Stručná odpověď: Umělá inteligence v cloud computingu spočívá v používání cloudových platforem k ukládání dat, pronájmu výpočetních prostředků, trénování modelů, jejich nasazení jako služeb a jejich monitorování v produkčním prostředí. Důležité je to, protože většina selhání se shlukuje kolem dat, nasazení a provozu, nikoli matematiky. Pokud potřebujete rychlé škálování nebo opakovatelné verze, je cloud + MLOps praktickou cestou.
Klíčové poznatky:
Životní cyklus : Získání dat, vytvoření funkcí, trénování, nasazení a následné sledování posunu, latence a nákladů.
Řízení : Od samého začátku zabudujte řízení přístupu, protokoly auditu a oddělení prostředí.
Reprodukovatelnost : Zaznamenávejte verze dat, kódu, parametrů a prostředí, aby běhy zůstaly opakovatelné.
Řízení nákladů : Používejte dávkování, ukládání do mezipaměti, automatické škálování a spotové/preemptivní školení, abyste se vyhnuli šokům z faktur.
Vzory nasazení : Vyberte si spravované platformy, pracovní postupy u jezer, Kubernetes nebo RAG na základě reality týmu.
Články, které byste si mohli po tomto přečíst:
🔗 Nejlepší nástroje pro řízení podnikání v cloudu s umělou inteligencí
Porovnejte přední cloudové platformy, které zefektivňují provoz, finance a týmy.
🔗 Technologie potřebné pro rozsáhlou generativní umělou inteligenci
Klíčová infrastruktura, data a správa potřebné k nasazení GenAI.
🔗 Bezplatné nástroje umělé inteligence pro analýzu dat
Nejlepší bezplatná řešení umělé inteligence pro čištění, modelování a vizualizaci datových sad.
🔗 Co je umělá inteligence jako služba?
Vysvětluje AIaaS, výhody, cenové modely a běžné obchodní případy použití.
Umělá inteligence v cloud computingu: Jednoduchá definice 🧠☁️
Ve své podstatě umělá inteligence v cloud computingu využití cloudových platforem pro přístup k:
-
Výpočetní výkon (CPU, GPU, TPU) Google Cloud: GPU pro AI Cloud TPU dokumentace
-
Úložiště (datová jezera, datové sklady, objektové úložiště) AWS: Co je datové jezero? AWS: Co je datový sklad? Amazon S3 (objektové úložiště)
-
Služby umělé inteligence (trénování modelů, nasazení, API pro vidění, řeč, NLP) Služby umělé inteligence AWS Google Cloud API umělé inteligence
-
Nástroje MLOps (kanálový vývoj, monitorování, registr modelů, CI-CD pro ML) Google Cloud: Co je MLOps? Registr modelů Vertex AI
Místo nákupu vlastního drahého vybavení si pronajmete, co potřebujete, a kdykoli to potřebujete. NIST SP 800-145 . Jako byste si najali posilovnu na jeden intenzivní trénink, místo abyste si postavili posilovnu v garáži a pak už nikdy nepoužili běžecký pás. Stává se to i těm nejlepším z nás 😬
Jednoduše řečeno: je to umělá inteligence, která se škáluje, dodává, aktualizuje a provozuje prostřednictvím cloudové infrastruktury NIST SP 800-145 .
Proč je AI + Cloud tak důležitý 🚀
Buďme upřímní – většina projektů umělé inteligence neselže kvůli složité matematice. Selže, protože se „věci kolem modelu“ zamotají:
-
data jsou rozptýlená
-
prostředí se neshodují
-
Model funguje na něčím notebooku, ale nikde jinde
-
nasazení je považováno za dodatečnou myšlenku
-
Bezpečnost a dodržování předpisů se objevují pozdě jako nezvaný bratranec 😵
Cloudové platformy pomáhají, protože nabízejí:
1) Elastická stupnice 📈
Trénujte model na velkém clusteru po krátkou dobu a poté jej vypněte dle NIST SP 800-145 .
2) Rychlejší experimentování ⚡
Rychlé spuštění spravovaných notebooků, předpřipravených kanálů a instancí GPU Google Cloud: GPU pro AI .
3) Snadnější nasazení 🌍
Nasazení modelů jako API, dávkových úloh nebo vestavěných služeb Red Hat: Co je REST API? Dávková transformace SageMaker .
4) Integrované datové ekosystémy 🧺
Vaše datové kanály, sklady a analytické nástroje se často již nacházejí v cloudu AWS: Datový sklad vs. datové jezero .
