ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിലെ AI എന്താണ്?

ചുരുക്ക ഉത്തരം: ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിലെ AI എന്നത് ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നതിനും, കമ്പ്യൂട്ട് വാടകയ്‌ക്കെടുക്കുന്നതിനും, മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും, സേവനങ്ങളായി വിന്യസിക്കുന്നതിനും, ഉൽ‌പാദനത്തിൽ അവയെ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനും ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ്. മിക്ക പരാജയങ്ങളും ഗണിതത്തെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയല്ല, ഡാറ്റ, വിന്യാസം, പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവയെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയാണ് ക്ലോസ് ചെയ്യുന്നത് എന്നതിനാൽ ഇത് പ്രധാനമാണ്. നിങ്ങൾക്ക് ദ്രുത സ്കെയിലിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ആവർത്തിക്കാവുന്ന റിലീസുകൾ ആവശ്യമുണ്ടെങ്കിൽ, ക്ലൗഡ് + എം‌എൽ‌ഒ‌പി‌എസ് ആണ് പ്രായോഗിക മാർഗം.

പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ:

ജീവിതചക്രം : ഭൂമി ഡാറ്റ, നിർമ്മാണ സവിശേഷതകൾ, പരിശീലനം, വിന്യസിക്കൽ, തുടർന്ന് ഡ്രിഫ്റ്റ്, ലേറ്റൻസി, ചെലവ് എന്നിവ നിരീക്ഷിക്കുക.

ഭരണം : തുടക്കം മുതൽ തന്നെ ആക്‌സസ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ, ഓഡിറ്റ് ലോഗുകൾ, പരിസ്ഥിതി വേർതിരിക്കൽ എന്നിവ നിർമ്മിക്കുക.

പുനരുൽപാദനക്ഷമത : റണ്ണുകൾ ആവർത്തിക്കാവുന്ന തരത്തിൽ ഡാറ്റ പതിപ്പുകൾ, കോഡ്, പാരാമീറ്ററുകൾ, പരിസ്ഥിതികൾ എന്നിവ റെക്കോർഡുചെയ്യുക.

ചെലവ് നിയന്ത്രണം : ബിൽ ഷോക്കുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ ബാച്ചിംഗ്, കാഷിംഗ്, ഓട്ടോസ്കെയിലിംഗ് ക്യാപ്സ്, സ്പോട്ട്/പ്രീഎംറ്റബിൾ പരിശീലനം എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുക.

വിന്യാസ പാറ്റേണുകൾ : ടീം റിയാലിറ്റിയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി മാനേജ്ഡ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ, ലേക്ക്‌ഹൗസ് വർക്ക്‌ഫ്ലോകൾ, കുബേർനെറ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ RAG എന്നിവ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.

ഇതിനു ശേഷം നിങ്ങൾക്ക് വായിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന ലേഖനങ്ങൾ:

🔗 മികച്ച AI ക്ലൗഡ് ബിസിനസ് മാനേജ്‌മെന്റ് ഉപകരണങ്ങൾ
പ്രവർത്തനങ്ങൾ, ധനകാര്യം, ടീമുകൾ എന്നിവ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്ന മുൻനിര ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളെ താരതമ്യം ചെയ്യുക.

🔗 വലിയ തോതിലുള്ള ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് ആവശ്യമായ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ
GenAI വിന്യസിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ പ്രധാന അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങൾ, ഡാറ്റ, ഭരണം.

🔗 ഡാറ്റ വിശകലനത്തിനുള്ള സൗജന്യ AI ഉപകരണങ്ങൾ
ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വൃത്തിയാക്കാനും, മാതൃകയാക്കാനും, ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാനുമുള്ള മികച്ച സൗജന്യ AI പരിഹാരങ്ങൾ.

🔗 ഒരു സേവനമെന്ന നിലയിൽ AI എന്താണ്?
AIaaS, ആനുകൂല്യങ്ങൾ, വിലനിർണ്ണയ മോഡലുകൾ, സാധാരണ ബിസിനസ് ഉപയോഗ കേസുകൾ എന്നിവ വിശദീകരിക്കുന്നു.

---

ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിലെ AI: ലളിതമായ നിർവചനം 🧠☁️

ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിലെ AI അതിന്റെ കാതലായ അർത്ഥത്തിൽ, ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ആക്‌സസ് ചെയ്യുക എന്നതാണ്:

• കമ്പ്യൂട്ട് പവർ (CPU-കൾ, GPU-കൾ, TPU-കൾ) Google ക്ലൗഡ്: AI ക്ലൗഡ് TPU ഡോക്‌സിനായുള്ള

• സംഭരണം (ഡാറ്റ തടാകങ്ങൾ, വെയർഹൗസുകൾ, ഒബ്ജക്റ്റ് സംഭരണം) AWS: ഒരു ഡാറ്റ തടാകം എന്താണ്? AWS: ഒരു ഡാറ്റ വെയർഹൗസ് എന്താണ്? ആമസോൺ S3 (ഒബ്ജക്റ്റ് സംഭരണം)

• AI സേവനങ്ങൾ (മോഡൽ പരിശീലനം, വിന്യാസം, ദർശനത്തിനായുള്ള API-കൾ, സംസാരം, NLP) AWS AI സേവനങ്ങൾ Google ക്ലൗഡ് AI API-കൾ

• MLOps ടൂളിംഗ് (പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ, മോണിറ്ററിംഗ്, മോഡൽ രജിസ്ട്രി, ML-നുള്ള CI-CD) ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ്: MLOps എന്താണ്? വെർട്ടെക്സ് AI മോഡൽ രജിസ്ട്രി

നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം വിലയേറിയ ഹാർഡ്‌വെയർ വാങ്ങുന്നതിനുപകരം, നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ളത് വാടകയ്‌ക്കെടുക്കുക, നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ NIST SP 800-145 . നിങ്ങളുടെ ഗാരേജിൽ ഒരു ജിം നിർമ്മിച്ച് പിന്നീട് ഒരിക്കലും ട്രെഡ്‌മിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് പകരം ഒരു തീവ്രമായ വ്യായാമത്തിനായി ഒരു ജിം വാടകയ്‌ക്കെടുക്കുന്നത് പോലെ. നമ്മളിൽ ഏറ്റവും മികച്ചവർക്ക് സംഭവിക്കുന്നത് 😬

NIST SP 800-145 എന്ന ക്ലൗഡ് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നതും, അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതും, പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതും AI ആണ് .

---

AI + ക്ലൗഡ് എന്തുകൊണ്ട് ഇത്ര വലിയ ഇടപാടാണ് 🚀

സത്യം പറഞ്ഞാൽ - മിക്ക AI പ്രോജക്ടുകളും പരാജയപ്പെടുന്നത് ഗണിതം ബുദ്ധിമുട്ടായതുകൊണ്ടല്ല. "മോഡലിനെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള കാര്യങ്ങൾ" കുഴപ്പത്തിലാകുന്നതിനാലാണ് അവ പരാജയപ്പെടുന്നത്:

• ഡാറ്റ ചിതറിക്കിടക്കുന്നു

• പരിസ്ഥിതികൾ പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ല

• ആ മോഡൽ ആരുടെയെങ്കിലും ലാപ്‌ടോപ്പിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പക്ഷേ മറ്റെവിടെയും പ്രവർത്തിക്കുന്നില്ല

• വിന്യാസം ഒരു അനന്തരഫലമായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു

• ക്ഷണിക്കപ്പെടാത്ത ഒരു കസിനെപ്പോലെ സുരക്ഷയും അനുസരണവും വൈകിയാണ് പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നത് 😵

ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ സഹായിക്കുന്നു കാരണം അവ ഇവ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു:

1) ഇലാസ്റ്റിക് സ്കെയിൽ 📈

ഒരു വലിയ ക്ലസ്റ്ററിൽ ഒരു മോഡലിനെ കുറച്ചു സമയത്തേക്ക് പരിശീലിപ്പിക്കുക, തുടർന്ന് അത് NIST SP 800-145 .

