Điện toán đám mây

Các khái niệm chính và lợi ích

Điện toán đám mây đơn giản hóa việc truy cập và triển khai các ứng dụng tốn nhiều tài nguyên, đặc biệt có lợi cho các tác vụ AI và ML. Thay vì quản lý các trung tâm dữ liệu vật lý, người dùng có thể tận dụng các dịch vụ công nghệ theo yêu cầu từ các nhà cung cấp đám mây lớn như Amazon Web Services (AWS) , Google Cloud Platform (GCP) hoặc Microsoft Azure . Các lợi ích chính bao gồm:

• Khả năng mở rộng: Dễ dàng tăng hoặc giảm tài nguyên điện toán như GPU hoặc TPU dựa trên nhu cầu của khối lượng công việc ML, chẳng hạn như đào tạo các mô hình học sâu (DL) phức tạp hoặc xử lý lưu lượng suy luận biến đổi.
• Hiệu quả về chi phí: Mô hình định giá trả tiền khi sử dụng giúp loại bỏ nhu cầu chi tiêu vốn lớn cho phần cứng, cho phép người dùng chỉ trả tiền cho thời gian tính toán và dung lượng lưu trữ mà họ sử dụng, tối ưu hóa chi phí đào tạo và triển khai mô hình .
• Khả năng truy cập: Truy cập các tài nguyên điện toán mạnh mẽ và phần cứng chuyên dụng từ bất kỳ đâu có kết nối internet, tạo điều kiện thuận lợi cho việc cộng tác và cho phép các cá nhân và tổ chức nhỏ thực hiện các dự án AI quy mô lớn bằng các công cụ như PyTorch hoặc TensorFlow .
• Dịch vụ được quản lý: Các nhà cung cấp đám mây cung cấp các dịch vụ được quản lý cho cơ sở dữ liệu, lưu trữ dữ liệu ( hồ dữ liệu ), đường ống MLOps và triển khai mô hình , giảm gánh nặng vận hành cho các nhóm phát triển. Bạn có thể tìm thấy nhiều tùy chọn triển khai được ghi chép tại đây .

Điện toán đám mây trong ứng dụng AI/ML

Điện toán đám mây là nền tảng cho quy trình làm việc AI và ML hiện đại, cung cấp cơ sở hạ tầng và công cụ cần thiết. Sau đây là hai ví dụ:

1. Đào tạo mô hình quy mô lớn: Đào tạo các mô hình tiên tiến như Ultralytics YOLO thường đòi hỏi sức mạnh tính toán đáng kể và các tập dữ liệu lớn (ví dụ: tập dữ liệu COCO ). Các nền tảng đám mây cung cấp quyền truy cập vào các cụm GPU hoặc TPU hiệu suất cao, cho phép các nhà nghiên cứu và kỹ sư đào tạo các mô hình hiệu quả trong nhiều giờ hoặc nhiều ngày thay vì nhiều tuần hoặc nhiều tháng. Các dịch vụ như Ultralytics HUB Cloud Training trừu tượng hóa việc quản lý cơ sở hạ tầng, cho phép người dùng tập trung vào việc phát triển mô hình bằng cách sử dụng các tập dữ liệu tùy chỉnh của họ.
2. Triển khai dịch vụ AI có thể mở rộng: Sau khi mô hình ML được đào tạo, nó cần được triển khai để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới ( suy luận ). Các nền tảng đám mây cung cấp các giải pháp lưu trữ có thể mở rộng, cho phép triển khai các mô hình dưới dạng API có thể xử lý số lượng yêu cầu dao động. Ví dụ, dịch vụ phát hiện đối tượng theo thời gian thực để phân tích luồng video có thể tự động mở rộng tài nguyên tính toán cơ bản của nó dựa trên nhu cầu, đảm bảo hiệu suất nhất quán cho các ứng dụng như quản lý lưu lượng truy cập hoặc phân tích bán lẻ . Khám phá nhiều Giải pháp thị giác máy tính Ultralytics tận dụng triển khai đám mây.

Điện toán đám mây so với các thuật ngữ liên quan

Sẽ rất hữu ích khi phân biệt điện toán đám mây với các khái niệm liên quan:

• Điện toán biên : Trong khi điện toán đám mây dựa vào các trung tâm dữ liệu tập trung, điện toán biên xử lý dữ liệu gần hơn với nguồn, trên các thiết bị cục bộ hoặc máy chủ biên. Điều này làm giảm độ trễ và sử dụng băng thông, làm cho nó phù hợp với các ứng dụng thời gian thực như xe tự hành hoặc tự động hóa công nghiệp, nơi phản hồi ngay lập tức là rất quan trọng. Đám mây và biên thường hoạt động cùng nhau trong các mô hình lai. Tìm hiểu thêm về các nguyên tắc điện toán biên tại đây . Ultralytics các mô hình có thể được triển khai trên các thiết bị biên .
• Serverless Computing : Serverless Computing là mô hình thực thi được xây dựng trên cơ sở hạ tầng đám mây, trong đó nhà cung cấp đám mây quản lý động việc phân bổ và cung cấp máy chủ. Các nhà phát triển viết và triển khai mã trong các hàm (như AWS Lambda hoặc Google Cloud Functions ) mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng cơ bản. Nó thường được sử dụng cho các ứng dụng theo sự kiện và các dịch vụ siêu nhỏ, bổ sung cho các dịch vụ đám mây truyền thống.

Kết thúc

Điện toán đám mây cung cấp nền tảng linh hoạt, có thể mở rộng và tiết kiệm chi phí cho việc phát triển và triển khai AI và ML . Bằng cách tận dụng các nguồn tài nguyên đám mây, các nhà nghiên cứu và nhà phát triển có thể đẩy nhanh quá trình tạo và ứng dụng các mô hình tiên tiến như các mô hình do Ultralytics , thúc đẩy sự đổi mới trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau từ chăm sóc sức khỏe đến nông nghiệp . Cho dù để đào tạo các thuật toán phức tạp, triển khai các dịch vụ suy luận hay quản lý các tập dữ liệu lớn, đám mây đều cung cấp các công cụ và cơ sở hạ tầng thiết yếu. Khám phá Ultralytics HUB để quản lý và đào tạo mô hình liền mạch hoặc duyệt qua Blog Ultralytics để biết thông tin chi tiết về các xu hướng và giải pháp AI được hỗ trợ bởi cơ sở hạ tầng đám mây, được hỗ trợ bởi các tổ chức như Cloud Native Computing Foundation (CNCF) và Cloud Security Alliance (CSA) . Bạn cũng có thể xem lại tài liệu Ultralytics để biết hướng dẫn chi tiết.