Bersiva kurt: AI di hesabkirina ewr de li ser karanîna platformên ewr e ji bo hilanîna daneyan, kirêkirina hesabkirinê, perwerdekirina modelan, bicihkirina wan wekî karûbaran, û çavdêrîkirina wan di hilberînê de. Ev girîng e ji ber ku piraniya têkçûnan li dora daneyan, bicihkirinê û operasyonan kom dibin, ne li ser matematîkê. Ger hûn hewceyê pîvandina bilez an berdanên dubarekirî ne, ewr + MLOps rêya pratîkî ye.
Xalên sereke:
Çerxa Jiyanê : Daneyên erdê, avakirina taybetmendiyan, perwerdekirin, bicihkirin, dûv re çavdêriya guherîn, derengketin û lêçûnê.
Rêveberî : Ji destpêkê ve kontrolên gihîştinê, têketinên denetimê, û veqetandina jîngehê bicîh bikin.
Dubarekirin : Guhertoyên daneyan, kod, parametre û jîngehan tomar bike da ku xebitandin dubarekirî bimînin.
Kontrolkirina lêçûnan : Ji bo dûrketina ji şokên fatûreyan, dabeşkirin, caching, sînorên pîvandina otomatîk, û perwerdehiya spot/pêşwext bikar bînin.
Şêweyên bicihkirinê : Li gorî rastiya tîmê platformên birêvebirî, herikînên xebatê yên lakehouse, Kubernetes, an RAG hilbijêrin.
Gotarên ku hûn dikarin piştî vê yekê bixwînin:
🔗 Amûrên rêveberiya karsaziya ewr a AI-ê yên herî jor
Platformên pêşeng ên ewr ên ku operasyon, darayî û tîman hêsan dikin bidin ber hev.
🔗 Teknolojiyên pêwîst ji bo AI-ya hilberîner a di pîvanek mezin de
Binesaziya sereke, daneyan û rêveberiya pêwîst ji bo bicihkirina GenAI.
🔗 Amûrên AI yên belaş ji bo analîzkirina daneyan
Baştirîn çareseriyên AI yên bêpere ji bo paqijkirin, modelkirin û dîtbarîkirina setên daneyan.
🔗 AI wek xizmetek çi ye?
AIaaS, feyde, modelên bihabûnê, û rewşên karanîna karsaziyê yên hevpar rave dike.
AI di Cloud Computing de: Pênasîneke Hêsan 🧠☁️
Di bingeha xwe de, AI di hesabkirina ewr de tê wateya karanîna platformên ewr ji bo gihîştina:
-
Hêza hesabkirinê (CPU, GPU, TPU) Google Cloud: GPU ji bo belgeyên AI Cloud TPU
-
Depokirin (golên daneyan, embar, depoya objeyan) AWS: Gola daneyan çi ye? AWS: Depoya daneyan çi ye? Amazon S3 (depoya objeyan)
-
Xizmetên AI (perwerdehiya modelan, bicihkirin, API-yên ji bo dîtin, axaftin, NLP) Xizmetên AI yên AWS Google Cloud API-yên AI
-
Amûrên MLOps (borî, çavdêrîkirin, qeyda modelan, CI-CD ji bo ML) Google Cloud: MLOps çi ye? Vertex AI Model Registry
Li şûna kirîna alavên xwe yên biha, hûn tiştên ku hûn hewce ne, dema ku hûn hewce ne kirê dikin NIST SP 800-145 . Mîna kirêkirina saloneke werzîşê ji bo werzîşek dijwar li şûna ku hûn saloneke werzîşê di garaja xwe de ava bikin û dûv re careke din makîneya bazdanê bikar neynin. Ev yek bi serê me yê herî baş jî tê 😬
NIST SP 800-145 mezin dibe, dişîne, nûve dike û dixebite .
Çima AI + Cloud Ewqas Mijareke Mezin e 🚀
Werin em bi eşkereyî bibêjin - piraniya projeyên AI ji ber ku hesabkirin dijwar e têk naçin. Ew têk diçin ji ber ku "tiştên li dora modelê" tevlihev dibin:
-
daneyên belavbûyî ne
-
jîngeh li hev nayên
-
model li ser laptopa kesekî dixebite lê li tu deverek din tune ye
-
bicihkirin wekî ramanek paşîn tê dermankirin
-
ewlehî û pabendbûn dereng xuya dibin mîna pismamê nexwestî 😵
Platformên ewr alîkar in ji ber ku ew pêşkêş dikin:
1) Pîvana elastîk 📈
Modelek li ser komeke mezin ji bo demek kurt perwerde bike, dûv re wê bigire NIST SP 800-145 .