2) വേഗത്തിലുള്ള പരീക്ഷണം ⚡

മാനേജ്ഡ് നോട്ട്ബുക്കുകൾ, പ്രീബിൽറ്റ് പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ, GPU ഇൻസ്റ്റൻസുകൾ എന്നിവ വേഗത്തിൽ സ്പിൻ അപ്പ് ചെയ്യുക Google Cloud: AI-യ്‌ക്കുള്ള GPU-കൾ .

3) എളുപ്പത്തിലുള്ള വിന്യാസം 🌍

മോഡലുകളെ API-കളായോ, ബാച്ച് ജോലികളായോ, അല്ലെങ്കിൽ എംബഡഡ് സേവനങ്ങളായോ വിന്യസിക്കുക Red Hat: ഒരു REST API എന്താണ്? SageMaker ബാച്ച് ട്രാൻസ്ഫോം .

4) സംയോജിത ഡാറ്റ ആവാസവ്യവസ്ഥകൾ 🧺

നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ, വെയർഹൗസുകൾ, അനലിറ്റിക്സ് എന്നിവ പലപ്പോഴും ക്ലൗഡിൽ തന്നെ നിലനിൽക്കുന്നു AWS: ഡാറ്റ വെയർഹൗസ് vs ഡാറ്റ ലേക്ക് .

5) സഹകരണവും ഭരണവും 🧩

അനുമതികൾ, ഓഡിറ്റ് ലോഗുകൾ, പതിപ്പിംഗ്, പങ്കിട്ട ടൂളിംഗ് എന്നിവ Azure ML രജിസ്ട്രികളിൽ (MLOps) .

---

ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിൽ AI എങ്ങനെ പ്രായോഗികമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു (യഥാർത്ഥ പ്രവാഹം) 🔁

ഇതാണ് പൊതുവായ ജീവിതചക്രം. "തികഞ്ഞ ഡയഗ്രം" പതിപ്പല്ല... ജീവിച്ചിരിക്കുന്ന ഒന്ന്.

ഘട്ടം 1: ഡാറ്റ ക്ലൗഡ് സ്റ്റോറേജിൽ എത്തുന്നു 🪣

ഉദാഹരണങ്ങൾ: ഒബ്‌ജക്റ്റ് സ്റ്റോറേജ് ബക്കറ്റുകൾ, ഡാറ്റ തടാകങ്ങൾ, ക്ലൗഡ് ഡാറ്റാബേസുകൾ ആമസോൺ എസ്3 (ഒബ്‌ജക്റ്റ് സ്റ്റോറേജ്) AWS: ഒരു ഡാറ്റ തടാകം എന്താണ്? ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ് സ്റ്റോറേജ് അവലോകനം .

ഘട്ടം 2: ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് + ഫീച്ചർ നിർമ്മാണം 🍳

നിങ്ങൾ അത് വൃത്തിയാക്കുക, രൂപാന്തരപ്പെടുത്തുക, സവിശേഷതകൾ സൃഷ്ടിക്കുക, ഒരുപക്ഷേ അത് സ്ട്രീം ചെയ്യുക.

ഘട്ടം 3: മോഡൽ പരിശീലനം 🏋️

Google ക്ലൗഡിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങൾ ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ട് (പലപ്പോഴും GPU-കൾ) ഉപയോഗിക്കുന്നു :

• ക്ലാസിക്കൽ ML മോഡലുകൾ

• ആഴത്തിലുള്ള പഠന മോഡലുകൾ

• ഫൗണ്ടേഷൻ മോഡലിന്റെ സൂക്ഷ്മപരിശോധനകൾ

• വീണ്ടെടുക്കൽ സംവിധാനങ്ങൾ (RAG ശൈലി സജ്ജീകരണങ്ങൾ) വീണ്ടെടുക്കൽ-ആഗ്മെന്റഡ് ജനറേഷൻ (RAG) പേപ്പർ

ഘട്ടം 4: വിന്യാസം 🚢

മോഡലുകൾ പാക്കേജുചെയ്‌ത് നൽകുന്നത്:

• REST API-കൾ Red Hat: ഒരു REST API എന്താണ്?

• സെർവർലെസ് എൻഡ്‌പോയിന്റുകൾ സേജ് മേക്കർ സെർവർലെസ് ഇൻഫറൻസ്

• കുബേർനെറ്റസ് കണ്ടെയ്നറുകൾ കുബേർനെറ്റസ്: തിരശ്ചീന പോഡ് ഓട്ടോസ്കെയിലിംഗ്

• ബാച്ച് അനുമാന പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ സേജ്മേക്കർ ബാച്ച് ട്രാൻസ്‌ഫോം വെർട്ടെക്സ് AI ബാച്ച് പ്രവചനങ്ങൾ

ഘട്ടം 5: മോണിറ്ററിംഗ് + അപ്‌ഡേറ്റുകൾ 👀

ട്രാക്ക്:

• ലേറ്റൻസി

• കൃത്യത ഡ്രിഫ്റ്റ് സേജ് മേക്കർ മോഡൽ മോണിറ്റർ

• ഡാറ്റ ഡ്രിഫ്റ്റ് വെർട്ടെക്സ് AI മോഡൽ മോണിറ്ററിംഗ്

• ഒരു പ്രവചനത്തിന് ചെലവ്

• "ഇത് സാധ്യമാകരുത്..." എന്ന് മന്ത്രിക്കുന്ന എഡ്ജ് കേസുകൾ 😭

അതാണ് എഞ്ചിൻ. വെറുമൊരു നിർവചനം എന്നതിലുപരി, ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിലെ AI ചലനത്തിലാണ്.

---

ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിൽ AI യുടെ ഒരു നല്ല പതിപ്പ് എങ്ങനെയിരിക്കും? ✅☁️🤖

നിങ്ങൾക്ക് ഒരു "നല്ല" നടപ്പിലാക്കൽ (വെറും മിന്നുന്ന ഡെമോ അല്ല) വേണമെങ്കിൽ, ഇവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക:

എ) ആശങ്കകളുടെ വ്യക്തമായ വേർതിരിവ് 🧱

• ഡാറ്റ ലെയർ (സംഭരണം, ഭരണം)

• പരിശീലന പാളി (പരീക്ഷണങ്ങൾ, പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ)

• സെർവിംഗ് ലെയർ (API-കൾ, സ്കെയിലിംഗ്)

• മോണിറ്ററിംഗ് ലെയർ (മെട്രിക്സ്, ലോഗുകൾ, അലേർട്ടുകൾ) സേജ് മേക്കർ മോഡൽ മോണിറ്റർ

എല്ലാം ഒരുമിച്ച് ചേർക്കുമ്പോൾ, ഡീബഗ്ഗിംഗ് വൈകാരിക നാശമായി മാറുന്നു.

B) സ്ഥിരസ്ഥിതിയായി പുനരുൽപാദനക്ഷമത 🧪

ഒരു നല്ല സംവിധാനം കൈ വീശാതെ തന്നെ പ്രസ്താവിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു:

• ഈ മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിച്ച ഡാറ്റ

• കോഡ് പതിപ്പ്

• ഹൈപ്പർപാരാമീറ്ററുകൾ

• പരിസ്ഥിതി

ഉത്തരം “ഉം, ചൊവ്വാഴ്ചത്തെ ഓട്ടം ആണെന്ന് എനിക്ക് തോന്നുന്നു...” എന്നാണെങ്കിൽ നിങ്ങൾ ഇതിനകം തന്നെ കുഴപ്പത്തിലാണ് 😅

സി) ചെലവ് മനസ്സിലാക്കിയ ഡിസൈൻ 💸

ക്ലൗഡ് AI ശക്തമാണ്, എന്നാൽ നിങ്ങളുടെ ജീവിത തിരഞ്ഞെടുപ്പുകളെ ചോദ്യം ചെയ്യുന്ന ഒരു ബിൽ ആകസ്മികമായി സൃഷ്ടിക്കാനുള്ള ഏറ്റവും എളുപ്പ മാർഗം കൂടിയാണിത്.

