无服务器计算

无服务器计算是一种云计算执行模式，开发人员可以在不管理底层基础设施的情况下构建和运行应用程序。在这种模式下，服务提供商根据需要动态分配资源，并根据需求自动扩展，只对用户在执行过程中实际消耗的资源收费。这种方法无需调配、扩展或维护服务器，让开发人员只需专注于编写代码。

主要功能

• 自动扩展：无服务器平台可自动向上或向下扩展资源，以处理不同的工作负载，确保最佳性能和成本效益。
• 成本效益：用户根据计算时间或内存消耗等实际资源使用情况付费，而不是为预先分配的服务器容量付费。
• 简化操作：通过抽象基础架构管理，无服务器计算消除了服务器配置、打补丁和维护等任务。

与人工智能和 ML 的相关性

无服务器计算对人工智能和机器学习（ML）工作流程具有重大意义。它使开发人员能够部署复杂的模型和应用程序，而无需担心基础设施问题，从而更容易在模型训练、推理和数据处理等任务期间扩展资源。

例如，Ultralytics HUB 利用基于云的资源，简化了模型的部署和扩展。 Ultralytics YOLO模型。开发人员无需手动管理物理服务器或云虚拟机实例，即可训练和部署人工智能模型。进一步了解Ultralytics HUB 及其在机器学习民主化方面的作用。

实际应用

人工智能模型部署

无服务器计算是部署机器学习模型进行实时推理的理想选择。例如，AWS Lambda 或Google Cloud Functions 等平台允许开发人员将训练有素的人工智能模型部署为无服务器函数，在几毫秒内处理输入数据并返回预测结果。这对于使用云计算技术进行实时物体检测等应用尤其有用。 Ultralytics YOLO.

数据预处理和转换

在人工智能工作流中，数据预处理通常涉及将大型数据集转换为可用格式。可以触发无服务器功能来按需处理数据，例如调整图像大小或为数据集生成注释。探索计算机视觉项目中的数据预处理工具。

事件驱动的工作流程

无服务器计算本质上是事件驱动的，这意味着功能会被特定事件自动触发，如新数据上传或 API 请求。例如，将图像上传到云存储桶可自动触发无服务器功能，运行对象检测模型并存储结果。

人工智能和 ML 的优势

1. 可扩展性：无服务器平台可处理不可预测的流量，例如在高需求时段推理请求的峰值。
2. 灵活性：开发人员可以利用无服务器计算将从数据注释到模型评估的各种人工智能任务集成到一个无缝管道中。
3. 即用即付：成本基于实际使用量，这对人工智能工作流程中的实验和迭代开发尤为有利。

与相关概念的区别

无服务器计算与边缘计算

无服务器计算侧重于对集中式云环境中的基础设施进行抽象，而边缘计算则涉及在更靠近数据源的地方处理数据，例如在物联网设备上。对于需要实时响应的人工智能应用（如自动驾驶汽车），边缘计算可作为无服务器功能的补充。了解有关边缘计算的更多信息。

无服务器与容器化

无服务器计算和容器化都能简化应用程序的部署，但它们在方法上有所不同。无服务器平台完全抽象了底层基础设施，而容器化（如使用 Docker）则要求开发人员管理容器的运行环境。了解有关容器化的更多信息。

无服务器人工智能应用实例

1. 零售业的实时对象检测：零售商可以使用无服务器功能来部署对象检测模型，以进行库存管理。例如，无服务器工作流可以处理来自商店摄像头的图像，使用 Ultralytics YOLO并触发补货警报。了解人工智能如何改变零售库存管理。

2. 医疗诊断：无服务器计算可用于医疗领域，按需运行用于医疗图像分析的 ML 模型。例如，无服务器功能可以分析上传的核磁共振扫描图像，查找肿瘤等异常情况，从而提供具有成本效益和可扩展的诊断支持。了解更多医疗领域的人工智能。

无服务器计算在人工智能领域的未来

随着无服务器平台的不断发展，它们有望在人工智能工作流程中发挥更加不可或缺的作用。与 ML 框架更紧密的集成、对大型模型的支持以及延迟的改善等功能将进一步提高它们对复杂人工智能应用的适用性。探索 Ultralytics YOLO模型如何为高效、实时的人工智能解决方案铺平道路。

无服务器计算通过简化操作、降低成本和实现动态扩展，正在改变人工智能和 ML 应用程序的开发和部署。作为现代人工智能基础设施的一项关键技术，它使开发人员能够专注于创新而不是基础设施管理。