زیرساخت AI/ML با لاجورد

چه می شود اگر بتوانید مدل های یادگیری ماشین (ML) خود را به راه حل های AI آماده تولید تبدیل کنید که بدون دردسر مقیاس می شوند؟ این قدرت تسلط بر زیرساخت های AI/ML است – و در این راهنما ، ما بررسی خواهیم کرد که چگونه Microsoft Azure همه این امکان را ممکن می سازد.

این که آیا شما تازه با ML شروع کرده اید یا پروژه های سطح شرکت را در سطح شرکت قرار می دهید ، Azure یک اکوسیستم کامل برای ساخت ، آموزش ، استقرار و نظارت بر مدل های AI خود فراهم می کند. در این پست ، شما را از طریق خدمات کلیدی لاجورد ، نمونه های دنیای واقعی و مراحل عملی-که به سادگی با کد و وضوح نوشته شده است ، طی می کنم.

زیرساخت های AI/ML چیست؟

به زبان ساده ، زیرساخت های AI/ML به ابزارها ، خدمات و منابع مبتنی بر ابر اشاره دارد و منابع را محاسبه می کند که از چرخه حیات نهایی یک مدل یادگیری ماشین پشتیبانی می کنند-از مصرف داده ها تا استقرار و نگهداری.

پیشنهادات لاجورد:

• محیط های یکپارچه برای توسعه ML

• ذخیره سازی مقیاس پذیر برای مجموعه داده های متنوع

• ابزارهای استقرار برای سوق دادن مدل ها به تولید

• نظارت و ورود به سیستم برای بینش در زمان واقعی

خدمات لاجورد اصلی برای زیرساخت های AI/ML

بیایید خدمات اساسی را که در لاجورد استفاده می کنید تجزیه کنیم:

1. سرویس یادگیری ماشین لاجورد

سرویس Azure ML مرکز کنترل شما برای همه چیز ML است. پشتیبانی می کند:

• UI و SDK های بدون کد برای مبتدیان و جوانب مثبت
• ردیابی آزمایش برای چندین مدل
• نسخه سازی مدل و استقرار API REST

case مورد استفاده در دنیای واقعی:
بانک ها از Azure ML برای استقرار مدل های تشخیص کلاهبرداری که در زمان واقعی کار می کنند ، استفاده می کنند و هزاران معاملات در ثانیه را با استفاده از API های REST که در Azure میزبان هستند ، تجزیه و تحلیل می کنند.

2. Databricks Azure (ساخته شده در Apache Spark)

ایده آل برای پردازش داده های بزرگ و توسعه ML مشترک. Azure Databricks اجازه می دهد تا یکپارچه سازی با دریاچه های داده ، امکان تمیز کردن سریع داده ها ، تحول و آموزش را فراهم کند.

case مورد استفاده در دنیای واقعی:
ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی از Databricks برای پردازش داده های تصویربرداری پزشکی استفاده می کنند ، و مدل های هوش مصنوعی را ایجاد می کنند که به پزشکان در تشخیص بیماری اولیه کمک می کند.

3. گزینه های ذخیره داده لاجورد

شما نمی توانید مدل های هوشمند را بدون مدیریت داده های هوشمند بسازید. Azure فراهم می کند:

• انبارش برای داده های بدون ساختار
• دریاچه داده ها برای تجزیه و تحلیل مقیاس پذیر
• پایگاه داده SQL برای سوابق ساخت یافته

4. استقرار مدل با سرویس Azure Kubernetes (AKS)

پس از آموزش مدل شما ، وقت آن است که آن را در مقیاس مستقر کنید. AKS به شما امکان می دهد تا مدل های خود را کانتینر کرده و با در دسترس بودن بالا و مقیاس خودکار به آنها خدمت کنید.

5. نظارت با مانیتور لاجورد و بینش برنامه

فقط مدل خود را مستقر نکنید – آن را. تأخیر ، رانش ، استفاده و دقت را با گذشت زمان دنبال کنید. از هشدارها و داشبورد استفاده کنید تا از مسائل بمانید.

case مورد استفاده در دنیای واقعی:
شرکت های تجارت الکترونیکی از Azure Monitor برای پیگیری مدل های توصیه محصول استفاده می کنند و آنها را بر اساس فصلی یا روند کاربر تنظیم می کنند.

با ابزارهایی مانند یادگیری ماشین لاجورد ، پایگاه داده ، AKS ، و علاوه بر این ، مایکروسافت لاجورد باعث می شود که پروژه های هوش مصنوعی خود را از نمونه اولیه به تولید تبدیل کنید.

این که آیا شما در حال تشخیص کلاهبرداری ، تجزیه و تحلیل اسکن های پزشکی یا پیش بینی رفتار مشتری هستید – زیرساخت های خوب برنامه ریزی شده AI/ML کلید موفقیت استبشر

📚 منابع