നല്ല സജ്ജീകരണങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• ഓട്ടോസ്കെയിലിംഗ് കുബേർനെറ്റസ്: തിരശ്ചീന പോഡ് ഓട്ടോസ്കെയിലിംഗ്

• ഇൻസ്റ്റൻസ് ഷെഡ്യൂളിംഗ്

• സാധ്യമാകുമ്പോൾ സ്പോട്ട്-പ്രീഎംപ്റ്റബിൾ ഓപ്ഷനുകൾ Amazon EC2 സ്പോട്ട് ഇൻസ്റ്റൻസുകൾ Google ക്ലൗഡ് പ്രീഎംപ്റ്റബിൾ VM-കൾ

• കാഷിംഗ്, ബാച്ചിംഗ് അനുമാനം സേജ് മേക്കർ ബാച്ച് ട്രാൻസ്ഫോം

D) സുരക്ഷയും അനുസരണവും 🔐

ചോർന്നൊലിക്കുന്ന പൈപ്പിലെ ഡക്റ്റ് ടേപ്പ് പോലെ പിന്നീട് ബോൾട്ട് ചെയ്തിട്ടില്ല.

ഇ) പ്രോട്ടോടൈപ്പിൽ നിന്ന് ഉൽപ്പാദനത്തിലേക്കുള്ള ഒരു യഥാർത്ഥ പാത 🛣️

ഇതാണ് ഏറ്റവും വലുത്. ക്ലൗഡിലെ AI യുടെ ഒരു നല്ല “പതിപ്പിൽ” MLOps, വിന്യാസ പാറ്റേണുകൾ, തുടക്കം മുതലുള്ള നിരീക്ഷണം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. Google ക്ലൗഡ്: MLOps എന്താണ്? അല്ലെങ്കിൽ ഇതൊരു ഫാൻസി ഇൻവോയ്‌സുള്ള ഒരു സയൻസ് ഫെയർ പ്രോജക്റ്റാണ്.

---

താരതമ്യ പട്ടിക: ജനപ്രിയ AI-ഇൻ-ക്ലൗഡ് ഓപ്ഷനുകൾ (അവ ആർക്കുവേണ്ടിയാണ്) 🧰📊

താഴെ കൊടുത്തിരിക്കുന്നത് ഒരു ചെറിയ, അഭിപ്രായ വ്യത്യാസമുള്ള പട്ടികയാണ്. വിലകൾ മനഃപൂർവ്വം വിശാലമാക്കിയിരിക്കുന്നു, കാരണം ക്ലൗഡ് വിലനിർണ്ണയം കോഫി ഓർഡർ ചെയ്യുന്നത് പോലെയാണ് - അടിസ്ഥാന വില ഒരിക്കലും വിലയല്ല 😵💫

ഉപകരണം / പ്ലാറ്റ്‌ഫോം	പ്രേക്ഷകർ	വില കൂടിയത്	ഇത് എന്തുകൊണ്ട് പ്രവർത്തിക്കുന്നു (വിചിത്രമായ കുറിപ്പുകൾ ഉൾപ്പെടെ)
AWS സേജ് മേക്കർ	എംഎൽ ടീമുകൾ, സംരംഭങ്ങൾ	പണമടയ്ക്കൽ	ഫുൾ-സ്റ്റാക്ക് ML പ്ലാറ്റ്‌ഫോം - പരിശീലനം, എൻഡ്‌പോയിന്റുകൾ, പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ. ശക്തമാണ്, പക്ഷേ എല്ലായിടത്തും മെനുകൾ.
ഗൂഗിൾ വെർട്ടെക്സ് AI	എംഎൽ ടീമുകൾ, ഡാറ്റാ സയൻസ് ഓർഗനൈസേഷനുകൾ	പണമടയ്ക്കൽ	ശക്തമായ മാനേജ്ഡ് പരിശീലനം + മോഡൽ രജിസ്ട്രി + സംയോജനങ്ങൾ. ക്ലിക്ക് ചെയ്യുമ്പോൾ സുഗമമായി തോന്നുന്നു.
അസൂർ മെഷീൻ ലേണിംഗ്	സംരംഭങ്ങൾ, എംഎസ് കേന്ദ്രീകൃത സ്ഥാപനങ്ങൾ	പണമടയ്ക്കൽ	അസൂർ ഇക്കോസിസ്റ്റവുമായി നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. നല്ല ഭരണ ഓപ്ഷനുകൾ, ധാരാളം നോബുകൾ.
ഡാറ്റാബ്രിക്സ് (എംഎൽ + ലേക്ക്ഹൗസ്)	ഡാറ്റ എഞ്ചിനീയറിംഗ് ഹെവി ടീമുകൾ	സബ്‌സ്‌ക്രിപ്‌ഷൻ + ഉപയോഗം	ഡാറ്റ പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ + ML എന്നിവ ഒരിടത്ത് മിക്സ് ചെയ്യുന്നതിന് മികച്ചതാണ്. പ്രായോഗിക ടീമുകൾക്ക് പലപ്പോഴും ഇഷ്ടമാണ്.
സ്നോഫ്ലേക്ക് AI സവിശേഷതകൾ	അനലിറ്റിക്സ്-ഫസ്റ്റ് ഓർഗനൈസേഷനുകൾ	ഉപയോഗത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത്	നിങ്ങളുടെ ലോകം ഒരു വെയർഹൗസിൽ ആയിരിക്കുമ്പോൾ നല്ലത്. "ML ലാബ്" കുറവ്, "SQL-ish ലെ AI" കൂടുതൽ
ഐബിഎം വാട്സൺസ്	നിയന്ത്രിത വ്യവസായങ്ങൾ	എന്റർപ്രൈസ് വിലനിർണ്ണയം	ഭരണനിർവ്വഹണവും സംരംഭ നിയന്ത്രണങ്ങളും ഒരു വലിയ ശ്രദ്ധാകേന്ദ്രമാണ്. പലപ്പോഴും നയപരമായ സജ്ജീകരണങ്ങൾക്കായി തിരഞ്ഞെടുക്കപ്പെടുന്നു.
മാനേജ്ഡ് കുബേർനെറ്റസ് (DIY ML)	പ്ലാറ്റ്‌ഫോം എഞ്ചിനീയർമാർ	വേരിയബിൾ	വഴക്കമുള്ളതും ഇഷ്ടാനുസരണം ഉള്ളതും. കൂടാതെ... അത് തകരുമ്പോൾ ഉണ്ടാകുന്ന വേദനയും നിങ്ങൾക്കാണ് 🙃
സെർവർലെസ് അനുമാനം (ഫംഗ്ഷനുകൾ + എൻഡ്‌പോയിന്റുകൾ)	ഉൽപ്പന്ന ടീമുകൾ	ഉപയോഗത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത്	സ്പൈക്കി ട്രാഫിക്കിന് വളരെ അനുയോജ്യം. ഒരു പരുന്തിനെപ്പോലെ തണുത്ത സ്റ്റാർട്ടുകളും ലേറ്റൻസിയും കാണുക.

ഇത് "ഏറ്റവും മികച്ചത്" തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചല്ല - നിങ്ങളുടെ ടീമിന്റെ യാഥാർത്ഥ്യവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ്. അതാണ് നിശബ്ദ രഹസ്യം.

