人工智能基础设施(AI Infrastructure)是支撑组织有效开发、部署和管理AI项目的关键。它包括硬件、软件和网络三个核心元素，为处理大量数据、运行机器学习算法以及生成内容和预测提供了坚实基础。一个强大的人工智能基础设施对于从事人工智能领域的组织至关重要，它不仅为AI项目的开发与部署提供了必需的资源，还使得团队能够充分利用机器学习和大数据的潜能，实现数据驱动的观点和决策。
本文的主要内容：
为什么人工智能基础设施很重要？
人工智能基础设施的 5 个关键组成部分
数据存储和管理
计算资源
数据处理框架
机器学习框架
MLOps 平台
为什么人工智能基础设施很重要？
人工智能基础设施的重要性体现在其作为人工智能和机器学习(ML)成功运营的推动者角色，它是创新、效率及竞争力的关键催化剂。以下是人工智能基础设施之所以重要的几个关键原因：- 性能和速度：AI基础设施可以合理地利用GPU、TPU等人工智能芯片进行高性能计算功能，并行处理复杂计算，加速机器学习算法处理大量数据集，提升模型训练和推理速度。
- 可扩展性：随着AI项目的发展，数据量和模型复杂性可能迅速增长。强大的AI基础设施能够适应这种增长，保证团队在未来需求增长时仍能维持性能和可靠性。
- 协作和可再现性：AI基础设施通过提供标准化环境，促进数据科学家和机器学习工程师之间的协作，便于共享、复现和构建工作。MLOps实践和工具可进一步推动这一过程，管理AI项目的全生命周期，提升生产力和缩短上市时间。
- 安全性与合规性：在数据隐私和监管要求日益严格的背景下，强大的AI基础设施能确保数据的安全处理，并帮助遵守相关法律法规和行业标准，减轻潜在的法律和声誉风险。
- 成本效益：虽然初期投资较大，但随着时间推移，AI基础设施能有效节约成本。通过优化资源利用、减少效率低下问题并加快上市时间，它有助于提高AI项目的投资回报率(ROI)。
人工智能基础设施的 5 个关键组成部分
高效的人工智能基础设施为机器学习工程师和数据科学家提供创建、部署和维护模型所需的必要资源。以下是构成典型人工智能技术堆栈的主要组成部分：数据存储和管理
AI应用需要大量数据用于训练和验证。为此，需要可靠的数据存储和管理系统，包括数据库、数据仓库或数据湖，这些可以是本地部署或基于云的服务。数据管理还包括确保数据隐私和安全、数据清洗以及处理不同格式和来源的数据。计算资源
机器学习和AI任务通常是计算密集型的，可能需要专用硬件如AI计算加速卡。数据处理框架
在数据用于AI应用之前，通常需进行预处理，包括数据清洗、转换和结构化。数据处理框架能高效处理大型数据集并执行复杂转换，同时支持分布式处理，显著提升数据处理速度。机器学习框架
机器学习框架比如PyTorch、TensorFlow提供设计、训练和验证机器学习模型的工具和库。这些框架通常支持AI加速卡加速以提升计算速度，并提供自动微分、优化和神经网络层等功能。MLOps 平台
MLOps涉及自动化和简化机器学习生命周期的原则和实践，涵盖从数据收集、模型训练到部署和监控的全过程。MLOps平台帮助管理这一生命周期，包括模型版本控制、自动化训练和部署管道、模型性能监控以及促进数据科学家、机器学习工程师和运营团队之间的协作。设计和构建人工智能基础设施
构建人工智能基础设施是一个涉及多个步骤和考虑因素的过程。以下是该过程的概要：- 明确需求：在开始之前，明确您的AI目标和要解决的问题。这将指导您设计适合的硬件和软件的人工智能基础设施。
- 硬件选择：AI工作负载，尤其是深度学习，通常需要专用硬件。英伟达的GPU常被选用的硬件。根据需求，您也可以考虑国内的AI加速卡。
- 网络：在AI系统中，高效的数据流至关重要。高带宽、低延迟的网络有助于数据在存储和处理位置之间快速移动。
- 数据存储和管理：AI系统需要大量数据。强大的数据存储和管理解决方案，能够处理大数据量、确保数据质量并提供快速、可靠的访问，是必要的。
- 软件堆栈：AI基础设施需要一个包含机器学习库和框架（如TensorFlow、PyTorch）、编程语言（如Python）以及可能的分布式计算平台（如Apache Spark或Hadoop）的软件堆栈。还需要数据准备和清理工具，以及监控和管理AI工作负载的工具。
- 选择部署环境：决定在云端还是本地构建AI基础设施。云提供灵活性和可扩展性，而本地解决方案可能为某些工作负载提供更多控制和更好性能。
- 可扩展性设计：设计AI基础设施以适应不断增加的数据量和更复杂的AI模型。这可能涉及使用分布式计算或利用云中的弹性资源。
- 安全性和合规性：实施安全措施保护数据和AI系统，并确保基础设施符合相关法律和法规，特别是在处理敏感或个人数据时。
- 实施：设计完成后，进行硬件设置、软件安装和配置，并测试以确保一切按预期工作。
- 维护和监控：AI基础设施建成后，进行定期维护和监控，包括软件更新、系统健康状况检查和系统利用率等，以确保其持续良好运行。
本站仅提供存储服务，所有内容均由用户发布，如发现有害或侵权内容，请
点击举报。
