ਛੋਟਾ ਜਵਾਬ: ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰ ਕਰਨ, ਰੈਂਟ ਕੰਪਿਊਟ ਕਰਨ, ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਰੱਖਣ ਲਈ। ਇਹ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਡੇਟਾ, ਤੈਨਾਤੀ ਅਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਗਣਿਤ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਨਹੀਂ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਸਕੇਲਿੰਗ ਜਾਂ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਰੀਲੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਲਾਉਡ + MLOps ਵਿਹਾਰਕ ਰਸਤਾ ਹੈ।
ਮੁੱਖ ਗੱਲਾਂ:
ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ: ਭੂਮੀ ਡੇਟਾ, ਨਿਰਮਾਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਸਿਖਲਾਈ, ਤੈਨਾਤ, ਫਿਰ ਵਹਿਣ, ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ।
ਸ਼ਾਸਨ: ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਆਡਿਟ ਲੌਗ, ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵੱਖਰਾ ਬਣਾਓ।
ਪ੍ਰਜਨਨਯੋਗਤਾ: ਡੇਟਾ ਸੰਸਕਰਣ, ਕੋਡ, ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਰਨ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਰਹਿਣ।
ਲਾਗਤ ਨਿਯੰਤਰਣ: ਬਿੱਲ ਦੇ ਝਟਕਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਬੈਚਿੰਗ, ਕੈਚਿੰਗ, ਆਟੋਸਕੇਲਿੰਗ ਕੈਪਸ, ਅਤੇ ਸਪਾਟ/ਪ੍ਰੀਐਮਪਟੀਬਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਤੈਨਾਤੀ ਪੈਟਰਨ: ਟੀਮ ਹਕੀਕਤ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਲੇਕਹਾਊਸ ਵਰਕਫਲੋ, ਕੁਬਰਨੇਟਸ, ਜਾਂ RAG ਚੁਣੋ।
ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
🔗 ਚੋਟੀ ਦੇ AI ਕਲਾਉਡ ਕਾਰੋਬਾਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਟੂਲ
ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ ਜੋ ਕਾਰਜਾਂ, ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।.
🔗 ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ
GenAI ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਮੁੱਖ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ, ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ।.
🔗 ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਮੁਫ਼ਤ AI ਟੂਲ
ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ, ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮੁਫ਼ਤ AI ਹੱਲ।.
🔗 ਇੱਕ ਸੇਵਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ AI ਕੀ ਹੈ?
AIaaS, ਲਾਭਾਂ, ਕੀਮਤ ਮਾਡਲਾਂ, ਅਤੇ ਆਮ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸਦਾ ਹੈ।.
ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਏਆਈ: ਸਰਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ 🧠☁️
ਇਸਦੇ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਹਨਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨਾ:
-
ਕੰਪਿਊਟ ਪਾਵਰ (CPUs, GPUs, TPUs) ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ: AI ਕਲਾਉਡ TPU ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ
-
ਸਟੋਰੇਜ (ਡੇਟਾ ਝੀਲਾਂ, ਗੋਦਾਮ, ਵਸਤੂ ਸਟੋਰੇਜ) AWS: ਡੇਟਾ ਝੀਲ ਕੀ ਹੈ? AWS: ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਕੀ ਹੈ? Amazon S3 (ਆਬਜੈਕਟ ਸਟੋਰੇਜ)
-
ਏਆਈ ਸੇਵਾਵਾਂ (ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ, ਤੈਨਾਤੀ, ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ, ਭਾਸ਼ਣ, ਐਨਐਲਪੀ ਲਈ ਏਪੀਆਈ) ਏਡਬਲਯੂਐਸ ਏਆਈ ਸੇਵਾਵਾਂ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਏਪੀਆਈ
-
MLOps ਟੂਲਿੰਗ (ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਨਿਗਰਾਨੀ, ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ, ML ਲਈ CI-CD) ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ: MLOps ਕੀ ਹੈ? ਵਰਟੈਕਸ AI ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ
ਆਪਣਾ ਮਹਿੰਗਾ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਖਰੀਦਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ NIST SP 800-145। ਜਿਵੇਂ ਆਪਣੇ ਗੈਰੇਜ ਵਿੱਚ ਜਿੰਮ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਤੀਬਰ ਕਸਰਤ ਲਈ ਜਿੰਮ ਕਿਰਾਏ 'ਤੇ ਲੈਣਾ ਅਤੇ ਫਿਰ ਕਦੇ ਵੀ ਟ੍ਰੈਡਮਿਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਸਾਡੇ ਵਿੱਚੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ 😬
ਸਪੱਸ਼ਟ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਕਹੀਏ ਤਾਂ: ਇਹ AI ਹੈ ਜੋ ਕਲਾਉਡ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ NIST SP 800-145 ਰਾਹੀਂ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਭੇਜਦਾ ਹੈ, ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ।
ਏਆਈ + ਕਲਾਉਡ ਇੰਨਾ ਵੱਡਾ ਸੌਦਾ ਕਿਉਂ ਹੈ 🚀
ਆਓ ਸਾਫ਼-ਸਾਫ਼ ਕਹੀਏ - ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਏਆਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਇਸ ਲਈ ਅਸਫਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਕਿਉਂਕਿ ਗਣਿਤ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਇਸ ਲਈ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ "ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ" ਉਲਝ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ:
-
ਡਾਟਾ ਖਿੰਡਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ
-
ਵਾਤਾਵਰਣ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੇ।
-
ਮਾਡਲ ਕਿਸੇ ਦੇ ਲੈਪਟਾਪ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਹੋਰ ਕਿਤੇ ਨਹੀਂ।
-
ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਾਅਦ ਦੀ ਸੋਚ ਵਾਂਗ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
-
ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਬਿਨਾਂ ਬੁਲਾਏ ਚਚੇਰੇ ਭਰਾ ਵਾਂਗ ਦੇਰ ਨਾਲ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ 😵
ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਇਹ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ:
1) ਲਚਕੀਲਾ ਪੈਮਾਨਾ 📈
ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਕਲੱਸਟਰ 'ਤੇ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ, ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ NIST SP 800-145।
2) ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰਯੋਗ ⚡
ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ, ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਬਣੇ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਅਤੇ GPU ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਸਪਿਨ ਕਰੋ Google Cloud: AI ਲਈ GPUs।
3) ਆਸਾਨ ਤੈਨਾਤੀ 🌍
ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ API, ਬੈਚ ਜੌਬ, ਜਾਂ ਏਮਬੈਡਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰੋ Red Hat: REST API ਕੀ ਹੈ? SageMaker ਬੈਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮ।
4) ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਡੇਟਾ ਈਕੋਸਿਸਟਮ 🧺
ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਵੇਅਰਹਾਊਸ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਕਸਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ AWS: ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਬਨਾਮ ਡੇਟਾ ਝੀਲ।
5) ਸਹਿਯੋਗ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ 🧩
ਅਨੁਮਤੀਆਂ, ਆਡਿਟ ਲੌਗ, ਵਰਜ਼ਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਸ਼ੇਅਰਡ ਟੂਲਿੰਗ (ਕਈ ਵਾਰ ਦਰਦਨਾਕ, ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ) Azure ML ਰਜਿਸਟਰੀਆਂ (MLOps)।
ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਅਸਲੀ ਪ੍ਰਵਾਹ) 🔁
ਇਹ ਆਮ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਹੈ। "ਸੰਪੂਰਨ ਚਿੱਤਰ" ਸੰਸਕਰਣ ਨਹੀਂ... ਜੀਵਤ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ।.