---

ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിൽ AI-യുടെ പൊതുവായ ഉപയോഗ കേസുകൾ (ഉദാഹരണങ്ങൾക്കൊപ്പം) 🧩✨

ഇവിടെയാണ് AI-ഇൻ-ക്ലൗഡ് സജ്ജീകരണങ്ങൾ മികവ് പുലർത്തുന്നത്:

1) ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ ഓട്ടോമേഷൻ 💬

• ചാറ്റ് അസിസ്റ്റന്റുകൾ

• ടിക്കറ്റ് റൂട്ടിംഗ്

• സംഗ്രഹം

• വികാരവും ഉദ്ദേശ്യവും കണ്ടെത്തൽ ക്ലൗഡ് നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് API

2) ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങൾ 🛒

• ഉൽപ്പന്ന നിർദ്ദേശങ്ങൾ

• ഉള്ളടക്ക ഫീഡുകൾ

• "ആളുകളും വാങ്ങി"
  ഇവയ്ക്ക് പലപ്പോഴും അളക്കാവുന്ന അനുമാനങ്ങളും തത്സമയ അപ്‌ഡേറ്റുകളും ആവശ്യമാണ്.

3) വഞ്ചന കണ്ടെത്തലും റിസ്ക് സ്കോറിംഗും 🕵️

ബേഴ്‌സ്‌റ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും, ഇവന്റുകൾ സ്ട്രീം ചെയ്യുന്നതിനും, എൻസെംബിൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനും ക്ലൗഡ് എളുപ്പമാക്കുന്നു.

4) ഡോക്യുമെന്റ് ഇന്റലിജൻസ് 📄

• OCR പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ

• എന്റിറ്റി എക്സ്ട്രാക്ഷൻ

• കരാർ വിശകലനം

• ഇൻവോയ്സ് പാഴ്‌സിംഗ് സ്നോഫ്ലേക്ക് കോർട്ടെക്സ് AI ഫംഗ്‌ഷനുകൾ
  പല ഓർഗനൈസേഷനുകളിലും, സമയം നിശബ്ദമായി തിരികെ നൽകുന്നത് ഇവിടെയാണ്.

5) പ്രവചനവും പ്രാവീണ്യം-ചായ്‌വുള്ള ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും 📦

ഡിമാൻഡ് പ്രവചനം, ഇൻവെന്ററി പ്ലാനിംഗ്, റൂട്ട് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ. ഡാറ്റ വലുതായതിനാലും വീണ്ടും പരിശീലനം ഇടയ്ക്കിടെ നടക്കുന്നതിനാലും ക്ലൗഡ് സഹായിക്കുന്നു.

6) ജനറേറ്റീവ് AI ആപ്പുകൾ 🪄

• ഉള്ളടക്ക ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ്

• കോഡ് സഹായം

• ആന്തരിക വിജ്ഞാന ബോട്ടുകൾ (RAG)

• സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ജനറേഷൻ റിട്രീവൽ-ഓഗ്മെന്റഡ് ജനറേഷൻ (RAG) പേപ്പർ
  കമ്പനികൾ ഒടുവിൽ പറയുന്ന നിമിഷമാണിത്: "ഞങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ആക്‌സസ് നിയമങ്ങൾ എവിടെയാണ് നിലനിൽക്കുന്നതെന്ന് ഞങ്ങൾ അറിയേണ്ടതുണ്ട്." 😬

---

എല്ലായിടത്തും നിങ്ങൾ കാണുന്ന വാസ്തുവിദ്യാ പാറ്റേണുകൾ 🏗️

പാറ്റേൺ 1: മാനേജ്ഡ് ML പ്ലാറ്റ്‌ഫോം (“ഞങ്ങൾക്ക് തലവേദന കുറയ്ക്കണം” എന്ന റൂട്ട്) 😌

• ഡാറ്റ അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യുക

• മാനേജ്ഡ് ജോലികളുള്ള പരിശീലനം

• മാനേജ്ഡ് എൻഡ്‌പോയിന്റുകളിലേക്ക് വിന്യസിക്കുക

• പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ഡാഷ്‌ബോർഡുകളിൽ മോണിറ്റർ സേജ് മേക്കർ മോഡൽ മോണിറ്റർ വെർട്ടെക്സ് AI മോഡൽ മോണിറ്ററിംഗ്

വേഗത പ്രധാനമായിരിക്കുമ്പോൾ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, കൂടാതെ നിങ്ങൾക്ക് ആന്തരിക ഉപകരണങ്ങൾ പുതുതായി നിർമ്മിക്കാൻ താൽപ്പര്യമില്ല.

പാറ്റേൺ 2: ലേക്ക്ഹൗസ് + ML ("ഡാറ്റ-ഫസ്റ്റ്" റൂട്ട്) 🏞️

• ഡാറ്റ എഞ്ചിനീയറിംഗ് + ML വർക്ക്ഫ്ലോകൾ ഏകീകരിക്കുക

• ഡാറ്റയ്ക്ക് സമീപം നോട്ട്ബുക്കുകൾ, പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ, ഫീച്ചർ എഞ്ചിനീയറിംഗ് എന്നിവ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക

• വലിയ അനലിറ്റിക്സ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ഇതിനകം തന്നെ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് ശക്തമാണ് ഡാറ്റാബ്രിക്സ് ലേക്ഹൗസ്

പാറ്റേൺ 3: കുബേർനെറ്റസിലെ കണ്ടെയ്‌നറൈസ്ഡ് ML (“ഞങ്ങൾക്ക് നിയന്ത്രണം വേണം” റൂട്ട്) 🎛️

• കണ്ടെയ്നറുകളിലെ പാക്കേജ് മോഡലുകൾ

• ഓട്ടോസ്കെയിലിംഗ് നയങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് സ്കെയിൽ ചെയ്യുക കുബേർനെറ്റസ്: തിരശ്ചീന പോഡ് ഓട്ടോസ്കെയിലിംഗ്

• സേവന മെഷ്, നിരീക്ഷണക്ഷമത, രഹസ്യങ്ങൾ എന്നിവ സംയോജിപ്പിക്കുക

"ഞങ്ങൾക്ക് ആത്മവിശ്വാസമുണ്ട്, അപൂർവ്വ സമയങ്ങളിൽ ഡീബഗ്ഗിംഗ് ചെയ്യാൻ ഞങ്ങൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നു" എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു

പാറ്റേൺ 4: RAG (വീണ്ടെടുക്കൽ-വർദ്ധിപ്പിച്ച തലമുറ) ("നിങ്ങളുടെ അറിവ് ഉപയോഗിക്കുക" എന്ന റൂട്ട്) 📚🤝

• ക്ലൗഡ് സ്റ്റോറേജിലെ പ്രമാണങ്ങൾ

• എംബെഡിംഗുകൾ + വെക്റ്റർ സ്റ്റോർ

• വീണ്ടെടുക്കൽ പാളി ഒരു മോഡലിലേക്ക് സന്ദർഭം ഫീഡ് ചെയ്യുന്നു

• ഗാർഡ്‌റെയിലുകൾ + ആക്‌സസ് കൺട്രോൾ + ലോഗിംഗ് റിട്രീവൽ-ഓഗ്‌മെന്റഡ് ജനറേഷൻ (RAG) പേപ്പർ

ആധുനിക AI-ഇൻ-ക്ലൗഡ് സംഭാഷണങ്ങളുടെ ഒരു പ്രധാന ഭാഗമാണിത്, കാരണം എത്ര യഥാർത്ഥ ബിസിനസുകൾ ജനറേറ്റീവ് AI സുരക്ഷിതമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്നതാണ് പ്രധാനം.

---

MLOps: എല്ലാവരും കുറച്ചുകാണുന്ന ഭാഗം 🧯

ക്ലൗഡിലെ AI ഉൽ‌പാദനത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കണമെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് MLOps ആവശ്യമാണ്. അത് ട്രെൻഡി ആയതുകൊണ്ടല്ല - മോഡലുകൾ ഡ്രിഫ്റ്റ്, ഡാറ്റ മാറ്റങ്ങൾ, ഉപയോക്താക്കൾ ഏറ്റവും മോശം രീതിയിൽ സർഗ്ഗാത്മകത പുലർത്തുന്നതിനാൽ . Google Cloud: എന്താണ് MLOps?

