Узнай, как бессерверные вычисления преобразуют рабочие процессы AI и ML благодаря автоматическому масштабированию, экономичности и упрощению операций.
Бессерверные вычисления - это модель выполнения облачных вычислений, при которой разработчики могут создавать и запускать приложения, не управляя базовой инфраструктурой. В этой модели поставщики услуг динамически выделяют ресурсы по мере необходимости, автоматически масштабируя их в зависимости от спроса, и взимают с пользователей плату только за фактически потребленные в процессе выполнения ресурсы. Такой подход избавляет от необходимости выделять, масштабировать или обслуживать серверы, позволяя разработчикам сосредоточиться исключительно на написании кода.
Бессерверные вычисления оказывают значительное влияние на рабочие процессы ИИ и машинного обучения (ML). Они позволяют разработчикам разворачивать сложные модели и приложения, не заботясь об инфраструктуре, облегчая масштабирование ресурсов при выполнении таких задач, как обучение модели, вывод и обработка данных.
Например, Ultralytics HUB использует облачные ресурсы, что упрощает развертывание и масштабирование Ultralytics YOLO моделей. Разработчики могут обучать и разворачивать модели ИИ без необходимости вручную управлять физическими серверами или облачными экземплярами виртуальных машин. Узнай больше о Ultralytics HUB и его роли в демократизации машинного обучения.
Бессерверные вычисления идеально подходят для развертывания моделей машинного обучения для выводов в реальном времени. Например, такие платформы, как AWS Lambda или Google Cloud Functions, позволяют разработчикам разворачивать обученные модели ИИ в виде бессерверных функций, которые обрабатывают входные данные и возвращают предсказания за миллисекунды. Это особенно полезно для таких приложений, как обнаружение объектов в реальном времени с помощью Ultralytics YOLO.
В рабочих процессах ИИ предварительная обработка данных часто включает в себя преобразование больших наборов данных в пригодные для использования форматы. Бессерверные функции можно запускать для обработки данных по требованию, например для изменения размера изображений или создания аннотаций к наборам данных. Изучи инструменты для предварительной обработки данных в проектах по компьютерному зрению.
Бессерверные вычисления по своей сути являются событийно-ориентированными, то есть функции запускаются автоматически по определенным событиям, таким как загрузка новых данных или запросы API. Например, загрузка изображения в облачное хранилище может автоматически вызвать бессерверную функцию для запуска модели обнаружения объектов и сохранения результатов.
В то время как бессерверные вычисления направлены на абстрагирование инфраструктуры в централизованных облачных средах, пограничные вычисления предполагают обработку данных ближе к их источнику, например на IoT-устройствах. Для приложений ИИ, требующих реакции в реальном времени, таких как автономные транспортные средства, пограничные вычисления могут дополнить бессерверные функции. Узнай больше о пограничных вычислениях.
И бессерверные вычисления, и контейнеризация упрощают развертывание приложений, но отличаются подходом. Бессерверные платформы полностью абстрагируют базовую инфраструктуру, в то время как контейнеризация (например, с помощью Docker) требует от разработчиков управления средой выполнения контейнера. Узнай больше о контейнеризации.
Обнаружение объектов в реальном времени в розничной торговле:Ритейлеры могут использовать бессерверные функции для развертывания моделей обнаружения объектов для управления запасами. Например, бессерверный рабочий процесс может обрабатывать изображения с камер магазина, обнаруживать недостающие товары с помощью Ultralytics YOLO, и запускать оповещения о пополнении запасов. Узнай, как ИИ преобразует управление запасами в розничной торговле.
Диагностика в здравоохранении:Бессерверные вычисления используются в здравоохранении для запуска ML-моделей для анализа медицинских изображений по запросу. Например, бессерверная функция может анализировать загруженные снимки МРТ на предмет аномалий, таких как опухоли, обеспечивая экономически эффективную и масштабируемую диагностическую поддержку. Узнай больше об ИИ в здравоохранении.
Ожидается, что по мере развития бессерверных платформ они будут играть все более важную роль в рабочих процессах ИИ. Такие возможности, как более тесная интеграция с ML-фреймворками, поддержка больших моделей и улучшенная латентность, еще больше повысят их пригодность для сложных ИИ-приложений. Изучи, как Ultralytics YOLO модели прокладывают путь к эффективным решениям ИИ в реальном времени.
Бессерверные вычисления преобразуют разработку и развертывание приложений AI и ML, упрощая операции, снижая затраты и обеспечивая динамическое масштабирование. Являясь ключевой технологией в современной инфраструктуре ИИ, она позволяет разработчикам сосредоточиться на инновациях, а не на управлении инфраструктурой.
%25202.png)
%202.png)
