10个用于构建现代应用程序的AI平台
ai平台彻底改变了企业创建和扩展新应用的方式。创建和运行ai系统的困难，以及在最小化开销的同时快速成功地运行它们，得到了一类新型企业软件——ai平台的解决。
ai平台使得企业能够规模化地构建和维护机器学习模型，使得这项技术比以往任何时候都更加易于负担。对于企业来说，这一新的前景对于进军多个行业具有更广泛的影响。
因此，在本文中，我们将介绍ai平台的好处，并解释为什么它们对于想要在数字时代保持竞争力的公司来说非常重要。
ai平台对企业的好处
ai平台使得可扩展的机器学习和深度学习模型的设计、开发、部署和管理成为可能。ai平台通过最小化特定于软件的任务（如数据操作、管理和不同用例的部署）来降低企业软件开发的成本。
根据ai技术产生的内容形式（视觉、音频、文本或代码），用例可以分为多个类别。以下是ai技术在多个行业中的应用案例的简要总结：
- 设计神经网络以执行业务特定任务
- 代码生成：代码生成、编译和错误修复
- 文本生成：翻译服务、聊天机器人、内容生成
- 音频生成：音乐创作、语音合成（tts）、配音生成
- 视觉输出生成：图像生成、3d形状生成、视频制作
ai平台架构
ai技术挑战了符合人类智能特质的感知、推理和学习。ai平台通过使用机器学习模型来解决传统上由人类处理的任务，力图达到人类智能能力。
在ai平台上工作的工程师可以修改模型以在各种专业领域进行训练。ai平台中的层允许企业使用各种框架、语言和工具部署这些模型。总的来说，ai平台可分为三个类别：
- 数据和集成层：该层从多个来源收集数据以供ai算法使用。它从许多系统中收集数据，对其进行处理，并将其存储在数据存储库中，用于训练和测试ai模型。这是通过数据集成工具完成的。
- 模型开发层：提供了用于创建和测试机器学习模型的工具和框架。除了用于构建和训练模型的库和框架外，它还包含用于微调和优化模型以提高准确性的工具。
- 部署和管理层：该层使得能够将训练好的模型部署到生产环境并进行管理。为了确保这些模型在实际世界中按预期运行，集成了管理工具用于模型扩展、维护、监控和版本管理。
ai平台与传统企业软件平台的区别
ai平台与常规商业软件平台在多个方面存在差异，包括它们对ai特定技术、预构建模型和框架的关注，以及对专业技能集的需求。在这里，我们将研究标准企业软件与ai平台之间的一些关键区别。
- 传统企业软件更具适应性，而ai平台则用于开发、实施和管理ai应用程序。
- 像nlp这样的智能技术通常部署在普通企业软件平台上不可用的ai平台上。
- ai平台需要专家来构建和部署ai应用程序，而常规企业软件平台可以由更广泛的软件开发人员设计和执行。
- ai平台需要大量的数据集来训练其模型，以达到有效性，而普通商业软件平台可以使用较少的数据生成。
流行的技术栈
现在让我们来看一下在ai技术中使用的一些流行和广泛使用的技术栈，用于开发ai平台。
用于ai平台开发的技术栈因具体要求和用例而异。然而，一些常用的技术和框架包括：
- 编程语言：python、java、c++和r
- 机器学习框架：tensorflow、keras、pytorch、scikit-learn和apache mxnet
- 数据处理和管理：apache spark、apache hadoop和apache kafka
- 云平台：amazon web services (aws)、microsoft azure和google cloud platform (gcp)
- 数据库管理：mysql、postgresql、mongodb和cassandra
- 容器化：docker和kubernetes
值得注意的是，选择ai平台开发的技术栈取决于可伸缩性、性能、成本和用户需求等因素。现在让我们全面地看看每个因素：
amazon ai服务
亚马逊网络服务(aws)在人工智能 (ai) 和机器学习(ml) 领域取得了巨大的进展，为客户提供了完整的服务、基础设施和资源，以帮助他们在ml采用过程的每个阶段。
来自aws的ai平台对于基于新数据进行预测、在云中托管经过训练的模型以及规模化训练机器学习模型至关重要。