പ്രധാന ഭാഗങ്ങൾ:

• പരീക്ഷണ ട്രാക്കിംഗ് : എന്താണ് പ്രവർത്തിച്ചത്, എന്താണ് പ്രവർത്തിച്ചില്ല MLflow ട്രാക്കിംഗ്

• മോഡൽ രജിസ്ട്രി : അംഗീകൃത മോഡലുകൾ, പതിപ്പുകൾ, മെറ്റാഡാറ്റ MLflow മോഡൽ രജിസ്ട്രി വെർട്ടെക്സ് AI മോഡൽ രജിസ്ട്രി

• എം‌എല്ലിനുള്ള സി‌ഐ-സിഡി : ടെസ്റ്റിംഗ് + ഡിപ്ലോയ്‌മെന്റ് ഓട്ടോമേഷൻ ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ് എം‌എൽ‌ഒപ്‌സ് (സിഡിയും ഓട്ടോമേഷനും)

• ഫീച്ചർ സ്റ്റോർ : പരിശീലനത്തിലും അനുമാനത്തിലുമുള്ള സ്ഥിരതയുള്ള സവിശേഷതകൾ സേജ് മേക്കർ ഫീച്ചർ സ്റ്റോർ

• മോണിറ്ററിംഗ് : പ്രകടന ഡ്രിഫ്റ്റ്, ബയസ് സിഗ്നലുകൾ, ലേറ്റൻസി, ചെലവ് സേജ് മേക്കർ മോഡൽ മോണിറ്റർ വെർട്ടെക്സ് AI മോഡൽ മോണിറ്ററിംഗ്

• റോൾബാക്ക് തന്ത്രം : അതെ, സാധാരണ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ പോലെ.

ഇത് നിങ്ങൾ അവഗണിച്ചാൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു "മോഡൽ മൃഗശാല" ലഭിക്കും 🦓 അവിടെ എല്ലാം സജീവമാണ്, ഒന്നും ലേബൽ ചെയ്തിട്ടില്ല, ഗേറ്റ് തുറക്കാൻ നിങ്ങൾ ഭയപ്പെടുന്നു.

---

സുരക്ഷ, സ്വകാര്യത, അനുസരണം (രസകരമായ ഭാഗമല്ല, പക്ഷേ... അതെ) 🔐😅

ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിലെ AI ചില വിഷമകരമായ ചോദ്യങ്ങൾ ഉയർത്തുന്നു:

ഡാറ്റ ആക്‌സസ് നിയന്ത്രണം 🧾

പരിശീലന ഡാറ്റ ആർക്കൊക്കെ ആക്‌സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും? അനുമാന ലോഗുകൾ? നിർദ്ദേശങ്ങൾ? ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ?

എൻക്രിപ്ഷനും രഹസ്യങ്ങളും 🗝️

കീകൾ, ടോക്കണുകൾ, ക്രെഡൻഷ്യലുകൾ എന്നിവ ശരിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. “ഒരു കോൺഫിഗറേഷൻ ഫയലിൽ” എന്നത് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നില്ല.

ഒറ്റപ്പെടലും വാടകയും 🧱

ചില ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് ഡെവലപ്‌മെന്റ്, സ്റ്റേജിംഗ്, പ്രൊഡക്ഷൻ എന്നിവയ്‌ക്കായി പ്രത്യേക പരിതസ്ഥിതികൾ ആവശ്യമാണ്. ക്ലൗഡ് സഹായിക്കുന്നു - പക്ഷേ നിങ്ങൾ അത് ശരിയായി സജ്ജീകരിച്ചാൽ മാത്രം.

ഓഡിറ്റബിലിറ്റി 📋

നിയന്ത്രിത സ്ഥാപനങ്ങൾ പലപ്പോഴും കാണിക്കേണ്ടതുണ്ട്:

• എന്ത് ഡാറ്റയാണ് ഉപയോഗിച്ചത്?

• തീരുമാനങ്ങൾ എങ്ങനെയാണ് എടുത്തത്

• ആരാണ് എന്താണ് വിന്യസിച്ചത്?

• ഐബിഎം വാട്സൺഎക്സ്.ഗവർണൻസിൽ മാറ്റം വന്നപ്പോൾ

മാതൃകാ റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് ⚠️

ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• ബയസ് പരിശോധനകൾ

• എതിരാളി പരിശോധന

• പ്രോംപ്റ്റ് ഇഞ്ചക്ഷൻ പ്രതിരോധങ്ങൾ (ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക്)

• സുരക്ഷിത ഔട്ട്പുട്ട് ഫിൽട്ടറിംഗ്

ഇതെല്ലാം വീണ്ടും കാര്യത്തിലേക്ക് തിരിയുന്നു: ഇത് “ഓൺലൈനിൽ ഹോസ്റ്റ് ചെയ്ത AI” മാത്രമല്ല. യഥാർത്ഥ നിയന്ത്രണങ്ങൾക്ക് കീഴിലാണ് ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്ന AI.

---

ചെലവും പ്രകടന നുറുങ്ങുകളും (അതിനാൽ നിങ്ങൾ പിന്നീട് കരയരുത്) 💸😵💫

പോരാട്ടത്തിൽ പരീക്ഷിച്ച ചില നുറുങ്ങുകൾ:

• ആവശ്യം നിറവേറ്റുന്ന ഏറ്റവും ചെറിയ മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുക
  വലുത് എപ്പോഴും മികച്ചതല്ല. ചിലപ്പോൾ അത്... വലുതായിരിക്കും.

• സാധ്യമാകുമ്പോൾ ബാച്ച് അനുമാനം
  വിലകുറഞ്ഞതും കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവുമാണ് സേജ് മേക്കർ ബാച്ച് ട്രാൻസ്ഫോം .

• 
  പ്രത്യേകിച്ച് ആവർത്തിച്ചുള്ള അന്വേഷണങ്ങൾക്കും ഉൾച്ചേർക്കലുകൾക്കും വേണ്ടി ആക്രമണാത്മകമായി കാഷെ ചെയ്യുക

• ഓട്ടോസ്കെയിൽ ചെയ്യുക, പക്ഷേ പരിധി നിശ്ചയിക്കുക
  പരിധിയില്ലാത്ത സ്കെയിലിംഗ് എന്നാൽ പരിധിയില്ലാത്ത ചെലവ് എന്നാണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത് കുബേർനെറ്റ്സ്: ഹൊറിസോണ്ടൽ പോഡ് ഓട്ടോസ്കെയിലിംഗ് . എനിക്ക് എങ്ങനെ അറിയാമെന്ന് എന്നോട് ചോദിക്കൂ... സത്യത്തിൽ, വേണ്ട 😬

• ഓരോ എൻഡ്‌പോയിന്റിനും ഓരോ ഫീച്ചറിനും ചെലവ് ട്രാക്ക് ചെയ്യുക.
  അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങൾ തെറ്റായ കാര്യം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യും.

• പരിശീലനത്തിനായി സ്പോട്ട്-പ്രീഎംപ്റ്റബിൾ കമ്പ്യൂട്ട് ഉപയോഗിക്കുക
  നിങ്ങളുടെ പരിശീലന ജോലികൾക്ക് തടസ്സങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ മികച്ച ലാഭം Amazon EC2 സ്പോട്ട് ഇൻസ്റ്റൻസുകൾ Google ക്ലൗഡ് പ്രീഎംപ്റ്റബിൾ VM-കൾ .