ਕਦਮ 1: ਡਾਟਾ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ 🪣
ਉਦਾਹਰਨਾਂ: ਆਬਜੈਕਟ ਸਟੋਰੇਜ ਬਕੇਟ, ਡੇਟਾ ਲੇਕ, ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾਬੇਸ ਐਮਾਜ਼ਾਨ S3 (ਆਬਜੈਕਟ ਸਟੋਰੇਜ) AWS: ਡੇਟਾ ਲੇਕ ਕੀ ਹੈ? ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ।
ਕਦਮ 2: ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ + ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਿਰਮਾਣ 🍳
ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ, ਇਸਨੂੰ ਬਦਲੋ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਣਾਓ, ਸ਼ਾਇਦ ਇਸਨੂੰ ਸਟ੍ਰੀਮ ਕਰੋ।.
ਕਦਮ 3: ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ 🏋️
ਤੁਸੀਂ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟ (ਅਕਸਰ GPU) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ : AI ਲਈ GPUs:
-
ਕਲਾਸੀਕਲ ਐਮਐਲ ਮਾਡਲ
-
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ
-
ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸ਼ਰਤਾਂ
-
ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ (RAG ਸ਼ੈਲੀ ਸੈੱਟਅੱਪ) ਪ੍ਰਾਪਤੀ-ਵਧਾਈ ਗਈ ਪੀੜ੍ਹੀ (RAG) ਪੇਪਰ
ਕਦਮ 4: ਤੈਨਾਤੀ 🚢
ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੈਕ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਪਰੋਸਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ:
-
REST APIs Red Hat: REST API ਕੀ ਹੈ?
-
ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂ ਸੇਜਮੇਕਰ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਅਨੁਮਾਨ
-
ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਕੰਟੇਨਰ ਕੁਬਰਨੇਟਸ: ਹਰੀਜ਼ੋਂਟਲ ਪੋਡ ਆਟੋਸਕੇਲਿੰਗ
-
ਬੈਚ ਇਨਫਰੈਂਸ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਸੇਜਮੇਕਰ ਬੈਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮ ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਬੈਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ
ਕਦਮ 5: ਨਿਗਰਾਨੀ + ਅੱਪਡੇਟ 👀
ਟਰੈਕ:
-
ਲੇਟੈਂਸੀ
-
ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਡ੍ਰਿਫਟ ਸੇਜਮੇਕਰ ਮਾਡਲ ਮਾਨੀਟਰ
-
ਡਾਟਾ ਡ੍ਰਿਫਟ ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਨਿਗਰਾਨੀ
-
ਪ੍ਰਤੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਾਗਤ
-
ਅਜਿਹੇ ਕਿੱਸੇ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਫੁਸਫੁਸਾਉਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ "ਇਹ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ..." 😭
ਇਹੀ ਇੰਜਣ ਹੈ। ਇਹ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਏਆਈ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ।.
ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸੰਸਕਰਣ ਕੀ ਹੈ? ✅☁️🤖
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ "ਚੰਗਾ" ਲਾਗੂਕਰਨ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ (ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਚਮਕਦਾਰ ਡੈਮੋ ਨਹੀਂ), ਤਾਂ ਇਹਨਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੋ:
A) ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਵਿਛੋੜਾ 🧱
-
ਡਾਟਾ ਪਰਤ (ਸਟੋਰੇਜ, ਗਵਰਨੈਂਸ)
-
ਸਿਖਲਾਈ ਪਰਤ (ਪ੍ਰਯੋਗ, ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ)
-
ਸਰਵਿੰਗ ਲੇਅਰ (API, ਸਕੇਲਿੰਗ)
-
ਨਿਗਰਾਨੀ ਪਰਤ (ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਲੌਗ, ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ) ਸੇਜਮੇਕਰ ਮਾਡਲ ਮਾਨੀਟਰ
ਜਦੋਂ ਸਭ ਕੁਝ ਇਕੱਠਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਨੁਕਸਾਨ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।.
ਅ) ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਜਨਨਯੋਗਤਾ 🧪
ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸਿਸਟਮ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੱਥ ਹਿਲਾਏ ਬਿਨਾਂ ਇਹ ਕਹਿਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:
-
ਇਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ
-
ਕੋਡ ਵਰਜਨ
-
ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ
-
ਵਾਤਾਵਰਣ
ਜੇਕਰ ਜਵਾਬ "ਓਹ, ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮੰਗਲਵਾਰ ਦੀ ਦੌੜ ਸੀ..." ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮੁਸੀਬਤ ਵਿੱਚ ਹੋ 😅
C) ਲਾਗਤ-ਜਾਗਰੂਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ 💸
ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਬਿੱਲ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਆਸਾਨ ਤਰੀਕਾ ਵੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਦੀਆਂ ਚੋਣਾਂ 'ਤੇ ਸਵਾਲ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ।.
ਚੰਗੇ ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
-
ਆਟੋਸਕੇਲਿੰਗ ਕੁਬਰਨੇਟਸ: ਹਰੀਜ਼ੋਂਟਲ ਪੋਡ ਆਟੋਸਕੇਲਿੰਗ
-
ਇੰਸਟੈਂਸ ਸ਼ਡਿਊਲਿੰਗ
-
ਜਦੋਂ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਸਪਾਟ-ਪ੍ਰੀਮਿਪਟੀਬਲ ਵਿਕਲਪ ਐਮਾਜ਼ਾਨ EC2 ਸਪਾਟ ਇੰਸਟੈਂਸ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰੀਮਿਪਟੀਬਲ VM
-
ਕੈਚਿੰਗ ਅਤੇ ਬੈਚਿੰਗ ਇਨਫਰੈਂਸ ਸੇਜਮੇਕਰ ਬੈਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮ
ਡੀ) ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ 🔐 ਵਿੱਚ ਪੱਕੀ ਹੋਈ ਹੈ
ਲੀਕ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਪਾਈਪ 'ਤੇ ਡਕਟ ਟੇਪ ਵਾਂਗ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਬੋਲਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।.
E) ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਤੋਂ ਉਤਪਾਦਨ ਤੱਕ ਦਾ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਰਸਤਾ 🛣️
ਇਹ ਵੱਡਾ ਹੈ। ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਇੱਕ ਚੰਗੇ "ਵਰਜਨ" ਵਿੱਚ MLOps, ਤੈਨਾਤੀ ਪੈਟਰਨ, ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ: MLOps ਕੀ ਹੈ?।ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਫੈਂਸੀ ਇਨਵੌਇਸ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਵਿਗਿਆਨ ਮੇਲਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਹੈ।
ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: ਪ੍ਰਸਿੱਧ AI-ਇਨ-ਕਲਾਊਡ ਵਿਕਲਪ (ਅਤੇ ਉਹ ਕਿਸ ਲਈ ਹਨ) 🧰📊
ਹੇਠਾਂ ਇੱਕ ਤੇਜ਼, ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸਾਰਣੀ ਹੈ। ਕੀਮਤਾਂ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਵਿਆਪਕ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਕਲਾਉਡ ਕੀਮਤ ਕੌਫੀ ਆਰਡਰ ਕਰਨ ਵਾਂਗ ਹੈ - ਮੂਲ ਕੀਮਤ ਕਦੇ ਵੀ ਕੀਮਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ 😵💫
| ਔਜ਼ਾਰ / ਪਲੇਟਫਾਰਮ | ਦਰਸ਼ਕ | ਕੀਮਤੀ | ਇਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਨੋਟਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ) |
|---|---|---|---|
| AWS ਸੇਜਮੇਕਰ | ਐਮਐਲ ਟੀਮਾਂ, ਉੱਦਮ | ਜਿਵੇਂ ਮਰਜ਼ੀ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰੋ | ਫੁੱਲ-ਸਟੈਕ ML ਪਲੇਟਫਾਰਮ - ਸਿਖਲਾਈ, ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂ, ਪਾਈਪਲਾਈਨ। ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ, ਪਰ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਮੇਨੂ।. |
| ਗੂਗਲ ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ | ਐਮਐਲ ਟੀਮਾਂ, ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਸੰਸਥਾਵਾਂ | ਜਿਵੇਂ ਮਰਜ਼ੀ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰੋ | ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸਿਖਲਾਈ + ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ + ਏਕੀਕਰਨ। ਜਦੋਂ ਇਹ ਕਲਿੱਕ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਨਿਰਵਿਘਨ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।. |
| ਅਜ਼ੂਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ | ਉੱਦਮ, ਐਮਐਸ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਸੰਸਥਾਵਾਂ | ਜਿਵੇਂ ਮਰਜ਼ੀ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰੋ | Azure ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਵਧੀਆ ਖੇਡਦਾ ਹੈ। ਚੰਗੇ ਸ਼ਾਸਨ ਵਿਕਲਪ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਨੋਬ।. |
| ਡੇਟਾਬ੍ਰਿਕਸ (ML + ਲੇਕਹਾਊਸ) | ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਭਾਰੀ ਟੀਮਾਂ | ਗਾਹਕੀ + ਵਰਤੋਂ | ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ + ML ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਥਾਂ 'ਤੇ ਮਿਲਾਉਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ। ਅਕਸਰ ਵਿਹਾਰਕ ਟੀਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪਸੰਦ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।. |
| ਸਨੋਫਲੇਕ ਏਆਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ | ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ-ਪਹਿਲੇ ਸੰਗਠਨ | ਵਰਤੋਂ ਆਧਾਰਿਤ | ਚੰਗਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੀ ਦੁਨੀਆ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇੱਕ ਗੋਦਾਮ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਘੱਟ "ML ਲੈਬ," ਜ਼ਿਆਦਾ "SQL-ish ਵਿੱਚ AI।" |
| ਆਈਬੀਐਮ ਵਾਟਸਨਐਕਸ | ਨਿਯਮਤ ਉਦਯੋਗ | ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਕੀਮਤ | ਸ਼ਾਸਨ ਅਤੇ ਉੱਦਮ ਨਿਯੰਤਰਣ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਫੋਕਸ ਹਨ। ਅਕਸਰ ਨੀਤੀ-ਭਾਰੀ ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ ਲਈ ਚੁਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।. |
| ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੁਬਰਨੇਟਸ (DIY ML) | ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇੰਜੀਨੀਅਰ | ਵੇਰੀਏਬਲ | ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਕਸਟਮ। ਨਾਲੇ... ਜਦੋਂ ਇਹ ਟੁੱਟਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਦਰਦ ਤੁਹਾਡੇ ਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ 🙃 |
| ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਅਨੁਮਾਨ (ਫੰਕਸ਼ਨ + ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂ) | ਉਤਪਾਦ ਟੀਮਾਂ | ਵਰਤੋਂ ਆਧਾਰਿਤ | ਸਪਾਈਕੀ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਲਈ ਵਧੀਆ। ਬਾਜ਼ ਵਾਂਗ ਠੰਡੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਅਤੇ ਲੇਟੈਂਸੀ ਦੇਖੋ।. |
ਇਹ "ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ" ਚੁਣਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਦੀ ਅਸਲੀਅਤ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਇਹੀ ਗੁਪਤ ਰਾਜ਼ ਹੈ।.
ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਲਈ ਆਮ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ (ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ) 🧩✨
ਇੱਥੇ AI-ਇਨ-ਕਲਾਊਡ ਸੈੱਟਅੱਪ ਉੱਤਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
1) ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ 💬
-
ਚੈਟ ਸਹਾਇਕ
-
ਟਿਕਟ ਰੂਟਿੰਗ
-
ਸੰਖੇਪ
-
ਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਖੋਜ ਕਲਾਉਡ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗਵੇਜ API
2) ਸਿਫਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ 🛒
-
ਉਤਪਾਦ ਸੁਝਾਅ
-
ਸਮੱਗਰੀ ਫੀਡ
-
"ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਵੀ ਖਰੀਦਿਆ"
ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਲਗਭਗ-ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਅੱਪਡੇਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
3) ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਸਕੋਰਿੰਗ 🕵️
ਕਲਾਉਡ ਬਰਸਟ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ, ਇਵੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਸਟ੍ਰੀਮ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਐਨਸੈਂਬਲ ਚਲਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।.
4) ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ 📄
-
OCR ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ
-
ਇਕਾਈ ਕੱਢਣਾ
-
ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
-
ਇਨਵੌਇਸ ਪਾਰਸਿੰਗ ਸਨੋਫਲੇਕ ਕਾਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਫੰਕਸ਼ਨ
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਮਾਂ ਚੁੱਪਚਾਪ ਵਾਪਸ ਸੌਂਪ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
5) ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ-ਝੁਕਾਅ ਅਨੁਕੂਲਨ 📦
ਮੰਗ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਰੂਟ ਅਨੁਕੂਲਨ। ਕਲਾਉਡ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਵੱਡਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਅਕਸਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।.
6) ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਐਪਸ 🪄
-
ਸਮੱਗਰੀ ਡਰਾਫਟਿੰਗ
-
ਕੋਡ ਸਹਾਇਤਾ
-
ਅੰਦਰੂਨੀ ਗਿਆਨ ਬੋਟ (RAG)
-
ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਰਿਟ੍ਰੀਵਲ-ਔਗਮੈਂਟੇਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ (RAG) ਪੇਪਰ
ਇਹ ਅਕਸਰ ਉਹ ਪਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਖਰਕਾਰ ਕਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ: "ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਕਿ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਐਕਸੈਸ ਨਿਯਮ ਕਿੱਥੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।" 😬
ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣਗੇ 🏗️
ਪੈਟਰਨ 1: ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ML ਪਲੇਟਫਾਰਮ ("ਅਸੀਂ ਘੱਟ ਸਿਰ ਦਰਦ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ" ਰਸਤਾ) 😌
-
ਡਾਟਾ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰੋ
-
ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ
-
ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰੋ
-
ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਨੀਟਰ ਸੇਜਮੇਕਰ ਮਾਡਲ ਮਾਨੀਟਰ ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ
ਜਦੋਂ ਗਤੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲਿੰਗ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ।.