使用aws的ai平台训练服务的用户可以选择多种训练任务的机器类型，启用分布式训练，使用超参数调整，并使用gpu和tpu加速操作，其中还有其他自定义选项。
然而，无论模型是否在aws ai平台上进行训练，aws ai平台提供的预测服务都可以基于经过训练的模型进行预测。
亚马逊最新的消息包括推出了“bedrock”，这是一套生成ai工具。bedrock是一组生成ai工具，可以帮助aws用户创建聊天机器人，根据提示创建和分类图片，以及生成和总结文本。
在aws上可用的ai服务：
tensorflow
tensorflow已成为一个全面的机器学习框架，可以处理工作流程的每个阶段。除了预训练模型和简化模型构建及生成可扩展解决方案的工具外，tensorflow还提供了准备投入生产的机器学习模型。
最新版本tensorflow 2支持分布式训练和python 3.7，同时简化了tensorflow 1的多个api。
tensorflow enterprise为ai应用提供了卓越的性能和可靠性，以及为企业提供的托管服务和专业支持。
tensorflow i/o通过添加各种文件系统和文件类型到平台的内置功能，扩展了平台的功能。对于使用dataset、流式传输和不受tensorflow内置支持的文件系统扩展的机器学习问题，该集合是一个有用的补充。
在tensorflow中可用的ai服务可以通过tensorflow hub访问，该hub是准备部署的数百个机器学习模型的存储库。
google ai服务
google cloud platform提供了google ai服务，这是一整套用于机器学习活动的工具。用户可以在google cloud上使用托管模型进行预测，并使用ai平台rest api管理任务、模型和版本。
ai平台训练服务提供了定制化的模型训练选项，包括机器类型选择、分布式训练支持以及gpu和tpu加速训练。
用户可以在google cloud控制台上管理他们的模型、版本和任务，该控制台提供了一个用户友好的界面与机器学习资源进行交互。ai平台的资源与google cloud的cloud logging和cloud monitoring等工具相连接。
此外，用户还可以使用命令行程序gcloud cli来维护他们的模型和版本，提交作业和执行其他ai平台功能。google ai致力于将ai的优势带给每个人，从尖端研究到使日常活动更轻松的产品整合。
在google cloud上可用的ai服务：
h2o
软件提供商h2o.ai为企业提供了一系列机器学习平台和解决方案。h2o是一个快速、可扩展、内存中的开源平台，用于机器学习和预测分析。用户可以在大数据上开发机器学习模型后，轻松在企业环境中部署。
h2o中找到的耐用且有效的方法，如广义线性模型、深度学习和梯度提升机，得到了广泛认可。由于h2o平台的优化、快速和分布式计算能力，模型训练和推断可以快速完成。
h2o是企业级应用的绝佳选择，因为它具有可扩展性，可以管理庞大的数据集和复杂的建模任务。为了创建最强大的超级模型，h2o的automl功能自动化了所有超参数和算法。
全球有超过18,000个联盟使用h2o，这在r和python社区中都很受欢迎。h2o有三种不同的价格档位：lite（免费）、plus（起价为$140/月）和enterprise（定制）。
在h2o.ai上提供的ai服务：
petuum
petuum是一个提供尖端ai解决方案并允许企业进行下一代ai自动化的ai平台。petuum的可组合、开放和灵活的企业级mlops平台旨在使ai/ml团队能够简化扩展和操作化其机器学习流水线。
作为世界上第一个可组合的mlops平台，该平台使任何人都能够在不需要任何编程或ai知识的情况下使用最新的大型语言模型（llms）自动化流程。petuum的客户看到了超过50%的价值速度和ml团队和资源生产力提高。
petuum目前正在研究如何利用该平台盈利，但可能的收入来源之一是采用许可计划，客户根据在某个ai系统上使用的机器数量付费。
