮ ಕ್ಲೌಡ್ AI ಸೆಟಪ್ ಸಣ್ಣದಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ: ಒಂದು ಕೆಲಸದ ಹರಿವು, ಸ್ಪಷ್ಟ ನಿಯಮಗಳು, ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ, ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಗುರಿಗಳು. ಬೆಂಬಲ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕಾಗಿ, ಗೆಲುವು ಎಂದರೆ "AI ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ" ಎಂದಲ್ಲ. ಗೆಲುವು ಎಂದರೆ ವೇಗವಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುವುದು, ಕಡಿಮೆ ತಪ್ಪಿದ ತುರ್ತು ಟಿಕೆಟ್ಗಳು, ಸ್ವಚ್ಛವಾದ ಹ್ಯಾಂಡ್-ಆಫ್ಗಳು ಮತ್ತು ತಂಡವು ಕುರುಡಾಗಿ ನಂಬುವ ಬದಲು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆ.
ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
"ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ AI" ಎಂದರೆ ದೈನಂದಿನ ಅರ್ಥವೇನು?
ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ AI ಎಂದರೆ ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ಪಿನ್ ಅಪ್ ಮಾಡಲು (CPU ಗಳು/GPU ಗಳು/TPU ಗಳು), ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು, ಅವುಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೀರಿ - ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದದೆಯೇ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಕ್ಲೌಡ್ ನಿಮ್ಮ ಸಂಪೂರ್ಣ AI ಜೀವನಚಕ್ರವು ನಡೆಯುವ ಸ್ಥಳವಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವಾಗ ನೀವು ಬಾಡಿಗೆಗೆ ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ, ನಂತರ ನೀವು ಮುಗಿಸಿದಾಗ ಅದನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ.
ಕ್ಲೌಡ್-ಶೈಲಿಯ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮತ್ತು MLOps ಇಲ್ಲದೆ AI ಯೋಜನೆಗಳು ಏಕೆ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ
ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈಫಲ್ಯಗಳು ಮಾದರಿಯ ಸುತ್ತಲೂ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ, ಅದರೊಳಗೆ ಅಲ್ಲ: ಅಸಮಂಜಸ ಡೇಟಾ, ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಪರಿಸರಗಳು, ದುರ್ಬಲವಾದ ನಿಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲ. ಕ್ಲೌಡ್ ಟೂಲಿಂಗ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಮಾದರಿಗಳು "ಇದು ನನ್ನ ಲ್ಯಾಪ್ಟಾಪ್ನಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದೆ" ಎಂಬಲ್ಲಿ ಸಿಲುಕಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. MLOps ಕಾಣೆಯಾದ ಅಂಟುವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ: ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್, ನೋಂದಣಿಗಳು, ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ಮತ್ತು ರೋಲ್ಬ್ಯಾಕ್ ಆದ್ದರಿಂದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾದಿಂದ ಉತ್ಪಾದನೆಯವರೆಗೆ ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ AI ಗಾಗಿ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು
ಸಾಮಾನ್ಯ ಹರಿವು ಹೀಗಿದೆ: ಡೇಟಾ ಕ್ಲೌಡ್ ಸ್ಟೋರೇಜ್ನಲ್ಲಿ ಇಳಿಯುತ್ತದೆ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಮಾದರಿಗಳು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಮುಂದೆ, ನೀವು API ಎಂಡ್ಪಾಯಿಂಟ್, ಬ್ಯಾಚ್ ಕೆಲಸ, ಸರ್ವರ್ಲೆಸ್ ಸೆಟಪ್ ಅಥವಾ ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ ಸೇವೆಯ ಮೂಲಕ ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತೀರಿ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನೀವು ಲೇಟೆನ್ಸಿ, ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ನಂತರ ಮರುತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ನಿಯೋಜನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತೀರಿ. ಹೆಚ್ಚಿನ ನೈಜ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ಒಮ್ಮೆ ಸಾಗಿಸುವ ಬದಲು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಲೂಪ್ ಆಗುತ್ತವೆ.