5) Spolupráce a řízení 🧩
Oprávnění, protokoly auditu, verzování a sdílené nástroje jsou (někdy bolestivě, ale přesto) integrovány do registrů Azure ML (MLOps) .
Jak funguje umělá inteligence v cloudových výpočtech v praxi (skutečný postup) 🔁
Zde je běžný životní cyklus. Ne verze s „dokonalým diagramem“… ta zažitá.
Krok 1: Data se dostanou do cloudového úložiště 🪣
Příklady: úložiště objektů, datová jezera, cloudové databáze Amazon S3 (úložiště objektů) AWS: Co je datové jezero? Přehled úložiště Google Cloud .
Krok 2: Zpracování dat + tvorba funkcí 🍳
Čistíte to, transformujete to, vytváříte nové funkce, možná to streamujete.
Krok 3: Modelovací trénink 🏋️
K trénování Google Cloudu používáte cloudové výpočty (často GPU) : GPU pro AI :
-
klasické modely strojového učení
-
modely hlubokého učení
-
doladění modelu základů
-
vyhledávací systémy (nastavení ve stylu RAG) dokument o generování vyhledávání s rozšířenou generací (RAG)
Krok 4: Nasazení 🚢
Modely jsou baleny a doručovány prostřednictvím:
-
REST API Red Hat: Co je REST API?
-
Bezserverové koncové body SageMaker Bezserverová inference
-
Kontejnery Kubernetes Kubernetes: Automatické škálování horizontálních podů
-
Dávkové inferenční kanály SageMaker Dávková transformace Vertex AI dávkové predikce
Krok 5: Monitorování + aktualizace 👀
Dráha:
-
latence
-
drift přesnosti v monitoru modelů SageMaker
-
driftu dat Vertex AI
-
cena za predikci
-
okrajové případy, u kterých si šeptáte „tohle by nemělo být možné…“ 😭
To je ten motor. To je umělá inteligence v cloud computingu v pohybu, nejen jako definice.
Co dělá dobrou verzi umělé inteligence v cloud computingu? ✅☁️🤖
Pokud chcete „dobrou“ implementaci (nejen okázalou demoverzi), zaměřte se na toto:
A) Jasné oddělení zájmů 🧱
-
datová vrstva (úložiště, správa)
-
trénovací vrstva (experimenty, pipeline)
-
obslužná vrstva (API, škálování)
-
monitorovací vrstva (metriky, protokoly, upozornění) SageMaker Model Monitor
Když se všechno smíchá dohromady, ladění se stává emocionální újmou.
B) Reprodukovatelnost ve výchozím nastavení 🧪
Dobrý systém vám umožňuje bez váhání uvést:
-
data, která tento model natrénovala
-
verze kódu
-
hyperparametry
-
životní prostředí
Pokud je odpověď „ehm, myslím, že to byl úterní běh…“, už máte problém 😅
C) Cenově úsporný design 💸
Cloudová umělá inteligence je sice výkonná, ale zároveň je to nejjednodušší způsob, jak omylem vytvořit účet, který vás donutí zpochybnit vaše životní rozhodnutí.
Mezi dobrá nastavení patří:
-
automatické škálování Kubernetes: Automatické škálování horizontálního podu
-
plánování instancí
-
Možnosti spot-emptibility, pokud je to možné. Instance Amazon EC2 spot. Virtuální počítače s podporou Google Cloud.
-
Ukládání do mezipaměti a dávkové odvození SageMaker Batch Transform
D) Zajištěné zabezpečení a dodržování předpisů 🔐
Ne přišroubované později jako lepicí páska na děravé potrubí.
E) Reálná cesta od prototypu k výrobě 🛣️
Tohle je to hlavní. Dobrá „verze“ umělé inteligence v cloudu zahrnuje MLOps, vzory nasazení a monitorování od samého začátku. Google Cloud: Co je MLOps? Jinak je to projekt pro vědecký veletrh s efektní fakturou.