petuum已从投资者获得了慷慨的资金，包括软银、腾讯、安联创投、北极光创投和华岳资本等，总额达1.08亿美元。可以通过点击链接来访问petuum提供的ai服务。
polyaxon
为了以规模处理深度学习和其他机器学习模型，用户可以使用开源的polyaxon平台。polyaxon提供一个平台，用户可以自动跟踪重要的模型指标、超参数、可视化、工件和资源，以及版本控制代码和数据，以管理深度学习和其他机器学习模型。
除了用于调度和管理进程之间的复杂相互依赖关系的工作流引擎外，polyaxon还提供用于自动化模型调优的优化引擎。此外，polyaxon还提供一个具有基于角色的访问控制、安全性、分析和治理的注册表，用于存储和版本化组件。
可重现性和流水线基于输入和输出文件，polyaxon是语言和框架无关的，支持广泛的编程语言和库。
使用polyaxon运行您的分布式模型和并发实验，polyaxon可用于本地部署或云部署，以充分利用集群资源。对于希望在规模上处理深度学习和其他机器学习模型的企业，polyaxon提供了一个强大和适应性强的机器学习平台，值得探索。
在polyaxon上可用的ai服务：
datarobot
datarobot是一个完整的ai平台，提供广泛的系统互操作性和一支由ai专家组成的团队，以帮助企业最大化ai的效益。
凭借开放和全面的ai生命周期平台，该平台的能力，例如生产规模的价值，数据平台和部署基础设施，使企业能够充分利用其当前的技术投资。
用户可以使用datarobot ai cloud在云上创建、部署和管理机器学习模型，这是该公司平台的云版本。使用datarobot，您可以自动化各种活动，无需专业知识。
neural designer
neural designer是一款用户友好的数据科学和机器学习工具，专注于神经网络这一先进技术领域。借助neural designer，用户无需编写代码或创建模块图就可以创建基于ai的应用程序。
该平台提供了广泛的功能，例如自动化机器学习、模型维护和部署，以及与其他程序和平台的无缝连接。
neural designer具有许多优势，其中最重要的是它比其他竞争机器学习平台使用的能量最少。在训练神经网络时，这可以节省大量资金。
neural designer的成本取决于使用的数据量、使用的gpu、技术支持的类型以及订阅期限的长度。neural designer提供全面的支持，根据许可类型进行细分，具有内部技术部门的所有优势。
ibm watson
watson是由ibm开发的超级计算机，通过结合分析软件和ai提供智能响应，被称为“认知智能”，将先进技术和软件与高达80万亿次的计算速度相结合。
ibm watson使用自然语言处理（nlp）来理解人类语言的语法和含义。通过消化和分析大量数据，watson能够在几秒钟内回答人类的问题。
许多企业现在在预测分析和问题解决方面拥有竞争优势，这要归功于ibm watson的技术，它提高了利益相关者和消费者的价值。由于其基于云的可访问性，ibm watson已成为各行各业中的中小企业的热门选择。
ibm watson已经成为一个可靠而强大的ai系统，在各个行业提供了深入的分析和实用的解决方案。
在ibm watson上可用的ai产品：
- ibm watson discovery
- ibm watson orchestrate
- ibm watson knowledge catalog
- ibm watson studio
- ibm instana observability
- ibm turbonomic
结论
总之，ai平台的使用极大地革命了企业对待基于ai的应用的方式。现在可以大规模地构建和维护机器学习模型，使得这项技术比以往任何时候都更经济实惠。
ai平台的设计允许开发人员修改模型，以训练多种专业化的模型，而ai平台层允许公司使用各种框架、语言和工具部署这些模型。
虽然ai平台需要专业技能和大量数据集来训练它们的模型，但对于在数字经济中竞争优势的企业来说，它们是至关重要的。随着ai技术的进步，我们可以预期在ai平台上会有更多的发展，这将改变我们对机器学习和深度学习模型以及它们对社会的影响的方式。
