Облачные вычисления - это преобразующая технология, предоставляющая вычислительные услуги, включая серверы, хранилища, базы данных, сети, программное обеспечение, аналитику и интеллект, через интернет, часто называемый "облаком". Эта модель позволяет быстрее внедрять инновации, использовать гибкие ресурсы и получать экономию от масштаба, позволяя пользователям платить только за те услуги, которые они потребляют. Для людей, знакомых с базовыми концепциями машинного обучения (ML), облачные вычисления представляют собой мощную и доступную платформу для разработки, обучения и развертывания моделей без значительных предварительных инвестиций в физическое оборудование. Это снижает эксплуатационные расходы и позволяет эффективно масштабировать инфраструктуру в зависимости от меняющихся потребностей, как это определено такими организациями, как NIST.
Ключевые понятия и преимущества
Облачные вычисления упрощают доступ к ресурсоемким приложениям и их развертывание, что особенно полезно для задач ИИ и ML. Вместо того чтобы управлять физическими дата-центрами, пользователи могут использовать технологические сервисы по требованию от облачных провайдеров, таких как AWS, Google Cloud или Azure. Основные преимущества включают в себя:
- Масштабируемость: Легко масштабируй вычислительные ресурсы вверх или вниз в зависимости от потребностей проекта, что очень важно для работы с большими наборами данных или переменной нагрузкой на вывод.
- Экономическая эффективность: Модели ценообразования "плати, как хочешь" избавляют от необходимости больших капитальных затрат на оборудование.
- Доступность: Получи доступ к мощным вычислительным ресурсам, включая специализированное оборудование вроде GPU и TPU, необходимое для ускорения ML-задач.
- Гибкость: Выбирай из широкого спектра услуг, от базовых хранилищ и вычислений до сложных ML-платформ и API.
- Более быстрые инновации: Сосредоточься на разработке моделей, а не на управлении инфраструктурой, что ускоряет цикл развертывания.
Облачные вычисления в приложениях AI/ML
Облачные вычисления являются основой современных рабочих процессов AI и ML, предоставляя необходимую инфраструктуру и инструменты. Вот два примера:
- Обучение крупномасштабных моделей: Обучение сложных моделей, таких как Ultralytics YOLO часто требует огромных вычислительных мощностей и больших наборов данных. Облачные платформы предоставляют доступ к высокопроизводительным вычислительным ресурсам по запросу. Такие сервисы, как Ultralytics HUB Cloud Training, позволяют пользователям эффективно обучать модели, не владея дорогостоящим оборудованием, используя возможности распределенного обучения на нескольких GPU или TPU.
- Развертывание масштабируемых служб вывода: После того как модель обучена, для ее развертывания в реальных приложениях, таких как обнаружение объектов в реальном времени, требуется масштабируемая и надежная инфраструктура. Облачные провайдеры предлагают управляемые сервисы для размещения моделей в виде конечных точек API, которые могут автоматически масштабироваться в зависимости от входящего трафика, обеспечивая стабильную производительность и доступность. Изучи различные варианты развертывания моделей, подходящие для облачных сред.
Облачные вычисления в сравнении со смежными терминами
Полезно отличать облачные вычисления от смежных понятий:
- Пограничные вычисления: В то время как облачные вычисления опираются на централизованные центры обработки данных, пограничные вычисления обрабатывают данные ближе к источнику, например на IoT-устройствах или локальных серверах. Такой подход минимизирует задержки, что делает его идеальным для приложений, требующих немедленной реакции, например автономных систем. Однако облачные вычисления отлично справляются с крупномасштабной агрегацией данных и сложными вычислениями, которые невозможны на границе. Узнай больше о принципах пограничных вычислений.
- Бессерверные вычисления: Подмножество облачных вычислений, безсерверные вычисления полностью абстрагируют управление серверами. Разработчики развертывают код в виде функций, а облачный провайдер автоматически занимается распределением и масштабированием ресурсов в зависимости от спроса (например, AWS Lambda). Хотя бессерверные вычисления упрощают развертывание приложений, управляемых событиями, традиционные облачные вычисления предлагают больше контроля над базовой инфраструктурой, что может быть необходимо для специализированных ML-нагрузок.
Заключение
Облачные вычисления обеспечивают гибкую, масштабируемую и экономически эффективную основу для разработки и внедрения AI и ML. Используя облачные ресурсы, исследователи и разработчики могут ускорить создание и применение передовых моделей, подобных тем, что предлагает Ultralytics, что способствует инновациям в различных отраслях. Будь то обучение сложных алгоритмов, развертывание сервисов вывода или управление огромными наборами данных, облако предлагает необходимые инструменты и инфраструктуру. Изучи Ultralytics HUB для беспрепятственного управления моделями и их обучения или просмотри блогUltralytics , чтобы узнать о тенденциях в области ИИ и решениях, основанных на облачной инфраструктуре, поддерживаемой такими организациями, как Cloud Native Computing Foundation (CNCF) и Cloud Security Alliance. Открой для себя решенияUltralytics в области компьютерного зрения, созданные для различных потребностей бизнеса.
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI
.webp)