2) Ceribandinên bileztir ⚡
Google Cloud: GPU ji bo AI-ê bizivirînin .
3) Belavkirina hêsantir 🌍
Modelan wekî API, karên komî, an karûbarên çandî bicîh bikin Red Hat: API-ya REST çi ye? Veguherîna Komî ya SageMaker .
4) Ekosîstemên daneyên yekgirtî 🧺
Boriyên daneyên we, depo û analîtîkên we pir caran jixwe di ewr de ne AWS: Data warehouse vs data lake .
5) Hevkarî û rêveberî 🧩
qeydên Azure ML (MLops) de (carinan bi êş, lê dîsa jî) têne hilanîn .
Çawa AI di Cloud Computing de di Pratîkê de Dixebite (Herikîna Rastîn) 🔁
Li vir çerxa jiyanê ya hevpar e. Ne guhertoya "dîyagrama bêkêmasî"… ya ku tê de tê jiyîn.
Gava 1: Daneyên di depoya ewr de dadikevin 🪣
Mînak: selikên hilanîna tiştan, golên daneyan, databasên ewr Amazon S3 (hilanîna tiştan) AWS: Gola daneyan çi ye? Pêşgotinek li ser Hilanîna Ewr a Google .
Gava 2: Pêvajoya daneyan + avakirina taybetmendiyan 🍳
Hûn wê paqij dikin, wê vediguherînin, taybetmendiyan diafirînin, dibe ku wê biweşînin.
Gava 3: Perwerdehiya Modelê 🏋️
Hûn ji bo perwerdekirina Google Cloud hesabkirina ewr (bi gelemperî GPU) bikar tînin : GPU ji bo AI :
-
modelên ML yên klasîk
-
modelên fêrbûna kûr
-
mîhengên baş ên modela bingehîn
-
pergalên vegerandinê (sazkirinên bi şêwaza RAG) Kaxeza Nifşkirina Zêdekirî ya Vegerandinê (RAG)
Gava 4: Bicîhkirin 🚢
Model bi rêya jêrîn têne pakkirin û pêşkêşkirin:
-
API-yên REST Red Hat: API-ya REST çi ye?
-
xalên dawî yên bêserver SageMaker Serverless Inference
-
Konteynerên Kubernetes Kubernetes: Pîvana Otomatîk a Podê ya Horizontal
-
lûleyên texmînkirina komê SageMaker Batch Transform Vertex pêşbîniyên komê yên AI
Gava 5: Çavdêrîkirin + nûvekirin 👀
Hesinê tirênê:
-
derengketin
-
drift rastbûna SageMaker Model Monitor
-
drifta daneyan Çavdêriya Modela AI ya Vertex
-
lêçûna her pêşbîniyê
-
rewşên kêlekê ku te dihêlin bi dengekî nizm bipeyivî "divê ev ne mimkun be..." 😭
Ew motor e. Ew AI di Cloud Computing de di tevgerê de ye, ne tenê wekî pênase.
Çi guhertoyek baş a AI di Cloud Computing de çêdike? ✅☁️🤖
Eger hûn pêkanînek "baş" dixwazin (ne tenê demoyek balkêş), li ser van bisekinin:
A) Ji hev veqetandina zelal a fikaran 🧱
-
qata daneyan (hilanîn, rêvebirin)
-
qata perwerdeyê (ceribandin, boriyên)
-
qata xizmetê (API, pîvandin)
-
qata çavdêriyê (metrîk, têketin, hişyarî) SageMaker Model Monitor
Dema ku her tişt bi hev re tê tevlihevkirin, çareserkirina pirsgirêkan dibe zirara hestyarî.