ਪੈਟਰਨ 2: ਲੇਕਹਾਊਸ + ਐਮਐਲ ("ਡੇਟਾ-ਪਹਿਲਾ" ਰਸਤਾ) 🏞️
-
ਯੂਨੀਫਾਈ ਡਾਟਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ + ML ਵਰਕਫਲੋ
-
ਡੇਟਾ ਦੇ ਨੇੜੇ ਨੋਟਬੁੱਕ, ਪਾਈਪਲਾਈਨ, ਫੀਚਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਚਲਾਓ
-
ਉਹਨਾਂ ਸੰਗਠਨਾਂ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵੱਡੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ Databricks Lakehouse
ਪੈਟਰਨ 3: ਕੁਬਰਨੇਟਸ 'ਤੇ ਕੰਟੇਨਰਾਈਜ਼ਡ ML ("ਅਸੀਂ ਕੰਟਰੋਲ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ" ਰੂਟ) 🎛️
-
ਕੰਟੇਨਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਕੇਜ ਮਾਡਲ
-
ਆਟੋਸਕੇਲਿੰਗ ਨੀਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕੁਬਰਨੇਟਸ: ਹਰੀਜ਼ੋਂਟਲ ਪੋਡ ਆਟੋਸਕੇਲਿੰਗ
-
ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਸੇਵਾ ਜਾਲ, ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ, ਸੀਕਰੇਟ ਐਮਜੀਐਮਟੀ
ਇਸ ਨੂੰ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: "ਅਸੀਂ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਅਜੀਬ ਘੰਟਿਆਂ 'ਤੇ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨਾ ਵੀ ਪਸੰਦ ਹੈ।"
ਪੈਟਰਨ 4: RAG (ਪ੍ਰਾਪਤ-ਵਧਾਈ ਗਈ ਪੀੜ੍ਹੀ) ("ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ" ਰਸਤਾ) 📚🤝
-
ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼
-
ਏਮਬੈਡਿੰਗ + ਵੈਕਟਰ ਸਟੋਰ
-
ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਪਰਤ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ ਫੀਡ ਕਰਦੀ ਹੈ
-
ਗਾਰਡਰੇਲ + ਐਕਸੈਸ ਕੰਟਰੋਲ + ਲੌਗਿੰਗ ਰਿਟ੍ਰੀਵਲ-ਔਗਮੈਂਟਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ (RAG) ਪੇਪਰ
ਇਹ ਆਧੁਨਿਕ AI-ਇਨ-ਕਲਾਊਡ ਗੱਲਬਾਤ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅਸਲ ਕਾਰੋਬਾਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।.
MLOps: ਉਹ ਹਿੱਸਾ ਜਿਸਨੂੰ ਹਰ ਕੋਈ ਘੱਟ ਸਮਝਦਾ ਹੈ 🧯
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ AI ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰੇ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ MLOps ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿ ਇਹ ਟ੍ਰੈਂਡੀ ਹੈ - ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਡ੍ਰਿਫਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਡੇਟਾ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਾੜੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਰਚਨਾਤਮਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ । ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ: MLOps ਕੀ ਹੈ?।
ਮੁੱਖ ਹਿੱਸੇ:
-
ਪ੍ਰਯੋਗ ਟਰੈਕਿੰਗ: ਕੀ ਕੰਮ ਕੀਤਾ, ਕੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ MLflow ਟਰੈਕਿੰਗ
-
ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ: ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਮਾਡਲ, ਸੰਸਕਰਣ, ਮੈਟਾਡੇਟਾ MLflow ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ ਵਰਟੇਕਸ AI ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ
-
ML ਲਈ CI-CD: ਟੈਸਟਿੰਗ + ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ Google Cloud MLOps (CD ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ)
-
ਫੀਚਰ ਸਟੋਰ: ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸੇਜਮੇਕਰ ਫੀਚਰ ਸਟੋਰ
-
ਨਿਗਰਾਨੀ: ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਡ੍ਰਿਫਟ, ਪੱਖਪਾਤ ਸਿਗਨਲ, ਲੇਟੈਂਸੀ, ਲਾਗਤ ਸੇਜਮੇਕਰ ਮਾਡਲ ਮਾਨੀਟਰ ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਨਿਗਰਾਨੀ
-
ਵਾਪਸੀ ਰਣਨੀਤੀ: ਹਾਂ, ਆਮ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਾਂਗ
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਅੰਤ ਇੱਕ "ਮਾਡਲ ਚਿੜੀਆਘਰ" ਨਾਲ ਹੋਵੇਗਾ 🦓 ਜਿੱਥੇ ਸਭ ਕੁਝ ਜ਼ਿੰਦਾ ਹੈ, ਕੁਝ ਵੀ ਲੇਬਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਗੇਟ ਖੋਲ੍ਹਣ ਤੋਂ ਡਰਦੇ ਹੋ।.
ਸੁਰੱਖਿਆ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ (ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਹਿੱਸਾ ਨਹੀਂ, ਪਰ... ਹਾਂ) 🔐😅
ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਕੁਝ ਮਸਾਲੇਦਾਰ ਸਵਾਲ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ:
ਡਾਟਾ ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ 🧾
ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਕੌਣ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਅਨੁਮਾਨ ਲੌਗ? ਪ੍ਰੋਂਪਟ? ਆਉਟਪੁੱਟ?
ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਅਤੇ ਭੇਦ 🗝️
ਕੁੰਜੀਆਂ, ਟੋਕਨਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। "ਇੱਕ ਸੰਰਚਨਾ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ" ਸੰਭਾਲਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।.
ਇਕਾਂਤਵਾਸ ਅਤੇ ਕਿਰਾਏਦਾਰੀ 🧱
ਕੁਝ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਾਸ, ਸਟੇਜਿੰਗ, ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕਲਾਉਡ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਤਾਂ ਹੀ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੈੱਟ ਕਰਦੇ ਹੋ।.
ਆਡਿਟਯੋਗਤਾ 📋
ਨਿਯਮਤ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਇਹ ਦਿਖਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ:
-
ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ
-
ਫੈਸਲੇ ਕਿਵੇਂ ਲਏ ਗਏ
-
ਕਿਸਨੇ ਕੀ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ
-
ਜਦੋਂ ਇਹ ਬਦਲਿਆ IBM watsonx.governance
ਮਾਡਲ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ⚠️
ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
-
ਪੱਖਪਾਤ ਜਾਂਚ
-
ਵਿਰੋਧੀ ਟੈਸਟਿੰਗ
-
ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੈਕਸ਼ਨ ਡਿਫੈਂਸ (ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਲਈ)
-
ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਿਲਟਰਿੰਗ
ਇਹ ਸਭ ਵਾਪਸ ਉਸੇ ਬਿੰਦੂ ਵੱਲ ਮੁੜਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਸਿਰਫ਼ "ਏਆਈ ਹੋਸਟਡ ਔਨਲਾਈਨ" ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਏਆਈ ਅਸਲ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਅਧੀਨ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੈ।.
ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੁਝਾਅ (ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਨਾ ਰੋਵੋ) 💸😵💫
ਕੁਝ ਜੰਗ-ਪਰਖੇ ਗਏ ਸੁਝਾਅ:
-
ਲੋੜ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
ਵੱਡਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਬਿਹਤਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਕਈ ਵਾਰ ਇਹ ਸਿਰਫ਼... ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। -
ਜਦੋਂ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਬੈਚ ਅਨੁਮਾਨ
ਸਸਤਾ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸੇਜਮੇਕਰ ਬੈਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮ। -
ਕੈਸ਼ ਹਮਲਾਵਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰੋ।
ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਲਈ। -
ਆਟੋਸਕੇਲ, ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰੋ
ਅਸੀਮਤ ਸਕੇਲਿੰਗ ਦਾ ਮਤਲਬ ਅਸੀਮਤ ਖਰਚ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕੁਬਰਨੇਟਸ: ਹਰੀਜ਼ੋਂਟਲ ਪੋਡ ਆਟੋਸਕੇਲਿੰਗ। ਮੈਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਤਾ ਹੈ... ਸੱਚ ਵਿੱਚ, ਨਾ ਕਰੋ 😬 -
ਪ੍ਰਤੀ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ
ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓਗੇ। -
ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਪਾਟ-ਪ੍ਰੀਐਮਪਟੀਬਲ ਕੰਪਿਊਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸਿਖਲਾਈ ਨੌਕਰੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਵਧੀਆ ਬੱਚਤ Amazon EC2 ਸਪਾਟ ਇੰਸਟੈਂਸ Google ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰੀਐਮਪਟੀਬਲ VM।
ਗਲਤੀਆਂ ਜੋ ਲੋਕ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਸਮਾਰਟ ਟੀਮਾਂ ਵੀ) 🤦♂️
-
ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਨੂੰ "ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਪਲੱਗ ਇਨ ਕਰੋ" ਵਜੋਂ ਮੰਨਣਾ
-
ਆਖਰੀ ਮਿੰਟ ਤੱਕ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠਾ ਕਰਨਾ
-
ਸੇਜਮੇਕਰ ਮਾਡਲ ਮਾਨੀਟਰ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਭੇਜਣਾ
-
ਕੈਡੈਂਸ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਰਹੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ: MLOps ਕੀ ਹੈ?