Srovnávací tabulka: Oblíbené možnosti AI v cloudu (a pro koho jsou určeny) 🧰📊
Níže je uvedena rychlá, mírně subjektivní tabulka. Ceny jsou záměrně široké, protože cloudové ceny jsou jako objednávání kávy – základní cena nikdy není to pravé 😵💫
| Nástroj / Platforma | Publikum | Cena přibližná | Proč to funguje (včetně zvláštních poznámek) |
|---|---|---|---|
| AWS SageMaker | Týmy ML, podniky | Platba podle použití | Full-stack platforma ML - školení, endpointy, pipeline. Výkonná, ale všude samé menu. |
| Google Vertex AI | Týmy strojového učení, organizace pro datovou vědu | Platba podle použití | Silně spravované školení + registr modelů + integrace. Působí hladce, když to klikne. |
| Strojové učení Azure | Podniky, organizace zaměřené na MS | Platba podle použití | Dobře se hodí do ekosystému Azure. Dobré možnosti správy a spousta ovládacích prvků. |
| Databricks (ML + Lakehouse) | Týmy zaměřené na datové inženýrství | Předplatné + využití | Skvělé pro kombinaci datových kanálů a strojového učení na jednom místě. Často oblíbené praktickými týmy. |
| Funkce umělé inteligence v podobě sněhové vločky | Organizace zaměřené na analytiku | Na základě použití | Dobré, když už máte svět ve skladu. Méně „ML laboratoře“, více „AI v SQL stylu“ |
| IBM Watson | Regulovaná odvětví | Ceny pro podniky | Velký důraz je kladen na řízení a podnikové kontroly. Často se volí pro nastavení s vysokým obsahem zásad. |
| Spravovaný Kubernetes (DIY ML) | Inženýři platformy | Proměnná | Flexibilní a na míru. A taky… bolest, když se to rozbije, si nesete sami 🙃 |
| Bezserverová inference (funkce + koncové body) | Produktové týmy | Na základě použití | Skvělé pro špičatý provoz. Sledujte studené starty a latenci jako jestřáb. |
Nejde o výběr „toho nejlepšího“ – jde o to, aby se shodoval s realitou vašeho týmu. To je to tiché tajemství.
Běžné případy použití umělé inteligence v cloud computingu (s příklady) 🧩✨
Zde vynikají nastavení umělé inteligence v cloudu:
1) Automatizace zákaznické podpory 💬
-
asistenti chatu
-
směrování tiketů
-
shrnutí
-
Detekce sentimentu a záměru v cloudovém rozhraní API pro přirozený jazyk
2) Systémy doporučení 🛒
-
návrhy produktů
-
obsahové kanály
-
„lidé si také koupili“
Tyto často vyžadují škálovatelnou inferenci a aktualizace téměř v reálném čase.
3) Odhalování podvodů a hodnocení rizik 🕵️
Cloud usnadňuje zpracování dávek, streamování událostí a spouštění souborů.
4) Inteligence dokumentů 📄
-
OCR kanály
-
extrakce entit
-
analýza smluv
-
Analýza faktury Funkce umělé inteligence Snowflake Cortex
V mnoha organizacích se právě zde čas tiše vrací zpět.
5) Prognózování a optimalizace zaměřená na zvyšování odbornosti 📦
Předpovídání poptávky, plánování zásob, optimalizace tras. Cloud pomáhá, protože data jsou velká a přeškolování je časté.
6) Generativní aplikace s umělou inteligencí 🪄
-
tvorba obsahu
-
pomoc s kódem
-
interní znalostní boti (RAG)
-
syntetické generování dat, článek o vyhledávání a rozšířeném generování dat (RAG).
To je často okamžik, kdy firmy konečně řeknou: „Potřebujeme vědět, kde žijí naše pravidla pro přístup k datům.“ 😬
Architektonické vzory, které uvidíte všude 🏗️
Vzor 1: Spravovaná platforma ML (cesta „chceme méně bolestí hlavy“) 😌
-
nahrát data
-
školení s řízenými úlohami
-
nasadit do spravovaných koncových bodů
-
monitorování v dashboardech platformy SageMaker Model Monitor Vertex AI Model Monitoring
Funguje dobře, když záleží na rychlosti a nechcete stavět interní nástroje od nuly.