B) Dubarekirin bi xwerû 🧪
Sîstemeke baş dihêle hûn bêyî ku destê xwe lê bihejînin bibêjin:
-
daneyên ku vê modelê perwerde kirine
-
guhertoya kodê
-
hîperparametreyan
-
derdor
Eger bersiv "uhh, ez difikirim ku ew bezîna roja Sêşemê bû ..." be, tu jixwe di tengasiyê de yî 😅
C) Sêwirana bi baldarî li gorî lêçûnê 💸
Cloud AI bi hêz e, lê di heman demê de ew rêya herî hêsan e ku meriv bi xeletî fatûreyek çêbike ku we bike ku hûn hilbijartinên jiyana xwe bipirsin.
Mîhengên baş ev in:
-
otopîvkirina Kubernetes: Otomatîkkirina Podê ya Horizontal
-
plansazkirina nimûneyê
-
vebijarkên spot-preemptible dema ku gengaz be Amazon EC2 Spot Instances Google Cloud Preemptible VMs
-
Veguherîna Koma SageMaker a ji bo encamên caching û komkirinê
D) Ewlehî û pabendbûn di 🔐 de hatine pijandin
Paşê wekî teypa kanalîzasyonê ya li ser lûleyeke şikestî nehatiye zeliqandin.
E) Rêyeke rastîn ji prototîpê heta hilberînê 🛣️
Ev ya herî mezin e. "Guhertoyek" baş a AI di ewr de MLOps, şêwazên bicihkirinê, û çavdêrîkirinê ji destpêkê ve dihewîne Google Cloud: MLOps çi ye? . Wekî din ew projeyek pêşangehek zanistî ye bi fatûreyek xweşik.
Tabloya Berawirdkirinê: Vebijarkên Navdar ên AI-ê di nav Ewr de (Û Ew Ji Bo Kê Ne) 🧰📊
Li jêr tabloyek bilez û hinekî bi raya giştî heye. Biha bi zanebûn fireh in ji ber ku nirxandina ewr mîna fermankirina qehweyê ye - bihayê bingehîn qet ne biha ye 😵💫
| Amûr / Platform | Binêrevan | Bihayekî zêde | Çima ew dixebite (nîşeyên ecêb tê de ne) |
|---|---|---|---|
| AWS SageMaker | Tîmên ML, pargîdanî | Bi qasî ku hûn bikar tînin bidin | Platforma ML ya tevahî-stack - perwerde, xalên dawî, boriyên. Bi hêz, lê menu li her derê. |
| Google Vertex AI | Tîmên ML, rêxistinên zanistiya daneyan | Bi qasî ku hûn bikar tînin bidin | Perwerdehiyek birêvebirî ya bihêz + qeyda modelan + entegrasyon. Dema ku bitikîne, xwe xweş hîs dike. |
| Fêrbûna Makîneyê ya Azure | Pargîdanî, rêxistinên navendî yên MS | Bi qasî ku hûn bikar tînin bidin | Bi ekosîstema Azure re baş dilîze. Vebijarkên rêveberiyê yên baş, gelek bişkok. |
| Databricks (ML + Lakehouse) | Tîmên giran ên endezyariya daneyan | Abonetî + bikaranîn | Ji bo tevlihevkirina boriyên daneyan + ML-ê li yek cîhekî pir baş e. Gelek caran ji hêla tîmên pratîkî ve tê hezkirin. |
| Taybetmendiyên AI-ya Snowflake | Rêxistinên analîtîk-pêşîn | Li gorî bikaranînê | Baş e dema ku cîhana te jixwe di depoyekê de be. Kêmtir "laboratûara ML", bêtir "AI di şêweya SQL de" |
| IBM watsonx | Pîşesaziyên birêkûpêk | Bihayê pargîdaniyê | Rêveberî û kontrolên pargîdaniyan di nav mijarên girîng de ne. Pir caran ji bo sazûmanên ku polîtîka-giraniya wan heye tê hilbijartin. |
| Kubernetesên Birêvebirî (DIY ML) | Endezyarên platformê | Têgûherr | Nerm û xwerû. Her wiha… êşa ku dişkê hûn xwedî dikin 🙃 |
| Tesbîtkirina bêserver (fonksiyon + xalên dawî) | Tîmên hilberê | Li gorî bikaranînê | Ji bo trafîka bi lez û bez pir baş e. Destpêkirina sar û derengmayînê wekî bazekî temaşe bikin. |
Ev ne li ser hilbijartina "ya herî baş" e - ew li ser lihevhatina bi rastiya tîmê we re ye. Ev sirra bêdeng e.