-
ਇਹ ਭੁੱਲ ਜਾਣਾ ਕਿ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੀਮਾਂ ਲਾਂਚ ਹਫ਼ਤੇ ਤੱਕ ਮੌਜੂਦ ਹਨ 😬
-
ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਤੋਂ ਹੀ ਓਵਰ-ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ (ਕਈ ਵਾਰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਬੇਸਲਾਈਨ ਜਿੱਤ ਜਾਂਦੀ ਹੈ)
ਨਾਲ ਹੀ, ਇੱਕ ਚੁੱਪਚਾਪ ਬੇਰਹਿਮ: ਟੀਮਾਂ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਘੱਟ ਸਮਝਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਨਫ਼ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜੋ ਥੋੜ੍ਹਾ ਘੱਟ ਸਟੀਕ ਹੈ ਪਰ ਤੇਜ਼ ਹੈ ਅਕਸਰ ਜਿੱਤਦਾ ਹੈ। ਮਨੁੱਖ ਬੇਸਬਰੇ ਛੋਟੇ ਚਮਤਕਾਰ ਹਨ।.
ਮੁੱਖ ਗੱਲਾਂ 🧾✅
ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਕਲਾਉਡ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ AI ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣ ਦਾ ਪੂਰਾ ਅਭਿਆਸ ਹੈ - ਸਕੇਲਿੰਗ ਸਿਖਲਾਈ, ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣਾ, ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ MLOps, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਰਨਾ। Google Cloud: MLOps ਕੀ ਹੈ? NIST SP 800-145।
ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ:
-
ਕਲਾਉਡ AI ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ 🚀 NIST SP 800-145
-
AI ਕਲਾਉਡ ਵਰਕਲੋਡ "ਦਿਮਾਗ" ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ 🤖
-
ਜਾਦੂ ਸਿਰਫ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਤੈਨਾਤੀ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ ਹੈ 🧠🔐 ਸੇਜਮੇਕਰ ਮਾਡਲ ਮਾਨੀਟਰ
-
ਟੀਮ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਚੁਣੋ, ਨਾ ਕਿ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਧੁੰਦ ਦੇ 📌
-
ਐਨਕਾਂ ਵਾਲੇ ਬਾਜ਼ ਵਾਂਗ ਖਰਚੇ ਅਤੇ ਓਪਸ ਦੇਖੋ 🦅👓 (ਮਾੜਾ ਰੂਪਕ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝ ਗਏ)
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਥੇ ਇਹ ਸੋਚ ਕੇ ਆਏ ਹੋ ਕਿ "ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਮਾਡਲ API ਹੈ," ਤਾਂ ਨਹੀਂ - ਇਹ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਹੈ। ਕਦੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ, ਕਦੇ ਗੜਬੜ ਵਾਲਾ, ਕਦੇ ਦੋਵੇਂ ਇੱਕੋ ਦੁਪਹਿਰ ਵਿੱਚ।.
ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ: ਕਲਾਉਡ AI ਸਪੋਰਟ-ਟਿਕਟ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਬਣਾਉਣਾ 🎫☁️
ਦ੍ਰਿਸ਼
ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ 40-ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਵਾਲੀ SaaS ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਹਰ ਹਫ਼ਤੇ ਲਗਭਗ 180 ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਟਿਕਟਾਂ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਹਾਇਤਾ ਟੀਮ ਇੱਕ ਹੈਲਪਡੈਸਕ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਹਰ ਸੋਮਵਾਰ ਸਵੇਰੇ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਨਵੀਆਂ ਟਿਕਟਾਂ ਪੜ੍ਹਨੀਆਂ ਪੈਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਜ਼ਰੂਰੀਤਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ, ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਗਾਹਕ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੇ ਪਲਾਨ 'ਤੇ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਬਿਲਿੰਗ, ਉਤਪਾਦ, ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਜਾਂ ਆਮ ਸਹਾਇਤਾ ਵੱਲ ਭੇਜਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।.
ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ AI ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਕਲਾਉਡ AI ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਟਿਕਟਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰ ਸਕੇ, ਮੁੱਦੇ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇ ਸਕੇ, ਅਗਲੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕੇ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰ ਸਕੇ।.
ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਸੈੱਟਅੱਪ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਟਿਕਟਾਂ ਹਰ ਘੰਟੇ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਨਿਰਯਾਤ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ
ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਨੌਕਰੀ ਟਿਕਟ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਬੇਲੋੜਾ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹਟਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ
ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਹੋਸਟਡ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਟਿਕਟ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਨਤੀਜੇ ਹੈਲਪਡੈਸਕ ਸਿਸਟਮ ਤੇ ਵਾਪਸ ਲਿਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਲੇਟੈਂਸੀ, ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰ, ਰੂਟਿੰਗ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਟਿਕਟ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮੁੱਖ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਏਆਈ ਸਹਾਇਤਾ ਟੀਮ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਛਾਂਟੀ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਘਟਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਇਸ ਲਈ ਮਨੁੱਖ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹਨ।.
ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
ਇਸ ਕੰਮ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਟੀਮ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
ਟਿਕਟ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਿਲਿੰਗ, ਲੌਗਇਨ, ਬੱਗ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਬੇਨਤੀ, ਰੱਦ ਕਰਨਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਅਤੇ ਜਨਰਲ
ਪ੍ਰਤੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ 20-50 ਅਸਲ ਪਿਛਲੀਆਂ ਟਿਕਟਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ
ਹਰੇਕ ਵਿਭਾਗ ਲਈ ਰੂਟਿੰਗ ਨਿਯਮ
ਤਰਜੀਹੀ ਨਿਯਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੁੱਦਾ = ਜ਼ਰੂਰੀ" ਜਾਂ "ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਗਾਹਕ ਆਊਟੇਜ = ਜ਼ਰੂਰੀ"
ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਨਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਸੂਚੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰਿਫੰਡ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਨਾ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਗਲਤੀ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਖਾਤਾ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਬਦਲਣਾ।
ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਤਾਂ ਜੋ AI ਵਰਕਫਲੋ ਸਿਰਫ਼ ਉਹੀ ਟਿਕਟ ਖੇਤਰ ਦੇਖ ਸਕੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਇਸਨੂੰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਲੋੜ ਹੈ
ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਫਾਲਬੈਕ ਨਿਯਮ
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਫਾਲਬੈਕ ਨਿਯਮ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਜੇਕਰ ਵਿਸ਼ਵਾਸ 80% ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ, ਜਾਂ ਟਿਕਟ ਵਿੱਚ ਕਾਨੂੰਨੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਰਿਫੰਡ, ਰੱਦ ਕਰਨ, ਡੇਟਾ ਉਲੰਘਣਾ, ਜਾਂ ਡਾਕਟਰੀ/ਵਿੱਤੀ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਆਟੋ-ਰੂਟਿੰਗ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਅਕ ਨੂੰ ਭੇਜੋ।.
