Il cloud computing è una tecnologia trasformativa che consente agli utenti di accedere e utilizzare le risorse informatiche tramite internet, anziché affidarsi a server locali o dispositivi personali. Questo modello offre l'accesso on-demand a un pool condiviso di risorse informatiche configurabili, tra cui server, storage, database, networking, software, analisi e intelligenza. Per chi ha familiarità con i concetti di base dell'apprendimento automatico (ML), il cloud computing offre un'infrastruttura scalabile e flessibile che può migliorare significativamente lo sviluppo, l'addestramento e la distribuzione di modelli di intelligenza artificiale e ML.
Concetti fondamentali del cloud computing
Il cloud computing si basa su diversi concetti chiave che ne consentono la flessibilità e la scalabilità. La virtualizzazione è una tecnologia fondamentale che permette di eseguire più macchine virtuali (VM) su un singolo server fisico, massimizzando l'utilizzo delle risorse. Queste macchine virtuali possono essere rapidamente messe a disposizione e scalate in base alla domanda, fornendo l'agilità necessaria per i carichi di lavoro dinamici. Un altro concetto fondamentale è l'informatica distribuita, in cui le attività vengono suddivise ed elaborate su più computer interconnessi, migliorando la velocità e l'efficienza di elaborazione.
Tipi di servizi cloud
I servizi cloud sono tipicamente classificati in tre tipi principali:
- Infrastruttura come servizio (IaaS): Fornisce l'accesso a risorse informatiche fondamentali come macchine virtuali, storage e reti. Gli utenti hanno il controllo dei sistemi operativi, delle applicazioni e dei framework di sviluppo.
- Platform as a Service (PaaS): Offre una piattaforma che include l'infrastruttura insieme a strumenti di sviluppo, gestione di database e servizi di analisi aziendale. Semplifica lo sviluppo, il test e la distribuzione delle applicazioni.
- Software come servizio (SaaS): Fornisce applicazioni software via internet, in genere su abbonamento. Gli utenti possono accedere a queste applicazioni tramite un browser web o un'applicazione mobile senza dover gestire l'infrastruttura sottostante.
Cloud Computing in AI e Machine Learning
Il cloud computing svolge un ruolo cruciale nel campo dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico. Le grandi quantità di dati e di potenza di calcolo necessarie per l'addestramento di complessi modelli di ML possono essere gestite in modo efficiente utilizzando le risorse del cloud. Ad esempio, i dati di formazione possono essere archiviati in servizi di storage nel cloud, mentre le potenti GPU e TPU possono essere utilizzate per accelerare la formazione dei modelli. Questa capacità è particolarmente vantaggiosa per le applicazioni di deep learning (DL), che spesso coinvolgono dataset di grandi dimensioni e reti neurali (NN) ad alta intensità di calcolo.
Applicazioni del mondo reale del cloud computing nell'AI/ML
Esempio 1: Formazione di modelli di riconoscimento di immagini su larga scala
Consideriamo uno scenario in cui un'azienda deve addestrare un modello di riconoscimento delle immagini utilizzando milioni di immagini. Utilizzando il cloud computing, l'azienda può archiviare il dataset di immagini nel cloud storage, come Amazon S3 o Google Cloud Storage. Può quindi sfruttare macchine virtuali basate sul cloud e dotate di potenti GPU per addestrare i modelli di rete neurale convoluzionale (CNN). Questa configurazione consente l'elaborazione in parallelo dei dati, riducendo notevolmente i tempi di addestramento rispetto all'utilizzo di hardware locale. Una volta che il modello è stato addestrato, può essere distribuito sul cloud per l'inferenza in tempo reale, fornendo servizi di riconoscimento delle immagini scalabili e accessibili.
Esempio 2: Elaborazione del linguaggio naturale per i chatbot di assistenza clienti
Un'azienda potrebbe voler migliorare la propria assistenza clienti implementando un chatbot dotato di intelligenza artificiale. Utilizzando i servizi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) basati sul cloud, l'azienda può costruire e addestrare un chatbot in grado di comprendere e rispondere alle domande dei clienti. Il processo di addestramento prevede l'alimentazione del modello con grandi serie di dati di interazioni con i clienti, che possono essere gestite ed elaborate in modo efficiente utilizzando le risorse del cloud. Piattaforme cloud come Google Cloud AI Platform e Amazon SageMaker offrono strumenti e servizi specifici per la creazione, l'addestramento e la distribuzione di modelli NLP. Il chatbot addestrato può poi essere distribuito sul cloud, garantendo un'elevata disponibilità e scalabilità per gestire volumi variabili di interazioni con i clienti.
Cloud Computing vs. Edge Computing
Sebbene il cloud computing offra ampie risorse e scalabilità, a volte viene confrontato con l'edge computing, che prevede l'elaborazione dei dati più vicino alla fonte. L'edge computing riduce la latenza e l'utilizzo della larghezza di banda eseguendo i calcoli su dispositivi edge, come smartphone o dispositivi IoT, anziché inviare i dati a un server cloud centralizzato. Questo è particolarmente utile per le applicazioni che richiedono un'inferenza in tempo reale, come i veicoli autonomi o l'analisi video in tempo reale. Tuttavia, l'edge computing ha dei limiti in termini di potenza di calcolo e di storage rispetto al cloud. Ad esempio, l'addestramento di modelli complessi come Ultralytics YOLO può richiedere le solide risorse del cloud, mentre l'inferenza può essere eseguita sul bordo per ottenere tempi di risposta più rapidi.
Cloud Computing e distribuzione dei modelli
La distribuzione dei modelli è una fase critica del ciclo di vita dell'apprendimento automatico e il cloud computing offre diversi vantaggi in questo ambito. Le piattaforme cloud offrono diverse opzioni di distribuzione, tra cui il serverless computing, la containerizzazione (ad esempio, Docker, Kubernetes) e i servizi gestiti. Queste opzioni consentono di scalare, bilanciare il carico e monitorare facilmente i modelli distribuiti. Ultralytics HUB, ad esempio, semplifica la formazione e la distribuzione dei modelli di YOLO fornendo un'interfaccia facile da usare e una perfetta integrazione con le risorse cloud. Esplora Ultralytics HUB per le soluzioni ML no-code per generare, addestrare e distribuire modelli. Con Ultralytics HUB, gli utenti possono sfruttare l'infrastruttura cloud per gestire in modo efficiente i loro progetti di AI e ML, dallo sviluppo alla distribuzione.
Risorse aggiuntive
Sfruttando il cloud computing, le organizzazioni possono sbloccare il pieno potenziale delle loro iniziative di AI e ML, promuovendo l'innovazione e raggiungendo nuovi livelli di efficienza e scalabilità.
%202.png)