Rewşên Bikaranîna Hevpar ji bo AI di Hesabkirina Ewr de (Bi Nimûneyan) 🧩✨
Li vir e ku sazkirinên AI-ê di nav ewr de serdikevin:
1) Otomatîkkirina piştgiriya xerîdaran 💬
-
alîkarên sohbetê
-
rêwîtîya bilêtan
-
kurtenivîsandin
-
tespîtkirina hest û niyetê APIya Zimanê Xwezayî ya Cloudê
2) Sîstemên pêşniyarkirinê 🛒
-
pêşniyarên hilberê
-
xwarinên naverokê
-
"xelkê jî kirîn"
Ev pir caran hewceyê texmînên pîvanbar û nûvekirinên nêzîkî-dem-rast in.
3) Tesbîtkirina sextekarîyê û nirxandina rîskê 🕵️
Cloud birêvebirina bursts, weşana bûyeran, û birêvebirina ensembles hêsantir dike.
4) Îstîxbarata belgeyan 📄
-
Boriyên OCR
-
derxistina hebûnê
-
analîza peymanê
-
şîrovekirina fatûreyan Fonksiyonên AI yên Snowflake Cortex
Di gelek rêxistinan de, ev e ku dem bi bêdengî tê vegerandin.
5) Pêşbînîkirin û baştirkirina jêhatîbûnê 📦
Pêşbîniya daxwazê, plansaziya envanterê, çêtirkirina rêyan. Ewr dibe alîkar ji ber ku daneyên mezin in û ji nû ve perwerdekirin pir caran çêdibe.
6) Serlêdanên AI yên afirîner 🪄
-
nivîsandina naverokê
-
alîkariya kodê
-
botên zanîna navxweyî (RAG)
-
kaxeza RAG (Retrieval-Augmented Generation)
ya çêkirina daneyên sentetîk Ev pir caran ew kêlî ye ku şirket di dawiyê de dibêjin: "Divê em bizanin qaîdeyên gihîştina daneyên me li ku ne." 😬
Şêweyên Mîmarî yên Ku Hûn ê Li Her Derê Bibînin 🏗️
Şêweya 1: Platforma ML ya Birêvebirî (rêya "em serêşên kêmtir dixwazin") 😌
-
barkirina daneyan
-
perwerde bi karên birêvebirî
-
li ser xalên dawî yên birêvebirî bicîh bike
-
çavdêriya li ser dashboardên platformê SageMaker Model Monitor Vertex AI Model Monitoring
Dema ku leza girîng be û hûn naxwazin amûrên navxweyî ji sifirê ava bikin, baş dixebite.
Şêweya 2: Lakehouse + ML (rêya "pêşî daneyan") 🏞️
-
yekkirina karên endezyariya daneyan + ML
-
defteran, boriyan, endezyariya taybetmendiyan nêzîkî daneyan bimeşînin
-
ji bo rêxistinên ku jixwe di pergalên analîtîk ên mezin de dijîn xurt e Databricks Lakehouse
Nimûneya 3: ML-ya konteynerkirî li ser Kubernetes (rêya "em kontrolê dixwazin") 🎛️
-
modelên pakêtan di konteyneran de
-
pîvandin bi polîtîkayên pîvandina otomatîkî Kubernetes: Pîvana Otomatîk a Podê ya Horizontal
-
entegrekirina tora karûbarê, çavdêrîkirin, rêveberiya razên
Her wiha wekî: "Em bawer in, û her weha em hez dikin ku di demjimêrên xerîb de debugging bikin." tê zanîn
Şêweya 4: RAG (Retrieval-Augmented Generation) (rêya "zanîna xwe bi kar bîne") 📚🤝
-
belgeyên di depoya ewr de
-
bicihkirin + depoya vektorê
-
qata vegerandinê çarçoveyê dide modelekê
-
parêzvanên parastinê + kontrola gihîştinê + tomarkirina tomarê Kaxeza Vegerandina-Zêdekirî ya Çêkirinê (RAG)
Ev beşek girîng a danûstandinên AI-ya nûjen di nav ewr de ye ji ber ku ew e ku çend karsaziyên rastîn bi ewlehî AI-ya hilberîner bikar tînin.