---

ആളുകൾ ചെയ്യുന്ന തെറ്റുകൾ (ബുദ്ധിമാനായ ടീമുകൾ പോലും) 🤦♂️

• ക്ലൗഡ് AI-യെ "ഒരു മോഡൽ പ്ലഗ് ഇൻ ചെയ്യുക" എന്ന് കണക്കാക്കുന്നു

• അവസാന നിമിഷം വരെ ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം അവഗണിക്കുന്നു

• സേജ് മേക്കർ മോഡൽ മോണിറ്റർ നിരീക്ഷിക്കാതെ ഒരു മോഡൽ ഷിപ്പ് ചെയ്യുന്നു

• കാഡൻസ് പുനഃപരിശീലനം നടത്താൻ പദ്ധതിയിടുന്നില്ല ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ്: എന്താണ് MLOps?

• ലോഞ്ച് ആഴ്ച വരെ സുരക്ഷാ സംഘങ്ങൾ ഉണ്ടെന്ന കാര്യം മറക്കുന്നു 😬

• ആദ്യ ദിവസം മുതൽ അമിത എഞ്ചിനീയറിംഗ് (ചിലപ്പോൾ ഒരു ലളിതമായ അടിസ്ഥാന തത്വം വിജയിക്കും)

കൂടാതെ, നിശബ്ദമായി ക്രൂരമായ ഒന്ന്: ഉപയോക്താക്കൾ ലേറ്റൻസിയെ എത്രമാത്രം വെറുക്കുന്നുവെന്ന് ടീമുകൾ കുറച്ചുകാണുന്നു. കൃത്യത അൽപ്പം കുറവാണെങ്കിലും വേഗതയേറിയ ഒരു മാതൃകയാണ് പലപ്പോഴും വിജയിക്കുന്നത്. മനുഷ്യർ അക്ഷമരായ ചെറിയ അത്ഭുതങ്ങളാണ്.

---

പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ 🧾✅

ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിലെ AI എന്നത് ക്ലൗഡ് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ഉപയോഗിച്ച് AI നിർമ്മിക്കുന്നതിനും പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനുമുള്ള പൂർണ്ണമായ പരിശീലനമാണ് - സ്കെയിലിംഗ് പരിശീലനം, വിന്യാസം ലളിതമാക്കൽ, ഡാറ്റ പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ സംയോജിപ്പിക്കൽ, MLOps, സുരക്ഷ, ഭരണം എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് മോഡലുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കൽ. Google ക്ലൗഡ്: MLOps എന്താണ്? NIST SP 800-145 .

ഒരു ചെറിയ വിവരണം:

• സ്കെയിൽ ചെയ്യാനും ഷിപ്പ് ചെയ്യാനും ക്ലൗഡ് AI-ക്ക് അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങൾ നൽകുന്നു 🚀 NIST SP 800-145

• ക്ലൗഡ് വർക്ക്‌ലോഡുകൾക്ക് തീരുമാനങ്ങൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്ന "തലച്ചോറ്" നൽകാൻ AI സഹായിക്കുന്നു 🤖

• മാജിക് വെറും പരിശീലനം മാത്രമല്ല - അത് വിന്യാസം, നിരീക്ഷണം, ഭരണം എന്നിവയാണ് 🧠🔐 സേജ് മേക്കർ മോഡൽ മോണിറ്റർ

• മാർക്കറ്റിംഗ് ഫോഗ് അല്ല, ടീമിന്റെ ആവശ്യങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക 📌

• കണ്ണട വച്ച പരുന്തിനെപ്പോലെ ചെലവുകളും പ്രവർത്തനങ്ങളും കാണുക 🦅👓 (മോശം രൂപകം, പക്ഷേ നിങ്ങൾക്ക് മനസ്സിലാകും)

"ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിലെ AI വെറുമൊരു മോഡൽ API ആണ്" എന്ന് ചിന്തിച്ചാണ് നിങ്ങൾ ഇവിടെ വന്നതെങ്കിൽ, അല്ല - ഇത് ഒരു മുഴുവൻ ആവാസവ്യവസ്ഥയാണ്. ചിലപ്പോൾ ഗംഭീരം, ചിലപ്പോൾ പ്രക്ഷുബ്ധം, ചിലപ്പോൾ രണ്ടും ഒരേ ഉച്ചതിരിഞ്ഞ് 😅☁️

പതിവുചോദ്യങ്ങൾ

"ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിലെ AI" എന്നാൽ ദൈനംദിന ജീവിതത്തിൽ എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്?

ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിലെ AI എന്നാൽ ഹാർഡ്‌വെയർ സ്വന്തമാക്കാതെ തന്നെ ഡാറ്റ സംഭരിക്കാനും, കമ്പ്യൂട്ട് സ്പിൻ അപ്പ് ചെയ്യാനും, മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാനും, വിന്യസിക്കാനും, നിരീക്ഷിക്കാനും ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ ഉപയോഗിക്കുമെന്നാണ്. പ്രായോഗികമായി, നിങ്ങളുടെ മുഴുവൻ AI ജീവിതചക്രവും പ്രവർത്തിക്കുന്ന സ്ഥലമായി ക്ലൗഡ് മാറുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ളത് ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ വാടകയ്‌ക്കെടുക്കുക, തുടർന്ന് പൂർത്തിയാകുമ്പോൾ സ്കെയിൽ കുറയ്ക്കുക.

ക്ലൗഡ്-സ്റ്റൈൽ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറും MLOps-ഉം ഇല്ലാതെ AI പ്രോജക്ടുകൾ പരാജയപ്പെടുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?

മോഡലിനുള്ളിലല്ല, അതിനുള്ളിലാണ് മിക്ക പരാജയങ്ങളും സംഭവിക്കുന്നത്: പൊരുത്തമില്ലാത്ത ഡാറ്റ, പൊരുത്തപ്പെടാത്ത പരിതസ്ഥിതികൾ, ദുർബലമായ വിന്യാസങ്ങൾ, നിരീക്ഷണത്തിന്റെ അഭാവം. "എന്റെ ലാപ്‌ടോപ്പിൽ ഇത് പ്രവർത്തിച്ചു" എന്നതിൽ മോഡലുകൾ കുടുങ്ങിപ്പോകാതിരിക്കാൻ സംഭരണം, കമ്പ്യൂട്ട്, വിന്യാസ പാറ്റേണുകൾ എന്നിവ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യാൻ ക്ലൗഡ് ടൂളിംഗ് സഹായിക്കുന്നു. MLOps നഷ്ടപ്പെട്ട പശ ചേർക്കുന്നു: ട്രാക്കിംഗ്, രജിസ്ട്രികൾ, പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ, റോൾബാക്ക് എന്നിവ സിസ്റ്റം പുനരുൽപ്പാദിപ്പിക്കാവുന്നതും പരിപാലിക്കാവുന്നതുമായി നിലനിർത്തുന്നു.

ഡാറ്റ മുതൽ പ്രൊഡക്ഷൻ വരെയുള്ള ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിൽ AI-യുടെ സാധാരണ വർക്ക്ഫ്ലോ

ഒരു പൊതുവായ ഒഴുക്ക് ഇതാണ്: ഡാറ്റ ക്ലൗഡ് സ്റ്റോറേജിൽ എത്തുന്നു, സവിശേഷതകളിലേക്ക് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു, തുടർന്ന് മോഡലുകൾ സ്കെയിലബിൾ കമ്പ്യൂട്ടിൽ പരിശീലനം നൽകുന്നു. അടുത്തതായി, നിങ്ങൾ ഒരു API എൻഡ്‌പോയിന്റ്, ബാച്ച് ജോബ്, സെർവർലെസ് സജ്ജീകരണം അല്ലെങ്കിൽ കുബേർനെറ്റസ് സേവനം വഴി വിന്യസിക്കുന്നു. ഒടുവിൽ, നിങ്ങൾ ലേറ്റൻസി, ഡ്രിഫ്റ്റ്, ചെലവ് എന്നിവ നിരീക്ഷിക്കുന്നു, തുടർന്ന് വീണ്ടും പരിശീലനം നൽകുകയും സുരക്ഷിതമായ വിന്യാസങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ആവർത്തിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. മിക്ക യഥാർത്ഥ പൈപ്പ്‌ലൈനുകളും ഒരിക്കൽ ഷിപ്പിംഗ് ചെയ്യുന്നതിന് പകരം നിരന്തരം ലൂപ്പ് ചെയ്യുന്നു.

