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 như AWS , Google Cloud hoặc Azure . Các lợi ích chính bao gồm:

• Khả năng mở rộng : Dễ dàng tăng hoặc giảm tài nguyên điện toán dựa trên nhu cầu của dự án, rất quan trọng để xử lý các tập dữ liệu lớn hoặc khối lượng suy luận thay 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.
• Khả năng truy cập : Truy cập vào các tài nguyên điện toán mạnh mẽ, bao gồm phần cứng chuyên dụng như GPU và TPU , cần thiết để tăng tốc các tác vụ ML.
• Tính linh hoạt : Lựa chọn từ nhiều dịch vụ khác nhau, từ lưu trữ và tính toán cơ bản đến các nền tảng ML và API phức tạp.
• Đổi mới nhanh hơn : Tập trung vào phát triển mô hình thay vì quản lý cơ sở hạ tầng, đẩy nhanh chu kỳ triển khai.

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 phức tạp như Ultralytics YOLO thường đòi hỏi sức mạnh tính toán khổng lồ và các tập dữ liệu lớn. Các nền tảng đám mây cung cấp quyền truy cập vào các tài nguyên điện toán hiệu suất cao theo yêu cầu. Các dịch vụ như Ultralytics HUB Cloud Training cho phép người dùng đào tạo các mô hình hiệu quả mà không cần sở hữu phần cứng đắt tiền, tận dụng khả năng đào tạo phân tán trên nhiều GPU hoặc TPU.
2. Triển khai dịch vụ suy luận có thể mở rộng quy mô : Sau khi mô hình được đào tạo, việc triển khai mô hình đó cho các ứng dụng thực tế, chẳng hạn như phát hiện đối tượng theo thời gian thực , đòi hỏi một cơ sở hạ tầng có thể mở rộng quy mô và đáng tin cậy. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây cung cấp các dịch vụ được quản lý để lưu trữ các mô hình dưới dạng điểm cuối API có thể tự động mở rộng quy mô dựa trên lưu lượng truy cập đến, đảm bảo hiệu suất và tính khả dụng nhất quán. Khám phá các tùy chọn triển khai mô hình khác nhau phù hợp với môi trường 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, chẳng hạn như trên các thiết bị IoT hoặc máy chủ cục bộ. Cách tiếp cận này giảm thiểu độ trễ, khiến nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu phản hồi ngay lập tức, như các hệ thống tự động. Tuy nhiên, điện toán đám mây vượt trội trong việc tổng hợp dữ liệu quy mô lớn và các phép tính phức tạp không khả thi ở biên. Tìm hiểu thêm về các nguyên tắc điện toán biên .
• Serverless Computing : Một tập hợp con của điện toán đám mây, điện toán không máy chủ trừu tượng hóa hoàn toàn việc quản lý máy chủ. Các nhà phát triển triển khai mã dưới dạng các hàm và nhà cung cấp đám mây tự động xử lý việc phân bổ tài nguyên và mở rộng quy mô dựa trên nhu cầu (ví dụ: AWS Lambda ). Trong khi không máy chủ đơn giản hóa việc triển khai cho các ứng dụng theo sự kiện, điện toán đám mây truyền thống cung cấp nhiều quyền kiểm soát hơn đối với cơ sở hạ tầng cơ bản, điều này có thể cần thiết cho khối lượng công việc ML chuyên biệt.

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. Cho dù là 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 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 . Khám phá các Giải pháp Thị giác máy tính của Ultralytics được thiết kế riêng cho nhiều nhu cầu kinh doanh khác nhau.