MLOps: Beşa ku Her Kes Kêm Tîne Qesd 🧯
Eger hûn dixwazin AI di ewr de di hilberînê de tevbigere, hûn hewceyê MLOps in. Ne ji ber ku ew modê ye - ji ber ku model diguherin, dane diguherin, û bikarhêner bi awayê herî xirab afirîner in Google Cloud: MLOps çi ye ?.
Parçeyên sereke:
-
Şopandina Ceribandinê : çi kar kir, çi nexebitî Şopandina MLflow
-
Qeyda modelan : modelên pejirandî, guhertoyên, metadata Qeyda Modelan a MLflow Qeyda Modelan a Vertex AI
-
CI-CD ji bo ML : ceribandin + otomasyona bicihkirinê Google Cloud MLOps (CD û otomasyon)
-
Dikana Taybetmendiyê : taybetmendiyên domdar li seranserê perwerde û encamnameyê Dikana Taybetmendiya SageMaker
-
Çavdêrîkirin : guherîna performansê, nîşanên alîgiriyê, derengî, lêçûn Çavdêriya Modela SageMaker Çavdêriya Modela Vertex AI
-
Stratejiya vegerandinê : erê, mîna nermalava birêkûpêk
Eger tu vê yekê paşguh bikî, tu dê bigihîjî "baxçeyekî model" 🦓 ku her tişt zindî ye, tiştek nehatiye nîşankirin, û tu ji vekirina derî ditirsî.
Ewlehî, Nepenî, û Pabendbûn (Ne Beşa Xweş e, Lê… Erê) 🔐😅
Zanyarîya sûnî (AI) di cloud computing de çend pirsên tûj derdixe holê:
Kontrola gihîştina daneyan 🧾
Kî dikare bigihîje daneyên perwerdeyê? Têketinên texmînan? Pêşniyar? Derketan?
Şîfrekirin û raz 🗝️
Kilît, nîşanekan, û bawernameyan hewceyê destgirtinên rast in. "Di pelê mîhengê de" destgirtin nîne.
Tecrîd û kirêdarî 🧱
Hin rêxistin ji bo pêşdebirin, amadekirin û hilberînê jîngehên cuda hewce dikin. Cloud dibe alîkar - lê tenê heke hûn wê bi rêkûpêk saz bikin.
Kontrolkirin 📋
Dezgehên birêkûpêk pir caran hewce ne ku nîşan bidin:
-
çi daneyên hatine bikaranîn
-
biryar çawa hatin dayîn
-
kê çi bi kar anî
-
IBM watsonx.governance guherand
Rêvebiriya rîska modelê ⚠️
Ev di nav xwe de digire:
-
kontrolên alîgiriyê
-
ceribandina dijberî
-
parastinên derzîkirina bilez (ji bo AI-ya hilberîner)
-
fîlterkirina derana ewle
Ev hemû vedigere ser mijara sereke: ne tenê "AI li ser înternetê tê mêvandarkirin" e. Ew AI ye ku di bin sînorkirinên rastîn de tê xebitandin.
Serişteyên Mesref û Performansê (Ji bo ku hûn paşê negrin) 💸😵💫
Çend serişteyên ceribandî yên di şer de:
-
Modela herî biçûk a ku hewcedariyê pêk tîne bikar bîne
. Mezintir ne her tim çêtir e. Carinan tenê… mezintir e. -
Encama komê dema ku gengaz
be Veguherîna komê ya SageMaker erzantir û bibandortir . -
Bi awayekî êrîşkar keşif bike,
bi taybetî ji bo lêpirsîn û bicihkirinên dubare. -
Pîvana otomatîk, lê sînordar bike
Pîvana bêsînor dikare were wateya xerckirina bêsînor Kubernetes: Pîvana Otomatîk a Horizontal Pod . Ji min bipirse ka ez çawa dizanim… bi rastî, neke 😬 -
Mesrefê li gorî xala dawî û taybetmendiyê bişopînin.
Wekî din hûn ê tiştê xelet çêtir bikin. -
Ji bo perwerdeyê hesabkirina spot-preemptible bikar bînin
Ger karên we yên perwerdeyê karibin astengiyan birêve bibin teserûfeke mezin çêdibe. Amazon EC2 Spot Instances Google Cloud Preemptible VMs .