SageMaker, Vertex AI, Azure ML, Databricks ಮತ್ತು Kubernetes ನಡುವೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು
"ಉತ್ತಮ ವೇದಿಕೆ" ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಶಬ್ದವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಅಲ್ಲ, ನಿಮ್ಮ ತಂಡದ ವಾಸ್ತವತೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ML ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು (SageMaker/Vertex AI/Azure ML) ತರಬೇತಿ ಕೆಲಸಗಳು, ಎಂಡ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳು, ನೋಂದಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ತಲೆನೋವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾಬ್ರಿಕ್ಸ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಿಗೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ML ಅನ್ನು ಬಯಸುವ ಡೇಟಾ-ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್-ಭಾರೀ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ ಗರಿಷ್ಠ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ವಿಷಯಗಳು ಮುರಿದಾಗ ನೀವು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ನೀತಿಗಳು ಮತ್ತು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ.
ಇಂದಿನ AI ಕ್ಲೌಡ್ ಸೆಟಪ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಂಡುಬರುವ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಮಾದರಿಗಳು
ನೀವು ನಿರಂತರವಾಗಿ ನಾಲ್ಕು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತೀರಿ: ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ML ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು, ಡೇಟಾ-ಮೊದಲ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಲೇಕ್ಹೌಸ್ + ML, ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಕಂಟೈನರೈಸ್ಡ್ ML, ಮತ್ತು "ನಮ್ಮ ಆಂತರಿಕ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಬಳಸಿ" ಗಾಗಿ RAG (ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ವರ್ಧಿತ ಉತ್ಪಾದನೆ). RAG ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ಲೌಡ್ ಸ್ಟೋರೇಜ್ನಲ್ಲಿ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳು, ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳು + ವೆಕ್ಟರ್ ಸ್ಟೋರ್, ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಪದರ ಮತ್ತು ಲಾಗಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ನೀವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಮಾದರಿಯು ನಿಮ್ಮ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ops ಪರಿಪಕ್ವತೆಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗಬೇಕು.
ತಂಡಗಳು ಕ್ಲೌಡ್ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ: REST API ಗಳು, ಬ್ಯಾಚ್ ಕೆಲಸಗಳು, ಸರ್ವರ್ಲೆಸ್ ಅಥವಾ ಕುಬರ್ನೆಟ್ಗಳು
ಉತ್ಪನ್ನದ ವಿಳಂಬವು ಮುಖ್ಯವಾದಾಗ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಿಗೆ REST API ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ನಿಗದಿತ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ ದಕ್ಷತೆಗೆ ಬ್ಯಾಚ್ ನಿರ್ಣಯವು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ತಕ್ಷಣವೇ ಇರಬೇಕಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ. ಸರ್ವರ್ಲೆಸ್ ಎಂಡ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳು ಸ್ಪೈಕಿ ಟ್ರಾಫಿಕ್ಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಕೋಲ್ಡ್ ಸ್ಟಾರ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಳಂಬಕ್ಕೆ ಗಮನ ಬೇಕು. ನಿಮಗೆ ಫೈನ್-ಗ್ರೇನ್ಡ್ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಟೂಲಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿರುವಾಗ ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ.
AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಆರೋಗ್ಯಕರವಾಗಿಡಲು ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಏನನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬೇಕು
ಕನಿಷ್ಠ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಬಜೆಟ್ ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ವಿಳಂಬ, ದೋಷ ದರಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ. ML ಬದಿಯಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ವಾಸ್ತವವು ಬದಲಾದಾಗ ಹಿಡಿಯಲು ಡೇಟಾ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ. ಲಾಗಿಂಗ್ ಎಡ್ಜ್ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಟ್ಟ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು ಸಹ ಮುಖ್ಯವಾಗಿವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರು ಸೃಜನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ವಿರೋಧಿಗಳಾಗಬಹುದಾದ ಉತ್ಪಾದಕ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ. ಮಾದರಿಗಳು ಹಿಮ್ಮೆಟ್ಟಿದಾಗ ಉತ್ತಮ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ರೋಲ್ಬ್ಯಾಕ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸಹ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡದೆ ಕ್ಲೌಡ್ AI ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು
ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಚಿಕ್ಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ನಂತರ ಬ್ಯಾಚಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆಟೋಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅದಕ್ಕೆ ಕ್ಯಾಪ್ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ ಆದ್ದರಿಂದ "ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ"ವು "ಅನಿಯಮಿತ ಖರ್ಚು" ಆಗುವುದಿಲ್ಲ. ತರಬೇತಿಗಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸಗಳು ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಸಹಿಸಿಕೊಂಡರೆ ಸ್ಪಾಟ್/ಪ್ರೀಂಪ್ಟೆಬಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಬಹಳಷ್ಟು ಉಳಿಸಬಹುದು. ಎಂಡ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಕ್ಕೆ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ತಪ್ಪು ಭಾಗವನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
ಕ್ಲೌಡ್ನಲ್ಲಿ AI ಯೊಂದಿಗೆ ಅತಿ ದೊಡ್ಡ ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ ಅಪಾಯಗಳು
ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶ, ದುರ್ಬಲ ರಹಸ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಯಾರು ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದರು ಮತ್ತು ಏನು ನಿಯೋಜಿಸಿದರು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಆಡಿಟ್ ಟ್ರೇಲ್ಗಳ ಕೊರತೆಯೇ ದೊಡ್ಡ ಅಪಾಯಗಳಾಗಿವೆ. ಉತ್ಪಾದಕ AI ತ್ವರಿತ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್, ಅಸುರಕ್ಷಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಲಾಗ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಂತಹ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ತಲೆನೋವುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಿಗೆ ಪರಿಸರ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆ (ಡೆವ್/ಸ್ಟೇಜಿಂಗ್/ಪ್ರೊಡ್) ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು, ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಮಾನ ಲಾಗಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟ ನೀತಿಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಸುರಕ್ಷಿತ ಸೆಟಪ್ಗಳು ಆಡಳಿತವನ್ನು ಉಡಾವಣಾ-ವಾರದ ಪ್ಯಾಚ್ ಅಲ್ಲ, ಬದಲಾಗಿ ಕೋರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತವೆ.
ಉಲ್ಲೇಖಗಳು
-
ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಂಸ್ಥೆ (NIST) - SP 800-145 (ಅಂತಿಮ) - csrc.nist.gov
-
ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ - AI ಗಾಗಿ GPU ಗಳು - cloud.google.com
-
Google Cloud - Cloud TPU ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು - docs.cloud.google.com
-
ಅಮೆಜಾನ್ ವೆಬ್ ಸೇವೆಗಳು (AWS) - ಅಮೆಜಾನ್ S3 (ವಸ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆ) - aws.amazon.com
-
ಅಮೆಜಾನ್ ವೆಬ್ ಸೇವೆಗಳು (AWS) - ಡೇಟಾ ಸರೋವರ ಎಂದರೇನು? - aws.amazon.com
-
