云计算

主要概念和优势

云计算简化了资源密集型应用程序的访问和部署，这对人工智能和 ML 任务尤其有利。用户可以利用AWS、Google Cloud 或Azure 等云提供商提供的按需技术服务，而无需管理物理数据中心。主要优势包括

• 可扩展性：可根据项目需求轻松扩大或缩小计算资源，这对于处理大型数据集或可变推理负载至关重要。
• 成本效益：现收现付的定价模式无需大量的硬件资本支出。
• 可访问性：获取强大的计算资源，包括GPU和TPU 等加速 ML 任务所必需的专用硬件。
• 灵活性：从基本的存储和计算到复杂的 ML 平台和 API，有多种服务可供选择。
• 更快的创新：专注于模型开发而非基础设施管理，加快部署周期。

人工智能/移动语言应用中的云计算

云计算是现代人工智能和 ML 工作流程的基础，它提供了必要的基础设施和工具。这里有两个例子：

1. 大规模模型训练：训练复杂的模型，如 Ultralytics YOLO等复杂模型的训练往往需要巨大的计算能力和大型数据集。云平台可按需提供高性能计算资源。Ultralytics HUB 云培训等服务允许用户利用多个 GPU 或 TPU 的分布式培训功能，在不拥有昂贵硬件的情况下高效地培训模型。
2. 部署可扩展的推理服务：模型训练完成后，要将其部署到真实世界的应用中（如实时物体检测），就需要一个可扩展且可靠的基础设施。云提供商提供托管服务，将模型托管为 API 端点，可根据进入的流量自动扩展，确保性能和可用性的一致性。探索适合云环境的各种模型部署选项。

云计算与相关术语

将云计算与相关概念区分开来很有帮助：

• 边缘计算：云计算依赖于集中式数据中心，而边缘计算处理的数据更接近源头，如物联网设备或本地服务器。这种方法最大限度地减少了延迟，非常适合需要即时响应的应用，如自主系统。然而，云计算擅长大规模数据聚合和复杂计算，这在边缘计算中并不可行。进一步了解边缘计算原理。
• 无服务器计算：作为云计算的一个子集，无服务器计算完全抽象了服务器管理。开发人员将代码部署为函数，云提供商根据需求自动处理资源分配和扩展（如AWS Lambda）。虽然无服务器简化了事件驱动型应用的部署，但传统云计算提供了对底层基础设施的更多控制，这对于专门的 ML 工作负载来说可能是必要的。

结论

云计算为人工智能和 ML 的开发和部署提供了灵活、可扩展且经济高效的基础。通过利用云资源，研究人员和开发人员可以加速创建和应用Ultralytics 提供的先进模型，从而推动各行各业的创新。无论是训练复杂算法、部署推理服务，还是管理庞大的数据集，云计算都能提供必不可少的工具和基础设施。探索Ultralytics HUB，了解无缝模型管理和培训，或浏览Ultralytics 博客，了解由云原生计算基金会（CNCF）和云安全联盟 （Cloud Security Alliance）等组织支持的云基础设施驱动的人工智能趋势和解决方案。了解Ultralytics为各种业务需求量身定制的计算机视觉解决方案。