Xeletiyên ku Mirov Dikin (Heta Tîmên Jîr jî) 🤦♂️
-
Dermankirina AI-ya ewr wekî "tenê modelek têxe hundur"
-
Kalîteya daneyan heta kêliya dawî paşguh kirin
-
Şandina modelek bêyî çavdêriya SageMaker Model Monitor
-
Ne plan dikim ku ji nû ve kadansê perwerde bikim Google Cloud: MLOps çi ye?
-
Ji bîr dikim ku tîmên ewlehiyê heta hefteya destpêkirinê hene 😬
-
Zêde-endezyarî ji roja yekem ve (carinan bingehek hêsan qezenc dike)
Her wiha, yek jî rewşeke bêdeng û hovane: tîm kêm dinirxînin ka bikarhêner çiqasî latency nefret dikin. Modelek ku hinekî kêmtir rast be lê zû be pir caran serdikeve. Mirov mûcîzeyên piçûk ên bêsebr in.
Xalên Sereke 🧾✅
AI di Hesabkirina Ewr de pratîka tevahî ya avakirin û xebitandina AI-ê bi karanîna binesaziya ewr e - pîvandina perwerdeyê, hêsankirina bicihkirinê, entegrekirina boriyên daneyan, û xebitandina modelan bi MLOps, ewlehî û rêveberiyê re Google Cloud: MLOps çi ye? NIST SP 800-145 .
Kurtebirîyeke bilez:
-
Ewr binesaziya AI dide ji bo mezinkirin û şandinê 🚀 NIST SP 800-145
-
AI "mejiyên" karên ewr dide ku biryaran otomatîk dike 🤖
-
Sêhr ne tenê perwerde ye - ew bicîhkirin, çavdêrîkirin û rêvebirin e 🧠🔐 SageMaker Model Monitor
-
Platforman li gorî pêdiviyên tîmê hilbijêrin, ne li gorî mij û dûmana pazarê 📌
-
Mîna bazekî ku çavik li xwe dike, li lêçûn û operasyonan temaşe bike 🦅👓 (metaforeke xirab e, lê hûn fêm dikin)
Eger tu bi fikra "AI di cloud computing de tenê modelek API ye" hatiyî vir, na - ew ekosîstemek tevahî ye. Carinan elegant, carinan aloz, carinan her du jî di heman piştî nîvro de 😅☁️
Pirsên Pir tên Pirsîn
"AI di cloud computing de" di şertên rojane de tê çi wateyê
AI di hesabkirina ewr de tê vê wateyê ku hûn platformên ewr bikar tînin da ku daneyan hilînin, hesabkirinê (CPU/GPU/TPU) bizivirînin, modelan perwerde bikin, wan bicîh bikin û wan bişopînin - bêyî ku xwediyê hardware bin. Di pratîkê de, ewr dibe cihê ku tevahiya çerxa jiyana we ya AI lê dimeşe. Hûn tiştê ku hûn hewce ne kirê dikin dema ku hûn hewce ne, dûv re dema ku we qedand piçûktir dikin.
Çima projeyên AI bêyî binesaziya şêwaza cloud û MLOps têk diçin
Piraniya têkçûnan li dora modelê çêdibin, ne di hundurê wê de: daneyên nelihev, jîngehên nelihev, bicihkirinên nazik, û nebûna çavdêriyê. Amûrên ewr dibin alîkar ku şêwazên hilanîn, hesabkirin û bicihkirinê standard bikin da ku model li ser "ew li ser laptopa min xebitî" asê nemînin. MLOps çîmentoya wenda lê zêde dike: şopandin, qeyd, boriyan, û vegerandina pergalê da ku pergal dubarekirî û domdar bimîne.
Rêbaza karê ya tîpîk ji bo AI di hesabkirina ewr de, ji daneyan bigire heya hilberînê
Herikînek hevpar ev e: daneyên dikevin depoya ewr, dibin taybetmendî, dû re model li ser hesabkirina pîvanbar têne perwerdekirin. Piştre, hûn bi rêya xala dawî ya API, karê komî, sazkirina bê server, an karûbarê Kubernetes bicîh dikin. Di dawiyê de, hûn derengî, drift, û lêçûn dişopînin, û dû re bi ji nû ve perwerdekirin û bicîhkirinên ewletir dubare dikin. Piraniya boriyên rastîn bi berdewamî diqelibin li şûna ku carekê bişînin.