ಅಮೆಜಾನ್ ವೆಬ್ ಸೇವೆಗಳು (AWS) - ಡೇಟಾ ವೇರ್ಹೌಸ್ ಎಂದರೇನು? - aws.amazon.com
-
ಅಮೆಜಾನ್ ವೆಬ್ ಸೇವೆಗಳು (AWS) - AWS AI ಸೇವೆಗಳು - aws.amazon.com
-
ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ - ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ AI API ಗಳು - cloud.google.com
-
ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ - ಎಂಎಲ್ಓಪ್ಸ್ ಎಂದರೇನು? - cloud.google.com
-
ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ - ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ಮಾದರಿ ನೋಂದಣಿ (ಪರಿಚಯ) - docs.cloud.google.com
-
Red Hat - REST API ಎಂದರೇನು? - redhat.com
-
ಅಮೆಜಾನ್ ವೆಬ್ ಸೇವೆಗಳು (AWS) ದಾಖಲೆ - ಸೇಜ್ಮೇಕರ್ ಬ್ಯಾಚ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮ್ - docs.aws.amazon.com
-
ಅಮೆಜಾನ್ ವೆಬ್ ಸೇವೆಗಳು (AWS) - ಡೇಟಾ ವೇರ್ಹೌಸ್ vs ಡೇಟಾ ಲೇಕ್ vs ಡೇಟಾ ಮಾರ್ಟ್ - aws.amazon.com
-
ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಲರ್ನ್ - ಅಜುರೆ ಎಂಎಲ್ ರಿಜಿಸ್ಟ್ರೀಸ್ (ಎಂಎಲ್ಒಪ್ಸ್) - learn.microsoft.com
-
Google ಮೇಘ - Google ಮೇಘ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಅವಲೋಕನ - docs.cloud.google.com
-
arXiv - ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ವರ್ಧಿತ ಜನರೇಷನ್ (RAG) ಪತ್ರಿಕೆ - arxiv.org
-
ಅಮೆಜಾನ್ ವೆಬ್ ಸೇವೆಗಳು (AWS) ದಾಖಲೆ - ಸೇಜ್ಮೇಕರ್ ಸರ್ವರ್ಲೆಸ್ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ - docs.aws.amazon.com
-
ಕುಬರ್ನೆಟ್ಸ್ - ಅಡ್ಡ ಪಾಡ್ ಆಟೋಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ - kubernetes.io
-
ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ - ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ಬ್ಯಾಚ್ ಮುನ್ನೋಟಗಳು - docs.cloud.google.com
-
ಅಮೆಜಾನ್ ವೆಬ್ ಸರ್ವೀಸಸ್ (AWS) ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ - ಸೇಜ್ಮೇಕರ್ ಮಾಡೆಲ್ ಮಾನಿಟರ್ - docs.aws.amazon.com
-
ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ - ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ಮಾದರಿ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ (ಮಾದರಿ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಬಳಸುವುದು) - docs.cloud.google.com
-
ಅಮೆಜಾನ್ ವೆಬ್ ಸೇವೆಗಳು (AWS) - ಅಮೆಜಾನ್ EC2 ಸ್ಪಾಟ್ ನಿದರ್ಶನಗಳು - aws.amazon.com
-
ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ - ಪೂರ್ವ-ಎಂಪ್ಟೆಬಲ್ VM ಗಳು - docs.cloud.google.com
-
ಅಮೆಜಾನ್ ವೆಬ್ ಸೇವೆಗಳು (AWS) ದಾಖಲೆ - AWS ಸೇಜ್ಮೇಕರ್: ಅದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ (ತರಬೇತಿ) - docs.aws.amazon.com
-
ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ - ಗೂಗಲ್ ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI - cloud.google.com
-
ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಅಜುರೆ - ಅಜುರೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ - azure.microsoft.com
-
ಡೇಟಾಬ್ರಿಕ್ಸ್ - ಡೇಟಾಬ್ರಿಕ್ಸ್ ಲೇಕ್ಹೌಸ್ - databricks.com
-
ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ - ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು (ಅವಲೋಕನ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ) - docs.snowflake.com
-
ಐಬಿಎಂ - ಐಬಿಎಂ ವ್ಯಾಟ್ಸನ್ಕ್ಸ್ - ಐಬಿಎಂ.ಕಾಮ್
-
Google Cloud - Cloud Natural Language API ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ - docs.cloud.google.com
-
ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ - ಸ್ನೋಫ್ಲೇಕ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ AI ಕಾರ್ಯಗಳು (AI SQL) - docs.snowflake.com
-
MLflow - MLflow ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ - mlflow.org
-
MLflow - MLflow ಮಾದರಿ ನೋಂದಣಿ - mlflow.org
-
ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ - MLOps: ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ನಿರಂತರ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು - cloud.google.com
-
ಅಮೆಜಾನ್ ವೆಬ್ ಸೇವೆಗಳು (AWS) - ಸೇಜ್ಮೇಕರ್ ಫೀಚರ್ ಸ್ಟೋರ್ - aws.amazon.com
-
ಐಬಿಎಂ - ಐಬಿಎಂ ವ್ಯಾಟ್ಸನ್ಎಕ್ಸ್.ಗವರ್ನೆನ್ಸ್ - ಐಬಿಎಂ.ಕಾಮ್