Jak wdrożyć modele AI za pomocą usługi Azure AI Studio?

Managed Compute

Managed Compute to opcja wdrażania, która wykorzystuje infrastrukturę Azure, oferując w pełni zarządzane środowisko do uruchamiania modeli AI. Ta konfiguracja ma szereg zalet:

• Skalowalność: Managed Compute może automatycznie skalować zasoby w zależności od zapotrzebowania, zapewniając, że modele mogą obsługiwać zmienne obciążenia bez potrzeby ręcznej interwencji. Jest to szczególnie przydatne w aplikacjach z nieregularnymi wzorcami ruchu.
• Bezpieczeństwo i zgodność: Wdrażanie modeli na Managed Compute oferuje wbudowane funkcje bezpieczeństwa, w tym zgodność ze standardami bezpieczeństwa klasy korporacyjnej. Użytkownicy mogą ograniczyć dostęp do modeli za pomocą Azure Policy i wdrażać je w zarządzanych sieciach wirtualnych, co zwiększa bezpieczeństwo i prywatność danych.
• Pełna kontrola i dopasowanie: Managed Compute umożliwia użytkownikom personalizację i dostosowywanie modeli za pomocą własnego kodu lub wbudowanych komponentów Azure. Ta elastyczność jest kluczowa dla organizacji potrzebujących dostosować modele do specyficznych przypadków użycia, takich jak przetwarzanie języka specyficznego dla danej dziedziny czy niestandardowa analiza predykcyjna.
• Opcje wdrażania: Modele mogą być wdrażane do Azure Machine Learning Online Endpoints do inferencji w czasie rzeczywistym lub wykorzystywane w scenariuszach przetwarzania wsadowego. Ta wszechstronność sprawia, że są one odpowiednie zarówno dla aplikacji interaktywnych, jak i zadań przetwarzania danych na dużą skalę.

Serverless APIs (Pay-as-you-go)

Opcja Serverless APIs, znana również jako Models-as-a-Service (MaaS), oferuje uproszczony i ekonomiczny sposób wdrażania i korzystania z modeli AI. Oto jak to działa:

• Efektywność kosztowa: Dzięki modelowi rozliczeń pay-as-you-go, użytkownicy są obciążani na podstawie rzeczywistego wykorzystania API. Takie podejście eliminuje potrzebę inwestycji w infrastrukturę z góry i może znacznie obniżyć koszty, zwłaszcza w przypadku aplikacji o przerywanym lub niskim użyciu.
• Łatwość integracji: Serverless APIs oferują prosty interfejs oparty na API do uzyskiwania dostępu do modeli. To ułatwia integrację zaawansowanych funkcji AI w aplikacjach bez konieczności posiadania szerokiej wiedzy z zakresu AI czy infrastruktury.
• Niskie wymagania dotyczące utrzymania: Ponieważ modele są hostowane na infrastrukturze zarządzanej przez Microsoft, użytkownicy nie muszą martwić się o aspekty operacyjne, takie jak skalowanie, utrzymanie czy aktualizacje. Dzięki temu organizacje mogą skupić się na budowaniu i wdrażaniu swoich aplikacji, a nie na zarządzaniu infrastrukturą backendową.
• Globalna dostępność i niezawodność: Modele wdrażane jako Serverless APIs korzystają z globalnej sieci centrów danych Azure, co zapewnia wysoką dostępność i niskie opóźnienia dla użytkowników na całym świecie. Ta konfiguracja jest idealna dla aplikacji wymagających solidnej i spójnej wydajności w różnych regionach.

Źródło: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-studio/media/explore/platform-service-cycle.png#lightbox  

Podsumowując, Azure AI Studio dostarcza wszechstronne narzędzia do wdrażania modeli AI, dostosowane do różnorodnych potrzeb i wymagań organizacji. Dzięki Managed Compute użytkownicy mogą korzystać z zaawansowanych funkcji skalowalności, bezpieczeństwa i dostosowania, co sprawia, że ta opcja jest idealna dla bardziej wymagających zastosowań. Z kolei Serverless APIs oferują prostotę i efektywność kosztową, umożliwiając szybkie i łatwe wdrażanie modeli w oparciu o model pay-as-you-go. Obie te metody gwarantują wysoką wydajność, niezawodność oraz łatwość integracji, co czyni Azure AI Studio wszechstronną platformą do wdrażania zaawansowanych rozwiązań AI w różnorodnych środowiskach biznesowych.

Jeżeli jesteś zainteresowany wdrożeniem rozwiązań chmurowych Azure w swojej firmie, zapraszamy do kontaktu. Nasz zespół ekspertów chętnie pomoże Ci w procesie implementacji i dostosowania usług do specyficznych potrzeb Twojej organizacji. Dzięki naszemu doświadczeniu i wiedzy, możemy zapewnić wsparcie na każdym etapie projektu, od planowania, przez wdrożenie, aż po optymalizację i dalszy rozwój.