Hilbijartin di navbera SageMaker, Vertex AI, Azure ML, Databricks, û Kubernetes de
Li gorî rastiya tîmê xwe hilbijêrin, ne li gorî dengê kirrûbirra "platforma çêtirîn". Platformên ML-ê yên birêvebirî (SageMaker/Vertex AI/Azure ML) bi karên perwerdehiyê, xalên dawî, qeydan û çavdêriyê serêşên operasyonel kêm dikin. Databricks pir caran ji bo tîmên giran-endezyariya daneyan ên ku dixwazin ML nêzîkî boriyan û analîtîkan be, guncan e. Kubernetes kontrol û xwerûkirina herî zêde dide, lê hûn di heman demê de xwediyê pêbaweriyê, polîtîkayên pîvandinê û debuggingê ne dema ku tişt têk diçin.
Şêweyên mîmarî yên ku îro di sazkirinên ewr ên AI de herî zêde xuya dibin
Hûn ê bi berdewamî çar şablonan bibînin: platformên ML-ya birêvebirî ji bo lezê, lakehouse + ML ji bo rêxistinên ku pêşî daneyan digirin, ML-ya konteynerkirî li ser Kubernetes ji bo kontrolê, û RAG (nifşa zêdekirî ya vegerandinê) ji bo "bi ewlehî zanîna me ya navxweyî bikar bînin." RAG bi gelemperî belgeyên di depoya ewr de, bicîhkirin + depoyek vektor, çînek vegerandinê, û kontrolên gihîştinê bi têketina tomarkirinê vedihewîne. Şablona ku hûn hildibijêrin divê bi rêveberî û gihîştina operasyonên we re li hev bike.
Tîm çawa modelên AI-ya ewr bicîh dikin: API-yên REST, karên komî, bê server, an Kubernetes
API-yên REST ji bo pêşbîniyên demrast gelemperî ne dema ku derengiya hilberê girîng e. Tesbîtkirina komî ji bo xalên bernamekirî û bikêrhatina lêçûnê pir baş e, nemaze dema ku encam ne hewce ne ku tavilê bin. Xalên dawî yên bê server dikarin ji bo trafîka tûj baş bixebitin, lê destpêkên sar û derengî hewceyê baldariyê ne. Kubernetes îdeal e dema ku hûn hewceyê pîvandina hûrgulî û entegrasyonê bi amûrên platformê re ne, lê ew tevliheviya operasyonê zêde dike.
Ji bo ku pergalên AI saxlem bimînin, di hilberînê de çi were şopandin
Herî kêm, derengmayîn, rêjeyên çewtiyê, û lêçûna her pêşbîniyê bişopînin da ku pêbawerî û budçe xuya bimînin. Li aliyê ML-ê, şopandina dûrketina daneyan û dûrketina performansê bikin da ku dema ku rastiya di bin modelê de diguhere bigirin. Tomarkirina rewşên qirax û encamên xirab jî girîng e, nemaze ji bo rewşên karanîna hilberîner ku bikarhêner dikarin bi awayekî afirîner dijber bin. Çavdêriya baş di heman demê de piştgirî dide biryarên vegerandinê dema ku model paşve diçin.
Kêmkirina lêçûnên AI-ya ewr bêyî kêmkirina performansê
Rêbazek hevpar bikaranîna modela herî biçûk e ku pêdiviyê pêk tîne, dûv re jî baştirkirina texmînan bi komkirin û cachingê. Pîvana otomatîk dibe alîkar, lê pêdivî bi sînoran heye da ku "elastîk" nebe "mesrefên bêsînor". Ji bo perwerdeyê, hesabkirina cîh/pêşwext dikare gelek teserûf bike ger karên we astengiyan tehemûl bikin. Şopandina lêçûnê li gorî xala dawî û li gorî taybetmendiyê rê li ber we digire ku hûn beşa xelet a pergalê baştir bikin.