SageMaker, Vertex AI, Azure ML, Databricks, Kubernetes എന്നിവയിൽ നിന്ന് തിരഞ്ഞെടുക്കൽ

"മികച്ച പ്ലാറ്റ്‌ഫോം" മാർക്കറ്റിംഗ് ശബ്ദമല്ല, നിങ്ങളുടെ ടീമിന്റെ യാഥാർത്ഥ്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തിരഞ്ഞെടുക്കുക. മാനേജ്ഡ് ML പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ (SageMaker/Vertex AI/Azure ML) പരിശീലന ജോലികൾ, എൻഡ്‌പോയിന്റുകൾ, രജിസ്ട്രികൾ, മോണിറ്ററിംഗ് എന്നിവയിലൂടെ പ്രവർത്തന തലവേദന കുറയ്ക്കുന്നു. പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾക്കും അനലിറ്റിക്‌സിനും സമീപം ML ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഡാറ്റ-എഞ്ചിനീയറിംഗ്-ഹെവി ടീമുകൾക്ക് ഡാറ്റാബ്രിക്‌സ് പലപ്പോഴും അനുയോജ്യമാണ്. കുബേർനെറ്റസ് പരമാവധി നിയന്ത്രണവും ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കലും നൽകുന്നു, എന്നാൽ കാര്യങ്ങൾ തകരുമ്പോൾ വിശ്വാസ്യത, സ്കെയിലിംഗ് നയങ്ങൾ, ഡീബഗ്ഗിംഗ് എന്നിവയും നിങ്ങൾ സ്വന്തമാക്കുന്നു.

ഇന്നത്തെ AI ക്ലൗഡ് സജ്ജീകരണങ്ങളിൽ ഏറ്റവും കൂടുതൽ കാണപ്പെടുന്ന ആർക്കിടെക്ചർ പാറ്റേണുകൾ

നിങ്ങൾക്ക് തുടർച്ചയായി നാല് പാറ്റേണുകൾ കാണാൻ കഴിയും: വേഗതയ്‌ക്കായി മാനേജ്ഡ് ML പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ, ഡാറ്റ-ഫസ്റ്റ് ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്കായി ലേക്ക്‌ഹൗസ് + ML, നിയന്ത്രണത്തിനായി കുബേർനെറ്റസിലെ കണ്ടെയ്‌നറൈസ്ഡ് ML, “നമ്മുടെ ആന്തരിക അറിവ് സുരക്ഷിതമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്” RAG (വീണ്ടെടുക്കൽ-വർദ്ധിപ്പിച്ച ജനറേഷൻ). ക്ലൗഡ് സ്റ്റോറേജിലെ ഡോക്യുമെന്റുകൾ, എംബെഡിംഗുകൾ + ഒരു വെക്റ്റർ സ്റ്റോർ, ഒരു വീണ്ടെടുക്കൽ ലെയർ, ലോഗിംഗുള്ള ആക്‌സസ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ എന്നിവ സാധാരണയായി RAG-യിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന പാറ്റേൺ നിങ്ങളുടെ ഗവേണൻസും ops മെച്യൂരിറ്റിയുമായി പൊരുത്തപ്പെടണം.

ക്ലൗഡ് AI മോഡലുകൾ ടീമുകൾ എങ്ങനെ വിന്യസിക്കുന്നു: REST API-കൾ, ബാച്ച് ജോലികൾ, സെർവർലെസ്സ്, അല്ലെങ്കിൽ കുബേർനെറ്റുകൾ

ഉൽപ്പന്ന ലേറ്റൻസി പ്രധാനമാകുമ്പോൾ തത്സമയ പ്രവചനങ്ങൾക്ക് REST API-കൾ സാധാരണമാണ്. ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്ത സ്കോറിംഗിനും ചെലവ് കാര്യക്ഷമതയ്ക്കും ബാച്ച് അനുമാനം മികച്ചതാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് ഫലങ്ങൾ തൽക്ഷണം ആവശ്യമില്ലാത്തപ്പോൾ. സ്പൈക്കി ട്രാഫിക്കിന് സെർവർലെസ് എൻഡ്‌പോയിന്റുകൾ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കും, പക്ഷേ കോൾഡ് സ്റ്റാർട്ടുകളും ലേറ്റൻസിയും ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതുണ്ട്. പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ടൂളിംഗുമായി മികച്ച സ്കെയിലിംഗും സംയോജനവും ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ കുബേർനെറ്റ്സ് അനുയോജ്യമാണ്, പക്ഷേ ഇത് പ്രവർത്തന സങ്കീർണ്ണത ചേർക്കുന്നു.

AI സംവിധാനങ്ങൾ ആരോഗ്യകരമായി നിലനിർത്തുന്നതിന് ഉൽപ്പാദനത്തിൽ എന്തൊക്കെ നിരീക്ഷിക്കണം

വിശ്വാസ്യതയും ബജറ്റും ദൃശ്യമായി തുടരുന്നതിന്, കുറഞ്ഞത് ലേറ്റൻസി, പിശക് നിരക്കുകൾ, പ്രവചനച്ചെലവ് എന്നിവ ട്രാക്ക് ചെയ്യുക. ML വശത്ത്, മോഡലിന് കീഴിൽ യാഥാർത്ഥ്യം മാറുമ്പോൾ അത് മനസ്സിലാക്കാൻ ഡാറ്റ ഡ്രിഫ്റ്റും പ്രകടന ഡ്രിഫ്റ്റും നിരീക്ഷിക്കുക. ലോഗിംഗ് എഡ്ജ് കേസുകളും മോശം ഔട്ട്‌പുട്ടുകളും പ്രധാനമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് സൃഷ്ടിപരമായി എതിരാളികളാകാൻ കഴിയുന്ന ജനറേറ്റീവ് ഉപയോഗ കേസുകളിൽ. മോഡലുകൾ പിന്നോട്ട് പോകുമ്പോൾ റോൾബാക്ക് തീരുമാനങ്ങളെ നല്ല നിരീക്ഷണം പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.

പ്രകടനം കുറയ്ക്കാതെ ക്ലൗഡ് AI ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നു

ആവശ്യകത നിറവേറ്റുന്ന ഏറ്റവും ചെറിയ മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുക, തുടർന്ന് ബാച്ചിംഗ്, കാഷിംഗ് എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് അനുമാനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഒരു പൊതു സമീപനം. ഓട്ടോസ്കെയിലിംഗ് സഹായിക്കുന്നു, പക്ഷേ "ഇലാസ്റ്റിക്" "അൺലിമിറ്റഡ് ചെലവ്" ആകാതിരിക്കാൻ അതിന് ക്യാപ്സ് ആവശ്യമാണ്. പരിശീലനത്തിന്, നിങ്ങളുടെ ജോലികൾ തടസ്സങ്ങൾ സഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ സ്പോട്ട്/പ്രീഎംപ്റ്റബിൾ കമ്പ്യൂട്ട് വളരെയധികം ലാഭിക്കും. എൻഡ്‌പോയിന്റിനും ഫീച്ചറിനും ചെലവ് ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നത് സിസ്റ്റത്തിന്റെ തെറ്റായ ഭാഗം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിൽ നിന്ന് നിങ്ങളെ തടയുന്നു.