ਉਦਾਹਰਨ ਹਦਾਇਤ
ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ B2B SaaS ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ-ਟਿਕਟ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਸਹਾਇਕ ਹੋ।.
ਗਾਹਕ ਦਾ ਸੁਨੇਹਾ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਵਾਪਸ ਭੇਜੋ:
-
ਮੁੱਦੇ ਦਾ ਇੱਕ ਵਾਕ ਦਾ ਸਾਰ
-
ਇਸ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ: ਬਿਲਿੰਗ, ਲੌਗਇਨ, ਬੱਗ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਬੇਨਤੀ, ਰੱਦ ਕਰਨਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਆਮ
-
ਤਰਜੀਹ: ਘੱਟ, ਦਰਮਿਆਨਾ, ਉੱਚ, ਜਾਂ ਜ਼ਰੂਰੀ
-
ਇਸਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਟੀਮ: ਸਹਾਇਤਾ, ਬਿਲਿੰਗ, ਉਤਪਾਦ, ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਜਾਂ ਗਾਹਕ ਸਫਲਤਾ
-
ਕੀ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ: ਹਾਂ ਜਾਂ ਨਹੀਂ
-
ਤੁਹਾਡੇ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਕਾਰਨ
ਨਿਯਮ:
ਰਿਫੰਡ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਨਾ ਕਰੋ।
ਕਾਨੂੰਨੀ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਨਾ ਕਰੋ।
ਖਾਤੇ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਨਾ ਬਣਾਓ।
ਜੇਕਰ ਸੁਨੇਹਾ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਨਰਲ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰੋ।
ਜੇਕਰ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ, ਖਾਤਾ ਟੇਕਓਵਰ, ਭੁਗਤਾਨ ਅਸਫਲਤਾ, ਜਾਂ ਸੇਵਾ ਬੰਦ ਹੋਣ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰੋ।
ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਹੈ
ਇਸਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਸਨੂੰ ਅਸਲੀ ਜਾਂ ਗੁਮਨਾਮ ਇਤਿਹਾਸਕ ਟਿਕਟਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਸੈੱਟ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰੋ।.
ਪਿਛਲੀਆਂ 100 ਟਿਕਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਹਾਇਕ ਦੇ ਰੂਟਿੰਗ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਟੀਮ ਦੇ ਅਸਲ ਰੂਟਿੰਗ ਫੈਸਲੇ ਨਾਲ ਕਰੋ।.
ਚੈਕ:
ਮਨੁੱਖੀ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਕਿੰਨੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀਆਂ ਹਨ?
ਕਿੰਨੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਟਿਕਟਾਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਧਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ?
ਕਿੰਨੀਆਂ ਘੱਟ-ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਟਿਕਟਾਂ ਨੂੰ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਜ਼ਰੂਰੀ ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ?
ਕੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਟਿਕਟਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਭੇਜੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ
ਪ੍ਰਤੀ ਟਿਕਟ ਔਸਤ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਾਂ
ਪ੍ਰਤੀ 100 ਟਿਕਟਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ
ਫਿਰ ਗੰਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਦੂਜਾ ਟੈਸਟ ਚਲਾਓ:
ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਵੱਡੇ ਅੱਖਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖਦਾ ਹੈ
ਇੱਕ ਟਿਕਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਤਿੰਨ ਅੰਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ
ਸੁਨੇਹਾ ਸਿਰਫ਼ ਦੋ ਸ਼ਬਦ ਲੰਮਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਲੌਗਇਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ"
ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਰਿਫੰਡ ਮੰਗਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਧਮਕੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਘਟਨਾ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਟੈਸਟ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਫ਼ ਡੈਮੋ ਟਿਕਟਾਂ ਆਸਾਨ ਹਨ। ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਗਾੜ, ਸਪਾਰਸ ਸੰਦਰਭ, ਅਤੇ ਅਣਪਛਾਤੇ ਵਿਰਾਮ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਲਿਖਦੇ ਹਨ।.
ਨਤੀਜਾ
ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਨਤੀਜਾ: ਇਸ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਪੰਜ-ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਮੈਨੂਅਲ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ।.
ਦਸਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ:
180 ਟਿਕਟਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਹਫ਼ਤਾ
ਔਸਤ ਮੈਨੂਅਲ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਸਮਾਂ: ਪ੍ਰਤੀ ਟਿਕਟ 2 ਮਿੰਟ 30 ਸਕਿੰਟ
ਕੁੱਲ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਸਮਾਂ: ਪ੍ਰਤੀ ਹਫ਼ਤਾ 450 ਮਿੰਟ, ਜਾਂ 7.5 ਘੰਟੇ
ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ:
ਔਸਤ AI ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਾਂ: ਪ੍ਰਤੀ ਟਿਕਟ 10 ਸਕਿੰਟਾਂ ਤੋਂ ਘੱਟ
ਫਲੈਗ ਕੀਤੀਆਂ ਟਿਕਟਾਂ ਲਈ ਔਸਤ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਸਮਾਂ: 1 ਮਿੰਟ 30 ਸਕਿੰਟ
ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦਰ: ਟਿਕਟਾਂ ਦਾ 25%
ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਸਮਾਂ: 67.5 ਮਿੰਟ
ਇਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰਤੀ ਹਫ਼ਤੇ ਲਗਭਗ 6.4 ਘੰਟੇ ਦੀ ਬਚਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।.
ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਪਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ, ਟੀਮ ਇੱਕ ਲਾਂਚ ਨਿਯਮ ਸੈੱਟ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ:
ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 90% ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਮਨੁੱਖੀ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ 100% ਟਿਕਟਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਭੇਜੀਆਂ ਗਈਆਂ।
5% ਤੋਂ ਘੱਟ ਟਿਕਟਾਂ ਗਲਤ ਵਿਭਾਗ ਨੂੰ ਭੇਜੀਆਂ ਗਈਆਂ
ਪ੍ਰਤੀ ਟਿਕਟ ਔਸਤ ਕੀਮਤ £0.05 ਤੋਂ ਘੱਟ
ਜੇਕਰ ਸਹਾਇਕ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਲਾਈਵ ਟਿਕਟਾਂ ਨੂੰ ਆਟੋ-ਰੂਟਿੰਗ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਮੀਖਿਆ ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।.
ਕੀ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਅਸਫਲਤਾ ਅਸਪਸ਼ਟ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਹਨ। ਜੇਕਰ "ਬੱਗ", "ਤਕਨੀਕੀ ਸਮੱਸਿਆ", ਅਤੇ "ਉਤਪਾਦ ਸਮੱਸਿਆ" ਸਾਰਿਆਂ ਦਾ ਅਰਥ ਲਗਭਗ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਹਾਇਕ ਅਸੰਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰੇਗਾ।.
ਇੱਕ ਹੋਰ ਖ਼ਤਰਾ ਓਵਰ-ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਹੈ। "ਮੇਰੇ ਖਾਤੇ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਦੁਆਰਾ ਐਕਸੈਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ" ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਟਿਕਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਮ ਲੌਗਇਨ ਮੁੱਦੇ ਵਾਂਗ ਅਚਾਨਕ ਰੂਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਇਸ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ, ਲੌਗਿੰਗ, ਅਤੇ ਸ਼ਾਇਦ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।.