Xetereyên ewlehî û lihevhatinê yên herî mezin bi AI re di ewr de
Xetereyên mezin gihîştina daneyên bêkontrol, rêveberiya nehêniyên qels, û windabûna şopên denetimê yên ji bo kê çi perwerde kiriye û bikar aniye ne. AI-ya afirîner serêşên zêde yên wekî derzîkirina bilez, derketinên ne ewle, û daneyên hesas ên ku di tomarên tomarê de xuya dibin zêde dike. Gelek boriyan hewceyê îzolekirina jîngehê (pêşvebirin/qonaxkirin/berhemkirin) û polîtîkayên zelal ji bo pêşniyar, derketin û tomarkirina texmînan in. Sazkirinên herî ewledar rêveberiyê wekî pêdiviyek pergala bingehîn dibînin, ne wekî patchek hefteya destpêkirinê.
Referans
-
Enstîtuya Neteweyî ya Standard û Teknolojiyê (NIST) - SP 800-145 (Dawî) - csrc.nist.gov
-
Google Cloud - GPU ji bo AI - cloud.google.com
-
Google Cloud - Cloud TPU - docs.cloud.google.com
-
Xizmetên Webê yên Amazonê (AWS) - Amazon S3 (hilanîna tiştan) - aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) - Gola daneyan çi ye? - aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) - Depoya daneyan çi ye? - aws.amazon.com
-
Xizmetên Webê yên Amazonê (AWS) - Xizmetên AI yên AWS - aws.amazon.com
-
Google Cloud - API-yên AI yên Google Cloud - cloud.google.com
-
Google Cloud - MLOps çi ye? - cloud.google.com
-
Google Cloud - Qeyda Modela AI ya Vertex (Pêşgotin) - docs.cloud.google.com
-
Red Hat - API-ya REST çi ye? - redhat.com
-
Belgekirina Xizmetên Webê yên Amazon (AWS) - Veguherîna Koma SageMaker - docs.aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) - Embara daneyan li hember gola daneyan li hember marta daneyan - aws.amazon.com
-
Microsoft Learn - Qeydên ML yên Azure (MLops) - learn.microsoft.com
-
ser Google Cloud - Google Cloud Storage - docs.cloud.google.com
-
arXiv - Gotara li ser Nifşkirina Zêdekirî ya Vegerandinê (RAG) - arxiv.org
-
Belgekirina Xizmetên Webê yên Amazon (AWS) - SageMaker Serverless Inference - docs.aws.amazon.com
-
Kubernetes - Pîvana Otomatîk a Podê ya Horizontal - kubernetes.io
-
Google Cloud - Pêşbîniyên koma Vertex AI - docs.cloud.google.com
-
Belgekirina Xizmetên Webê yên Amazon (AWS) - Çavdêriya Modela SageMaker - docs.aws.amazon.com
-
Google Cloud - Çavdêriya Modela AI ya Vertex (Bikaranîna çavdêriya modelê) - docs.cloud.google.com
-
Xizmetên Webê yên Amazonê (AWS) - Nimûneyên Amazon EC2 Spot - aws.amazon.com
-
Google Cloud - VM-yên Pêşîgirtî - docs.cloud.google.com
-
Belgekirina Xizmetên Webê yên Amazonê (AWS) - AWS SageMaker: Çawa dixebite (Perwerde) - docs.aws.amazon.com
-
Google Cloud - Google Vertex AI - cloud.google.com
-
Microsoft Azure - Fêrbûna Makîneyê ya Azure - azure.microsoft.com
-
Databricks - Databricks Lakehouse - databricks.com
-
Belgekirina Snowflake - Taybetmendiyên AI yên Snowflake (Rêbernameya Giştî) - docs.snowflake.com
-
IBM - IBM watsonx - ibm.com
-
ya Zimanê Xwezayî ya Google Cloud - docs.cloud.google.com
-
Belgekirina Snowflake - Fonksiyonên AI yên Snowflake Cortex (AI SQL) - docs.snowflake.com
-
MLflow - Şopandina MLflow - mlflow.org
-
MLflow - Qeyda Modela MLflow - mlflow.org
-
Google Cloud - MLOps: Radestkirina domdar û rêzikên otomasyonê di fêrbûna makîneyê de - cloud.google.com
-
Xizmetên Webê yên Amazonê (AWS) - Dikana Taybetmendiyên SageMaker - aws.amazon.com
-
IBM - IBM watsonx.governance - ibm.com