Điện toán đám mây

Điện toán đám mây đề cập đến việc cung cấp các tài nguyên CNTT theo yêu cầu—như máy chủ, lưu trữ, cơ sở dữ liệu, mạng và phần mềm—qua internet. Thay vì các tổ chức phải mua, sở hữu và bảo trì các trung tâm dữ liệu vật lý, họ có thể truy cập các dịch vụ công nghệ khi cần thiết từ nhà cung cấp dịch vụ đám mây. Đối với những người làm trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học máy (ML) , mô hình này mang tính đột phá. Nó cung cấp khả năng mở rộng linh hoạt cần thiết để xử lý các tập dữ liệu khổng lồ và các phép tính phức tạp mà không cần chi phí đầu tư ban đầu quá lớn cho phần cứng.

Tầm quan trọng của điện toán đám mây trong phát triển trí tuệ nhân tạo

Mối quan hệ cộng sinh giữa cơ sở hạ tầng đám mây và trí tuệ nhân tạo hiện đại đã thúc đẩy sự đổi mới công nghệ. Việc huấn luyện các mô hình Học sâu (Deep Learning - DL) phức tạp đòi hỏi sức mạnh xử lý khổng lồ. Các nền tảng đám mây cung cấp quyền truy cập tức thời vào các cụm bộ xử lý đồ họa (GPU) và bộ xử lý Tensor (TPU) hiệu năng cao, cho phép các nhà nghiên cứu thực hiện huấn luyện phân tán trên lượng dữ liệu huấn luyện khổng lồ.

Ngoài sức mạnh xử lý thô, dịch vụ đám mây còn giúp đơn giản hóa các hoạt động học máy (MLOps) . Từ việc thu thập và gắn nhãn dữ liệu đến triển khai và giám sát mô hình , đám mây cung cấp một hệ sinh thái thống nhất. Điều này cho phép các nhóm tập trung vào việc tinh chỉnh thuật toán thay vì quản lý cơ sở hạ tầng. Ví dụ, Nền tảng Ultralytics sử dụng tài nguyên đám mây để đơn giản hóa việc huấn luyện và quản lý các mô hình thị giác như YOLO26 .

Mô hình dịch vụ cốt lõi

Điện toán đám mây thường được phân loại thành ba mô hình, mỗi mô hình cung cấp các mức độ kiểm soát khác nhau:

• Cơ sở hạ tầng như một dịch vụ (IaaS): Cung cấp các tài nguyên tính toán và lưu trữ cơ bản. Người dùng quản lý hệ điều hành và các ứng dụng, thường sử dụng các công cụ như container Docker . Ví dụ bao gồm Amazon EC2 và Google Compute Engine .
• Nền tảng dưới dạng dịch vụ (PaaS): Loại bỏ nhu cầu quản lý cơ sở hạ tầng bên dưới, cho phép các nhà phát triển tập trung vào việc triển khai ứng dụng. Điều này phổ biến đối với quản lý cơ sở dữ liệu và lưu trữ ứng dụng.
• Phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS): Cung cấp các sản phẩm phần mềm hoàn chỉnh qua internet. Nền tảng Ultralytics là một ví dụ điển hình về SaaS, cung cấp giao diện không cần lập trình để huấn luyện các mô hình thị giác máy tính .

Ứng dụng thực tế trong AI

Điện toán đám mây cho phép các giải pháp trí tuệ nhân tạo hoạt động trên phạm vi toàn cầu trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

• Chụp ảnh y tế: Các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe sử dụng điện toán đám mây để lưu trữ hàng petabyte dữ liệu một cách an toàn. Các thuật toán phân tích hình ảnh y tế chạy trên máy chủ đám mây có thể xử lý ảnh chụp MRI hoặc CT để hỗ trợ các bác sĩ X quang phát hiện các bất thường. Quá trình xử lý tập trung này đảm bảo rằng các phiên bản phần mềm mới nhất luôn được sử dụng.
• Bán lẻ thông minh: Các nhà bán lẻ tận dụng camera kết nối đám mây để phát hiện vật thể , theo dõi mức tồn kho và phân tích lưu lượng khách hàng. Dữ liệu được truyền tải lên đám mây, xử lý để trích xuất thông tin chi tiết và hiển thị trực quan trên bảng điều khiển dành cho người quản lý cửa hàng. Hãy xem cách trí tuệ nhân tạo (AI) tối ưu hóa hoạt động trong ngành bán lẻ .

Điện toán đám mây so với điện toán biên

Điều quan trọng là phải phân biệt điện toán đám mây với điện toán biên , vì chúng đóng vai trò bổ sung cho nhau trong quy trình xử lý AI.

• Điện toán đám mây: Tập trung xử lý dữ liệu tại các trung tâm dữ liệu khổng lồ. Đây là giải pháp tối ưu cho các khối lượng công việc lớn như huấn luyện mô hình, phân tích dữ liệu lớn lịch sử và lưu trữ dài hạn.
• Điện toán biên: Xử lý dữ liệu gần nguồn phát sinh (ví dụ: thiết bị IoT, robot sản xuất). Điều này giúp giảm thiểu độ trễ suy luận và mức sử dụng băng thông.

Một quy trình làm việc phổ biến bao gồm huấn luyện một mô hình mạnh mẽ như YOLO26 trên nền tảng đám mây để tận dụng sức mạnh xử lý của GPU tốc độ cao, sau đó xuất mô hình đó sang định dạng như ONNX để thực thi hiệu quả trên thiết bị biên.

Ví dụ: Đào tạo mô hình sẵn sàng cho điện toán đám mây

Sau đây Python Đoạn mã này minh họa cách bắt đầu huấn luyện mô hình YOLO26. Mặc dù mã này có thể chạy cục bộ, nhưng nó được thiết kế để mở rộng liền mạch sang môi trường đám mây, nơi mà... GPU Nguồn lực giúp đẩy nhanh quá trình một cách đáng kể.

from ultralytics import YOLO

# Load the latest YOLO26 model (recommended for speed and accuracy)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Train the model on the COCO8 dataset
# Cloud GPUs drastically reduce training time for larger datasets
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)

Đối với các dự án quy mô lớn, việc sử dụng các giải pháp huấn luyện trên nền tảng đám mây đảm bảo trọng số mô hình được tối ưu hóa hiệu quả mà không làm quá tải các máy trạm cục bộ.