如何利用 AI 云基础设施加速机器学习
数字环境和业务从未像现在这样要求如此高。日益激烈的竞争产生了对新的解决方案和工具的需求，以提高绩效效率并最大限度地提高相关企业和公司的产出。
机器学习 （ML） 是现代业务运作的核心特征之一。尽管很久以前就被引入，但现在它正在释放其真正的潜力，优化了每家实施它的公司的工作流程。
尽管机器学习提供了当今提供的所有有益功能，但仍有很大的改进空间。数字领域的最新发展以机器学习和人工智能云服务的强大组合为特色。Gcore AI 云基础设施体现了这一趋势，提供了一个强大的平台，将机器学习能力提升到新的高度。对这种合并的期望是什么，如何实施？让我们按照指南进行操作。
什么是机器学习？
机器学习 （ML） 是人工智能的一个子类别，旨在模仿人类的行为和心理模式。Gcore表示，机器学习算法从大量历史数据模式和统计模型中学习，这使它们能够进行预测、创建数据集群、生成新内容、自动执行日常工作等。它使这些没有明确的编程。
什么是 AI 云基础设施？
云计算开启了计算服务交付的新时代。它引入了新的便利层，因为用户可以通过云（互联网）访问服务、存储、数据库、软件和分析，而无需构建本地硬件基础设施。
根据谷歌的说法，云计算通常以三种形式表示：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
云计算本身就是可持续数字存在的基石之一;然而，通过引入人工智能工具，其有益性质得到了改善。
当人工智能和云计算合并时，两者的功能都会翻倍。云计算提供了资源和基础设施来训练 AI 模型并将其成功部署在云中，而 AI 则用于在云中自动执行常规或复杂任务，从而优化整体系统性能。
人工智能云计算的优势
- 效率最大化 – 只要人工智能算法能够自动执行系统运行的众多过程，就可以提高系统效率并减少停机时间。
- 提高安全性 – 人工智能经过训练，可以检测数据泄露和系统故障，防止所有潜在威胁。它还可以分析用户的行为模式，发现异常情况，从而防止访问潜在的危险流量。
- 预测分析 – AI 分析提供了对用户行为、当前趋势、需求等的宝贵见解。这些数据使组织和公司能够就服务更新和优化做出明智和及时的决策。
- 个性化 – 人工智能算法可以完全个性化用户的旅程，从而改善用户体验并提高客户满意度。
- 可扩展性 – 通过实施 AI，云系统可以根据应用程序数量、数据可变性、位置等扩展或减少其资源和性能。
- 降低成本 – 借助人工智能分析及其及时的洞察力，公司可以优化其库存和财务资源的使用，防止库存过剩或库存不足
机器学习在 AI 云基础架构中的优势
AI 云基础设施增强了机器学习的能力。算法构建完成后，模型将部署到云计算集群中。主要优点如下：
- 无需大量金融投资。企业可以支持按需定价模型并实施机器学习算法。
- 企业可以根据需求扩大生产和服务规模，从而提高机器学习的能力。此外，他们可以试验各种算法，而无需投资硬件。
- AI 云环境使企业无需数据科学和人工智能方面的高级技能即可访问机器学习功能。
- AI 云环境可增强 GPU 的性能，而无需对硬件进行额外投资。
如何在 AI 云基础设施的帮助下加速 ML？
选择云平台
只有通过正确的平台才能充分释放机器学习能力。有许多云服务提供商，每个提供商都承诺提供特定的服务、ML 功能和定价政策。
其中最受认可的平台包括谷歌云人工智能平台，亚马逊SageMaker，Microsoft Azure机器学习，IBM Watson Studio，GCore的AI IPU云基础设施等。
在比较平台时，重要的是要检查关键功能和方面——安全性、可扩展性机会、预构建模型、库、集成机会、灵活性、定制和定价选项。
利用 GPU 和 TPU
云服务的主要好处是能够使用强大的硬件来加速机器学习，而无需开发本地基础结构。
GPU（图形处理单元）和 TPU（张量处理单元）是两种能够比 CPU（中央处理器）快得多的处理大量数据和复杂操作的设备。这种时间效率减少了构建算法和训练模型的时间和成本。
优化模型架构和超参数
模型架构是指其结构和设计;超参数是建立和监视模型行为的规则集。当两者共同调整时，它有利于模型的准确性和效率。
使用正确的云服务有助于加快优化过程。
引入基于云的模型服务和监控
模型服务使其可用于部署，而模型监视则跟踪其性能。
使用 AI 云服务可以加快模型的部署速度，使其功能受益，并深入了解其性能。
机器学习本身就是提高任何相关业务绩效的有效解决方案。当它与人工智能云服务和基础设施相结合时，它成为简化工作负载、最大限度地提高性能效率的重要工具，从而提高系统的投资回报率、利润和整体功能。
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