ക്ലൗഡിൽ AI ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഏറ്റവും വലിയ സുരക്ഷാ, അനുസരണ അപകടസാധ്യതകൾ

അനിയന്ത്രിതമായ ഡാറ്റ ആക്‌സസ്, ദുർബലമായ രഹസ്യ മാനേജ്‌മെന്റ്, ആരാണ് പരിശീലനം നൽകുകയും വിന്യസിക്കുകയും ചെയ്തത് എന്നതിനുള്ള ഓഡിറ്റ് ട്രെയിലുകളുടെ അഭാവം എന്നിവയാണ് വലിയ അപകടസാധ്യതകൾ. പ്രോംപ്റ്റ് ഇൻജക്ഷൻ, സുരക്ഷിതമല്ലാത്ത ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ, ലോഗുകളിൽ സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ കാണിക്കുന്നത് തുടങ്ങിയ അധിക തലവേദനകൾ ജനറേറ്റീവ് AI ചേർക്കുന്നു. പല പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾക്കും പരിസ്ഥിതി ഐസൊലേഷനും (ഡെവലപ്പ്/സ്റ്റേജിംഗ്/പ്രൊഡ്) പ്രോംപ്റ്റുകൾ, ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ, അനുമാന ലോഗിംഗ് എന്നിവയ്‌ക്കുള്ള വ്യക്തമായ നയങ്ങളും ആവശ്യമാണ്. ഏറ്റവും സുരക്ഷിതമായ സജ്ജീകരണങ്ങൾ ഗവേണൻസിനെ ഒരു ലോഞ്ച്-വീക്ക് പാച്ചായിട്ടല്ല, മറിച്ച് ഒരു കോർ സിസ്റ്റം ആവശ്യകതയായി കണക്കാക്കുന്നു.

അവലംബം

1. നാഷണൽ ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ഓഫ് സ്റ്റാൻഡേർഡ്സ് ആൻഡ് ടെക്നോളജി (NIST) - SP 800-145 (ഫൈനൽ) - csrc.nist.gov

2. ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ് - AI-യ്‌ക്കുള്ള GPU-കൾ - cloud.google.com

3. Google ക്ലൗഡ് - ക്ലൗഡ് TPU ഡോക്യുമെന്റേഷൻ - docs.cloud.google.com

4. ആമസോൺ വെബ് സർവീസസ് (AWS) - ആമസോൺ S3 (ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോറേജ്) - aws.amazon.com

5. ആമസോൺ വെബ് സർവീസസ് (AWS) - ഒരു ഡാറ്റാ തടാകം എന്താണ്? - aws.amazon.com

6. ആമസോൺ വെബ് സർവീസസ് (AWS) - ഒരു ഡാറ്റ വെയർഹൗസ് എന്താണ്? - aws.amazon.com

7. ആമസോൺ വെബ് സർവീസസ് (AWS) - AWS AI സേവനങ്ങൾ - aws.amazon.com

8. ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ് - ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ് AI API-കൾ - cloud.google.com

9. ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ് - എന്താണ് എംഎൽഒപ്സ്? - cloud.google.com

10. ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ് - വെർട്ടെക്സ് AI മോഡൽ രജിസ്ട്രി (ആമുഖം) - docs.cloud.google.com

11. Red Hat - ഒരു REST API എന്താണ്? - redhat.com

12. ആമസോൺ വെബ് സർവീസസ് (AWS) ഡോക്യുമെന്റേഷൻ - സേജ് മേക്കർ ബാച്ച് ട്രാൻസ്ഫോം - docs.aws.amazon.com

13. ആമസോൺ വെബ് സർവീസസ് (AWS) - ഡാറ്റ വെയർഹൗസ് vs ഡാറ്റ ലേക്ക് vs ഡാറ്റ മാർട്ട് - aws.amazon.com

14. മൈക്രോസോഫ്റ്റ് ലേൺ - അസൂർ എംഎൽ രജിസ്ട്രികൾ (എംഎൽഒപ്സ്) - learn.microsoft.com

15. Google ക്ലൗഡ് - Google ക്ലൗഡ് സ്റ്റോറേജ് അവലോകനം - docs.cloud.google.com

16. arXiv - വീണ്ടെടുക്കൽ-ആഗ്മെന്റഡ് ജനറേഷൻ (RAG) പേപ്പർ - arxiv.org

17. ആമസോൺ വെബ് സർവീസസ് (AWS) ഡോക്യുമെന്റേഷൻ - സേജ് മേക്കർ സെർവർലെസ് ഇൻഫറൻസ് - docs.aws.amazon.com

18. കുബേർനെറ്റസ് - ഹൊറിസോണ്ടൽ പോഡ് ഓട്ടോസ്കെയിലിംഗ് - kubernetes.io

19. ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ് - വെർട്ടെക്സ് AI ബാച്ച് പ്രവചനങ്ങൾ - docs.cloud.google.com

20. ആമസോൺ വെബ് സർവീസസ് (AWS) ഡോക്യുമെന്റേഷൻ - സേജ് മേക്കർ മോഡൽ മോണിറ്റർ - docs.aws.amazon.com

21. ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ് - വെർട്ടെക്സ് AI മോഡൽ മോണിറ്ററിംഗ് (മോഡൽ മോണിറ്ററിംഗ് ഉപയോഗിച്ച്) - docs.cloud.google.com

22. ആമസോൺ വെബ് സർവീസസ് (AWS) - ആമസോൺ EC2 സ്പോട്ട് ഇൻസ്റ്റൻസസ് - aws.amazon.com

23. ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ് - പ്രീഎംപ്റ്റബിൾ VM-കൾ - docs.cloud.google.com

24. ആമസോൺ വെബ് സർവീസസ് (AWS) ഡോക്യുമെന്റേഷൻ - AWS സേജ് മേക്കർ: ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു (പരിശീലനം) - docs.aws.amazon.com

25. ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ് - ഗൂഗിൾ വെർട്ടെക്സ് AI - cloud.google.com

26. മൈക്രോസോഫ്റ്റ് അസൂർ - അസൂർ മെഷീൻ ലേണിംഗ് - azure.microsoft.com

27. ഡാറ്റാബ്രിക്സ് - ഡാറ്റാബ്രിക്സ് ലേക്ക്ഹൗസ് - databricks.com

28. സ്നോഫ്ലേക്ക് ഡോക്യുമെന്റേഷൻ - സ്നോഫ്ലേക്ക് AI സവിശേഷതകൾ (അവലോകന ഗൈഡ്) - docs.snowflake.com

29. ഐബിഎം - ഐബിഎം വാട്സൺസ് - ibm.com

30. ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ് - ക്ലൗഡ് നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് API ഡോക്യുമെന്റേഷൻ - docs.cloud.google.com

31. സ്നോഫ്ലേക്ക് ഡോക്യുമെന്റേഷൻ - സ്നോഫ്ലേക്ക് കോർട്ടെക്സ് AI ഫംഗ്ഷനുകൾ (AI SQL) - docs.snowflake.com

32. MLflow - MLflow ട്രാക്കിംഗ് - mlflow.org

33. MLflow - MLflow മോഡൽ രജിസ്ട്രി - mlflow.org

34. ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ് - എംഎൽഒപ്സ്: മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ തുടർച്ചയായ ഡെലിവറിയും ഓട്ടോമേഷൻ പൈപ്പ്‌ലൈനുകളും - cloud.google.com

35. ആമസോൺ വെബ് സർവീസസ് (AWS) - സേജ് മേക്കർ ഫീച്ചർ സ്റ്റോർ - aws.amazon.com

36. ഐബിഎം - ഐബിഎം വാട്സൺഎക്സ്.ഗവേണൻസ് - ഐബിഎം.കോം

ഔദ്യോഗിക AI അസിസ്റ്റന്റ് സ്റ്റോറിൽ ഏറ്റവും പുതിയ AI കണ്ടെത്തുക

ഞങ്ങളേക്കുറിച്ച്