ਗਲਤ ਲੌਗਿੰਗ ਵੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਟਿਕਟ ਟੈਕਸਟ, ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਉਹੀ ਸਟੋਰ ਕਰੋ ਜੋ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ, ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਧਾਰਨ ਨਿਯਮ ਸੈੱਟ ਕਰੋ।.
ਲਾਗਤ ਵੀ ਵੱਧ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਹਰੇਕ ਟਿਕਟ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਭੇਜੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਬੇਲੋੜਾ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਵਿਕਲਪ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਸਿਰਫ਼ ਉੱਥੇ ਹੀ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸੁਧਾਰਦੀ ਹੈ।.
ਵਿਹਾਰਕ ਉਪਾਅ
ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਸੈੱਟਅੱਪ ਛੋਟੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਿਯਮ, ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ, ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ, ਅਤੇ ਮਾਪਣਯੋਗ ਟੀਚੇ। ਸਹਾਇਤਾ ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਲਈ, ਜਿੱਤ "ਏਆਈ ਸਭ ਕੁਝ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ" ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜਿੱਤ ਤੇਜ਼ ਛਾਂਟੀ, ਘੱਟ ਖੁੰਝੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਟਿਕਟਾਂ, ਸਾਫ਼ ਹੈਂਡ-ਆਫ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਟੀਮ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।.
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ
"ਕਲਾਊਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ AI" ਦਾ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?
ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੇ ਮਾਲਕ ਬਣੇ ਬਿਨਾਂ - ਡਾਟਾ ਸਟੋਰ ਕਰਨ, ਕੰਪਿਊਟ (CPUs/GPUs/TPUs) ਨੂੰ ਸਪਿਨ ਕਰਨ, ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਕਲਾਉਡ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਡਾ ਪੂਰਾ AI ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਚੱਲਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਰਾਏ 'ਤੇ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਫਿਰ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਘਟਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋ।.
ਕਲਾਉਡ-ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ MLOps ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਕਿਉਂ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ?
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸਦੇ ਅੰਦਰ ਨਹੀਂ: ਅਸੰਗਤ ਡੇਟਾ, ਮੇਲ ਨਾ ਖਾਣ ਵਾਲੇ ਵਾਤਾਵਰਣ, ਨਾਜ਼ੁਕ ਤੈਨਾਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਹੀਂ। ਕਲਾਉਡ ਟੂਲਿੰਗ ਸਟੋਰੇਜ, ਕੰਪਿਊਟ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮਾਡਲ "ਇਹ ਮੇਰੇ ਲੈਪਟਾਪ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਸੀ" 'ਤੇ ਨਾ ਫਸ ਜਾਣ। MLOps ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਗੂੰਦ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ: ਟਰੈਕਿੰਗ, ਰਜਿਸਟਰੀਆਂ, ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਤਾਂ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਯੋਗ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਯੋਗ ਰਹੇ।.
ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਲਈ ਆਮ ਵਰਕਫਲੋ, ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਉਤਪਾਦਨ ਤੱਕ
ਇੱਕ ਆਮ ਪ੍ਰਵਾਹ ਇਹ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਮਾਡਲ ਸਕੇਲੇਬਲ ਕੰਪਿਊਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਅੱਗੇ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ API ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ, ਬੈਚ ਜੌਬ, ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਸੈੱਟਅੱਪ, ਜਾਂ ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਸੇਵਾ ਰਾਹੀਂ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਲੇਟੈਂਸੀ, ਡ੍ਰਿਫਟ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹੋ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਅਸਲ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਇੱਕ ਵਾਰ ਭੇਜਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਲਗਾਤਾਰ ਲੂਪ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।.
ਸੇਜਮੇਕਰ, ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ, ਅਜ਼ੂਰ ਐਮਐਲ, ਡੇਟਾਬ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਵਿੱਚੋਂ ਚੋਣ ਕਰਨਾ
ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਦੀ ਹਕੀਕਤ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਚੁਣੋ, ਨਾ ਕਿ "ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮ" ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਸ਼ੋਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ। ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ML ਪਲੇਟਫਾਰਮ (SageMaker/Vertex AI/Azure ML) ਸਿਖਲਾਈ ਨੌਕਰੀਆਂ, ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂਆਂ, ਰਜਿਸਟਰੀਆਂ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਾਲ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਸਿਰ ਦਰਦ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ। Databricks ਅਕਸਰ ਡਾਟਾ-ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ-ਭਾਰੀ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ML ਨੂੰ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨੇੜੇ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। Kubernetes ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਟੁੱਟਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਸਕੇਲਿੰਗ ਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਵੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।.
ਅੱਜ ਕੱਲ੍ਹ AI ਕਲਾਉਡ ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਪੈਟਰਨ
ਤੁਸੀਂ ਲਗਾਤਾਰ ਚਾਰ ਪੈਟਰਨ ਦੇਖੋਗੇ: ਸਪੀਡ ਲਈ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ML ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਡੇਟਾ-ਫਸਟ ਓਰਗਜ਼ ਲਈ ਲੇਕਹਾਊਸ + ML, ਕੰਟਰੋਲ ਲਈ ਕੁਬਰਨੇਟਸ 'ਤੇ ਕੰਟੇਨਰਾਈਜ਼ਡ ML, ਅਤੇ "ਸਾਡੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤੋ" ਲਈ RAG (ਪ੍ਰਾਪਤ-ਵਧਾਈ ਗਈ ਪੀੜ੍ਹੀ)। RAG ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਏਮਬੈਡਿੰਗ + ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਸਟੋਰ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਪਰਤ, ਅਤੇ ਲੌਗਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਪੈਟਰਨ ਤੁਹਾਡੇ ਸ਼ਾਸਨ ਅਤੇ ਓਪਸ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।.
ਟੀਮਾਂ ਕਲਾਉਡ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: REST API, ਬੈਚ ਜੌਬ, ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ, ਜਾਂ ਕੁਬਰਨੇਟਸ
ਜਦੋਂ ਉਤਪਾਦ ਲੇਟੈਂਸੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਲਈ REST API ਆਮ ਹਨ। ਬੈਚ ਅਨੁਮਾਨ ਅਨੁਸੂਚਿਤ ਸਕੋਰਿੰਗ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਨਤੀਜੇ ਤੁਰੰਤ ਹੋਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂ ਸਪਾਈਕੀ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਲਈ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਕੋਲਡ ਸਟਾਰਟ ਅਤੇ ਲੇਟੈਂਸੀ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕੁਬਰਨੇਟਸ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਟੂਲਿੰਗ ਨਾਲ ਬਾਰੀਕ ਸਕੇਲਿੰਗ ਅਤੇ ਏਕੀਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।.
ਏਆਈ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਹਤਮੰਦ ਰੱਖਣ ਲਈ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨੀ ਹੈ
ਘੱਟੋ-ਘੱਟ, ਪ੍ਰਤੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੇ ਟ੍ਰੈਕ ਲੇਟੈਂਸੀ, ਗਲਤੀ ਦਰਾਂ, ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਤਾਂ ਜੋ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਬਜਟ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ। ML ਵਾਲੇ ਪਾਸੇ, ਮਾਡਲ ਦੇ ਅਧੀਨ ਅਸਲੀਅਤ ਬਦਲਣ 'ਤੇ ਫੜਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਡ੍ਰਿਫਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਡ੍ਰਿਫਟ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ। ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਅਤੇ ਮਾੜੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਲੌਗ ਕਰਨਾ ਵੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਰਚਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਰੋਧੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਚੰਗੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਰੋਲਬੈਕ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦਾ ਵੀ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਪਿੱਛੇ ਹਟਦੇ ਹਨ।.
ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਘਟਾਏ ਬਿਨਾਂ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ
ਇੱਕ ਆਮ ਪਹੁੰਚ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਲੋੜ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਬੈਚਿੰਗ ਅਤੇ ਕੈਚਿੰਗ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ। ਆਟੋਸਕੇਲਿੰਗ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਕੈਪਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ "ਲਚਕੀਲਾ" "ਅਸੀਮਤ ਖਰਚ" ਨਾ ਬਣ ਜਾਵੇ। ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ, ਸਪਾਟ/ਪ੍ਰੀਐਮਪਟੀਬਲ ਕੰਪਿਊਟ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਬਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਸਹਿਣ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਪ੍ਰਤੀ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਗਲਤ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।.
ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ AI ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਜੋਖਮ
ਵੱਡੇ ਜੋਖਮ ਬੇਕਾਬੂ ਡੇਟਾ ਪਹੁੰਚ, ਕਮਜ਼ੋਰ ਗੁਪਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਅਤੇ ਕਿਸਨੇ ਕੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੀ, ਇਸ ਲਈ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਗੁੰਮ ਹਨ। ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਵਾਧੂ ਸਿਰ ਦਰਦ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੈਕਸ਼ਨ, ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਲੌਗਸ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣਾ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਆਈਸੋਲੇਸ਼ਨ (dev/staging/prod) ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਆਉਟਪੁੱਟ, ਅਤੇ ਇਨਫਰੈਂਸ ਲੌਗਿੰਗ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸੈੱਟਅੱਪ ਗਵਰਨੈਂਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੋਰ ਸਿਸਟਮ ਲੋੜ ਵਜੋਂ ਮੰਨਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਲਾਂਚ-ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਪੈਚ ਵਜੋਂ।.
ਹਵਾਲੇ
-
ਨੈਸ਼ਨਲ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਆਫ਼ ਸਟੈਂਡਰਡਜ਼ ਐਂਡ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ (NIST) - SP 800-145 (ਫਾਈਨਲ) - csrc.nist.gov
-
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ - ਏਆਈ ਲਈ ਜੀਪੀਯੂ - cloud.google.com
-
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ - ਕਲਾਉਡ ਟੀਪੀਯੂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ - docs.cloud.google.com
-
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵੈੱਬ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ (AWS) - ਐਮਾਜ਼ਾਨ S3 (ਆਬਜੈਕਟ ਸਟੋਰੇਜ) - aws.amazon.com
-
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵੈੱਬ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ (AWS) - ਡੇਟਾ ਲੇਕ ਕੀ ਹੈ? - aws.amazon.com
-
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵੈੱਬ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ (AWS) - ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਕੀ ਹੈ? - aws.amazon.com
-
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵੈੱਬ ਸੇਵਾਵਾਂ (AWS) - AWS AI ਸੇਵਾਵਾਂ - aws.amazon.com
-
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ - ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਏਪੀਆਈ - cloud.google.com
-
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ - ਐਮਐਲਓਪੀਐਸ ਕੀ ਹੈ? - cloud.google.com
-
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ - ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ (ਜਾਣ-ਪਛਾਣ) - docs.cloud.google.com
-
ਰੈੱਡ ਹੈਟ - ਇੱਕ REST API ਕੀ ਹੈ? - redhat.com
-
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵੈੱਬ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ (AWS) ਦਸਤਾਵੇਜ਼ - ਸੇਜਮੇਕਰ ਬੈਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮ - docs.aws.amazon.com
-
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵੈੱਬ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ (AWS) - ਡੇਟਾ ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਬਨਾਮ ਡੇਟਾ ਲੇਕ ਬਨਾਮ ਡੇਟਾ ਮਾਰਟ - aws.amazon.com
-
ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਲਰਨ - ਅਜ਼ੂਰ ਐਮਐਲ ਰਜਿਸਟਰੀਆਂ (ਐਮਐਲਓਪਸ) - learn.microsoft.com
-
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ - ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ - docs.cloud.google.com
-
arXiv - ਰਿਟ੍ਰੀਵਲ-ਔਗਮੈਂਟਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ (RAG) ਪੇਪਰ - arxiv.org
-
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵੈੱਬ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ (AWS) ਦਸਤਾਵੇਜ਼ - ਸੇਜਮੇਕਰ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਅਨੁਮਾਨ - docs.aws.amazon.com
-
ਕੁਬਰਨੇਟਸ - ਹਰੀਜ਼ੋਂਟਲ ਪੋਡ ਆਟੋਸਕੇਲਿੰਗ - kubernetes.io
-
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ - ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਬੈਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ - docs.cloud.google.com
-
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵੈੱਬ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ (AWS) ਦਸਤਾਵੇਜ਼ - ਸੇਜਮੇਕਰ ਮਾਡਲ ਮਾਨੀਟਰ - docs.aws.amazon.com
-
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ - ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਨਿਗਰਾਨੀ (ਮਾਡਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ) - docs.cloud.google.com
-
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵੈੱਬ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ (AWS) - ਐਮਾਜ਼ਾਨ EC2 ਸਪਾਟ ਇੰਸਟੈਂਸ - aws.amazon.com
-
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ - ਪ੍ਰੀ-ਐਂਪਟੀਬਲ VM - docs.cloud.google.com
-
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵੈੱਬ ਸੇਵਾਵਾਂ (AWS) ਦਸਤਾਵੇਜ਼ - AWS ਸੇਜਮੇਕਰ: ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਸਿਖਲਾਈ) - docs.aws.amazon.com
-
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ - ਗੂਗਲ ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ - cloud.google.com
-
ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਐਜ਼ਿਊਰ - ਐਜ਼ਿਊਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ - azure.microsoft.com
-
ਡੇਟਾਬ੍ਰਿਕਸ - ਡੇਟਾਬ੍ਰਿਕਸ ਲੇਕਹਾਊਸ - databricks.com
-
ਸਨੋਫਲੇਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ - ਸਨੋਫਲੇਕ ਏਆਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਗਾਈਡ) - docs.snowflake.com
-
ਆਈਬੀਐਮ - ਆਈਬੀਐਮ ਵਾਟਸਨਐਕਸ - ibm.com
-
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ - ਕਲਾਉਡ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗਵੇਜ API ਦਸਤਾਵੇਜ਼ - docs.cloud.google.com
-
ਸਨੋਫਲੇਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ - ਸਨੋਫਲੇਕ ਕਾਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਫੰਕਸ਼ਨ (ਏਆਈ ਐਸਕਿQLਐਲ) - docs.snowflake.com
-
MLflow - MLflow ਟਰੈਕਿੰਗ - mlflow.org
-
MLflow - MLflow ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ - mlflow.org
-
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ - ਐਮਐਲਓਪੀਐਸ: ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਨਿਰੰਤਰ ਡਿਲੀਵਰੀ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ - cloud.google.com
-
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵੈੱਬ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ (AWS) - ਸੇਜਮੇਕਰ ਫੀਚਰ ਸਟੋਰ - aws.amazon.com
-
ਆਈਬੀਐਮ - ਆਈਬੀਐਮ ਵਾਟਸਨਐਕਸ.ਗਵਰਨੈਂਸ - ਆਈਬੀਐਮ.ਕਾਮ