Vzor 2: Lakehouse + ML (trasa „data first“) 🏞️
-
sjednotit pracovní postupy datového inženýrství a strojového učení
-
spouštět notebooky, pipeliney a funkcionalitu v blízkosti dat
-
silné pro organizace, které již fungují ve velkých analytických systémech Databricks Lakehouse
Vzor 3: Kontejnerizované strojové učení na Kubernetes (cesta „chceme mít kontrolu“) 🎛️
-
modely balíčků v kontejnerech
-
škálování s automatickými zásadami škálování Kubernetes: Automatické škálování horizontálních podů
-
integrace sítě služeb, pozorovatelnost, správa tajných dat
Také známé jako: „Jsme si jistí a také rádi ladíme v nestandardní době.“
Vzor 4: RAG (Retrieval-Augmented Generation) (cesta „využijte své znalosti“) 📚🤝
-
dokumenty v cloudovém úložišti
-
vkládání + úložiště vektorů
-
vrstva vyhledávání dodává kontext modelu
-
zábradlí + řízení přístupu + protokolování dokument Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Toto je důležitá součást moderních konverzací o umělé inteligenci v cloudu, protože jde o to, jak mnoho skutečných firem bezpečně využívá generativní umělou inteligenci.
MLOps: Část, kterou všichni podceňují 🧯
Pokud chcete, aby se umělá inteligence v cloudu chovala v produkčním prostředí, potřebujete MLOps. Ne proto, že by to bylo trendy – protože modely se mění, data se mění a uživatelé jsou kreativní tím nejhorším způsobem . Google Cloud: Co je MLOps?
Klíčové části:
-
Sledování experimentů : co fungovalo a co ne? Sledování MLflow
-
Registr modelů : schválené modely, verze, metadata Registr modelů MLflow Registr modelů Vertex AI
-
CI-CD pro ML : testování + automatizace nasazení Google Cloud MLOps (CD a automatizace)
-
Úložiště funkcí : konzistentní funkce napříč trénováním a inferencí Úložiště funkcí SageMaker
-
Monitorování : drift výkonu, signály zkreslení, latence, náklady Monitorování modelu SageMaker, monitorování modelu Vertex AI
-
Strategie vrácení zpět : ano, jako u běžného softwaru
Pokud tohle budete ignorovat, skončíte s „modelovou zoo“ 🦓, kde je všechno živé, nic není označené a vy se bojíte otevřít bránu.
Zabezpečení, soukromí a dodržování předpisů (není to ta zábavná část, ale… jo) 🔐😅
Umělá inteligence v cloud computingu vyvolává několik pikantních otázek:
Řízení přístupu k datům 🧾
Kdo má přístup k trénovacím datům? Inferenčním protokolům? Výzvám? Výstupům?
Šifrování a tajemství 🗝️
Klíče, tokeny a přihlašovací údaje vyžadují správné zpracování. „V konfiguračním souboru“ zpracování není.
Izolace a nájem 🧱
Některé organizace vyžadují oddělená prostředí pro vývoj, staging a produkci. Cloud sice pomáhá – ale pouze pokud ho správně nastavíte.
Auditabilita 📋
Regulované organizace často musí prokázat:
-
jaká data byla použita
-
jak byla rozhodnutí učiněna
-
kdo co nasadil
-
když se změnila správa IBM watsonx.governance
Řízení rizik modelu ⚠️
To zahrnuje:
-
kontroly zaujatosti
-
kontradiktorní testování
-
obrana proti okamžitému vstřikování (pro generativní umělou inteligenci)
-
bezpečné filtrování výstupu
To vše se vrací k jádru věci: nejde jen o „umělou inteligenci hostovanou online“. Je to umělá inteligence provozovaná za reálných omezení.
Tipy na náklady a výkon (abyste později neplakali) 💸😵💫
Pár osvědčených tipů:
-
Použijte nejmenší model, který splňuje potřeby.
Větší neznamená vždy lepší. Někdy je prostě… větší. -
Dávková inference, pokud je to možné.
Levnější a efektivnější dávková transformace SageMakeru . -
Agresivní ukládání do mezipaměti,
zejména pro opakované dotazy a vkládání. -
Automatické škálování, ale omezte to
Neomezené škálování může znamenat neomezené výdaje Kubernetes: Automatické škálování horizontálních podů . Ptejte se mě, jak to vím… popravdě řečeno, ne 😬 -
Sledujte náklady na koncový bod a na funkci.
Jinak optimalizujete špatnou věc. -
Používejte pro školení výpočetní prostředky s možností spot-preemptible.
Skvělé úspory, pokud vaše školicí úlohy zvládnou přerušení. Spotové instance Amazon EC2, virtuální počítače s možností spot-preemptible Google Cloud .
Chyby, které lidé dělají (i chytré týmy) 🤦♂️
-
Zacházení s cloudovou umělou inteligencí jako s „pouhým připojením modelu“
-
Ignorování kvality dat až do poslední chvíle
-
Odeslání modelu bez monitorování v SageMaker Model Monitor
-
Neplánuji rekvalifikaci kadence Google Cloud: Co je MLOps?
