Serverloses Rechnen

Serverless Computing ist ein Cloud-Computing-Ausführungsmodell, bei dem Entwickler Anwendungen erstellen und ausführen können, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur zu verwalten. Bei diesem Modell weisen die Anbieter die Ressourcen dynamisch nach Bedarf zu und skalieren sie automatisch je nach Bedarf. Mit diesem Ansatz entfällt die Notwendigkeit, Server bereitzustellen, zu skalieren oder zu warten, so dass sich die Entwickler/innen ausschließlich auf das Schreiben von Code konzentrieren können.

Hauptmerkmale

• Automatische Skalierung: Serverlose Plattformen skalieren die Ressourcen automatisch nach oben oder unten, um unterschiedliche Arbeitslasten zu bewältigen und so optimale Leistung und Kosteneffizienz zu gewährleisten.
• Kosteneffizienz: Die Nutzer/innen werden nach der tatsächlichen Ressourcennutzung abgerechnet, z. B. nach der verbrauchten Rechenzeit oder dem verbrauchten Arbeitsspeicher, anstatt für vorab zugewiesene Serverkapazitäten zu zahlen.
• Vereinfachter Betrieb: Durch die Abstraktion der Infrastrukturverwaltung entfallen beim serverlosen Computing Aufgaben wie Serverbereitstellung, Patching und Wartung.

Relevanz für KI und ML

Serverloses Computing hat erhebliche Auswirkungen auf KI- und Machine Learning (ML)-Workflows. Es ermöglicht Entwicklern, komplexe Modelle und Anwendungen einzusetzen, ohne sich um die Infrastruktur kümmern zu müssen, und erleichtert die Skalierung von Ressourcen bei Aufgaben wie Modelltraining, Inferenz und Datenverarbeitung.

Ultralytics HUB nutzt zum Beispiel Cloud-basierte Ressourcen und vereinfacht so die Bereitstellung und Skalierung von Ultralytics YOLO Modellen. Entwickler/innen können KI-Modelle trainieren und einsetzen, ohne dass sie physische Server oder Cloud-VM-Instanzen manuell verwalten müssen. Erfahre mehr über Ultralytics HUB und seine Rolle bei der Demokratisierung des maschinellen Lernens.

Anwendungen in der realen Welt

KI-Modell-Einsatz

Serverloses Computing ist ideal für den Einsatz von Machine-Learning-Modellen für Echtzeit-Inferenzen. Plattformen wie AWS Lambda oder Google Cloud Functions ermöglichen es Entwicklern, trainierte KI-Modelle als serverlose Funktionen bereitzustellen, die Eingabedaten verarbeiten und innerhalb von Millisekunden Vorhersagen liefern. Dies ist besonders nützlich für Anwendungen wie die Echtzeit-Objekterkennung mit Ultralytics YOLO.

Datenvorverarbeitung und -umwandlung

In KI-Workflows geht es bei der Datenvorverarbeitung oft darum, große Datensätze in brauchbare Formate umzuwandeln. Serverlose Funktionen können ausgelöst werden, um Daten bei Bedarf zu verarbeiten, z. B. um die Größe von Bildern zu ändern oder Anmerkungen zu Datensätzen zu erstellen. Erforsche Tools für die Datenvorverarbeitung in Computer Vision Projekten.

Ereignisgesteuerte Workflows

Serverless Computing ist von Natur aus ereignisgesteuert, d.h. Funktionen werden automatisch durch bestimmte Ereignisse ausgelöst, wie z.B. neue Daten-Uploads oder API-Anfragen. Das Hochladen eines Bildes in einen Cloud-Speicher könnte zum Beispiel automatisch eine serverlose Funktion auslösen, die ein Objekterkennungsmodell ausführt und die Ergebnisse speichert.

Vorteile in KI und ML

1. Skalierbarkeit: Serverlose Plattformen können mit unvorhersehbarem Datenverkehr umgehen, z. B. mit Spitzen bei Inferenzanfragen in Zeiten hoher Nachfrage.
2. Flexibilität: Entwickler können Serverless Computing nutzen, um verschiedene KI-Aufgaben, von der Datenannotation bis zur Modellbewertung, in eine nahtlose Pipeline zu integrieren.
3. Pay-as-You-Go: Die Kosten basieren auf der tatsächlichen Nutzung, was besonders für Experimente und die iterative Entwicklung von KI-Workflows von Vorteil ist.

Abgrenzung zu verwandten Konzepten

Serverless vs. Edge Computing

Während sich Serverless Computing auf die Abstraktion der Infrastruktur in zentralisierten Cloud-Umgebungen konzentriert, geht es beim Edge Computing um die Verarbeitung von Daten näher an der Datenquelle, zum Beispiel auf IoT-Geräten. Bei KI-Anwendungen, die Echtzeit-Reaktionen erfordern, wie z. B. bei autonomen Fahrzeugen, kann Edge Computing die serverlosen Funktionen ergänzen. Erfahre mehr über Edge Computing.

Serverless vs. Containerisierung

Sowohl das serverlose Computing als auch die Containerisierung vereinfachen die Anwendungsbereitstellung, aber sie unterscheiden sich in ihrem Ansatz. Serverlose Plattformen abstrahieren die zugrunde liegende Infrastruktur vollständig, während bei der Containerisierung (z. B. mit Docker) die Entwickler die Laufzeitumgebung des Containers verwalten müssen. Erfahre mehr über Containerisierung.

Beispiele für serverlose KI-Anwendungen

1. Objekterkennung in Echtzeit im Einzelhandel:Einzelhändler können serverlose Funktionen nutzen, um Modelle zur Objekterkennung für die Bestandsverwaltung einzusetzen. Ein serverloser Workflow kann zum Beispiel Bilder von Ladenkameras verarbeiten, fehlende Produkte mithilfe von Ultralytics YOLOund Warnungen zur Wiederauffüllung auslösen. Erfahre, wie KI die Bestandsverwaltung im Einzelhandel verändert.

2. Diagnostik im Gesundheitswesen:Serverloses Computing wird im Gesundheitswesen eingesetzt, um ML-Modelle für die medizinische Bildanalyse nach Bedarf auszuführen. Eine serverlose Funktion könnte zum Beispiel hochgeladene MRT-Scans auf Anomalien wie Tumore analysieren und so eine kosteneffiziente und skalierbare Diagnoseunterstützung bieten. Erfahre mehr über KI im Gesundheitswesen.

Die Zukunft des Serverless Computing in der KI

Mit der Weiterentwicklung von serverlosen Plattformen wird erwartet, dass sie eine immer wichtigere Rolle in KI-Workflows spielen werden. Funktionen wie eine engere Integration mit ML-Frameworks, die Unterstützung größerer Modelle und eine verbesserte Latenzzeit werden ihre Eignung für komplexe KI-Anwendungen weiter verbessern. Erfahre, wie Ultralytics YOLO Modelle den Weg für effiziente KI-Lösungen in Echtzeit ebnen.

Serverless Computing verändert die Entwicklung und den Einsatz von KI- und ML-Anwendungen, indem es den Betrieb vereinfacht, die Kosten senkt und eine dynamische Skalierung ermöglicht. Als Schlüsseltechnologie für moderne KI-Infrastrukturen ermöglicht es Entwicklern, sich auf Innovationen zu konzentrieren, anstatt die Infrastruktur zu verwalten.