-
Zapomínám, že bezpečnostní týmy existují až do týdne spuštění 😬
-
Nadměrné inženýrství od prvního dne (někdy vítězí jednoduchá základní linie)
A také jeden tiše krutý příklad: týmy podceňují, jak moc uživatelé pohrdají latencí. Model, který je o něco méně přesný, ale rychlý, často vítězí. Lidé jsou netrpěliví malé zázraky.
Klíčové poznatky 🧾✅
Umělá inteligence v cloud computingu je komplexní praxe budování a provozování umělé inteligence s využitím cloudové infrastruktury – škálování školení, zjednodušení nasazení, integrace datových kanálů a operacionalizace modelů s využitím MLOps, zabezpečení a správy. Google Cloud: Co je MLOps? NIST SP 800-145 .
Rychlé shrnutí:
-
Cloud poskytuje umělé inteligenci infrastrukturu pro škálování a dodávání 🚀 NIST SP 800-145
-
Umělá inteligence dává cloudovým úlohám „mozky“, které automatizují rozhodování 🤖
-
Kouzlo nespočívá jen v školení – je to nasazení, monitorování a správa 🧠🔐 Monitor modelů SageMaker
-
Vybírejte platformy na základě potřeb týmu, ne marketingové mlhy 📌
-
Sledujte náklady a operujte jako jestřáb s brýlemi 🦅👓 (špatná metafora, ale chápete)
Pokud jste sem přišli s myšlenkou, že „AI v cloud computingu je jen modelové API“, tak ne – je to celý ekosystém. Někdy elegantní, někdy turbulentní, někdy obojí ve stejném odpoledni 😅☁️
Často kladené otázky
Co znamená „AI v cloud computingu“ v každodenním životě
Umělá inteligence v cloud computingu znamená, že používáte cloudové platformy k ukládání dat, spouštění výpočetních operací (CPU/GPU/TPU), trénování modelů, jejich nasazení a monitorování – aniž byste museli vlastnit hardware. V praxi se cloud stává místem, kde probíhá celý životní cyklus umělé inteligence. Pronajímáte si, co potřebujete, když to potřebujete, a po dokončení škálujete.
Proč projekty umělé inteligence selhávají bez cloudové infrastruktury a MLO (Multi-Logs - Multi-Logs)
Většina selhání se děje v okolí modelu, nikoli uvnitř něj: nekonzistentní data, neshodná prostředí, křehká nasazení a absence monitorování. Cloudové nástroje pomáhají standardizovat vzorce úložiště, výpočetních operací a nasazení, aby se modely nezasekly na principu „na mém notebooku to fungovalo“. MLOps přidává chybějící pojivo: sledování, registry, pipeline a rollback, aby systém zůstal reprodukovatelný a udržovatelný.
Typický pracovní postup pro umělou inteligenci v cloud computingu, od dat po produkci
Běžný postup je následující: data se ukládají do cloudového úložiště, zpracovávají se do funkcí a poté se modely trénují na škálovatelných výpočetních systémech. Dále se provádí nasazení prostřednictvím koncového bodu API, dávkové úlohy, bezserverového nastavení nebo služby Kubernetes. Nakonec se monitoruje latence, drift a náklady a poté se iteruje s přetrénováním a bezpečnějším nasazením. Většina reálných procesů se neustále opakuje, místo aby se odeslaly pouze jednou.
Výběr mezi SageMakerem, Vertex AI, Azure ML, Databricksem a Kubernetes
Vybírejte na základě reality vašeho týmu, ne na základě marketingového šumu typu „nejlepší platforma“. Spravované platformy strojového učení (SageMaker/Vertex AI/Azure ML) snižují provozní problémy s úkoly školení, koncovými body, registry a monitorováním. Databricks se často hodí pro týmy s velkým množstvím datového inženýrství, které chtějí strojové učení blízko datovým kanálům a analytice. Kubernetes poskytuje maximální kontrolu a přizpůsobení, ale zároveň máte na starosti spolehlivost, zásady škálování a ladění v případě selhání.
Architektonické vzory, které se dnes nejvíce objevují v cloudových nastaveních umělé inteligence
Neustále se setkáváte se čtyřmi vzory: spravované platformy ML pro rychlost, Lakehouse + ML pro organizace zaměřené na data first, kontejnerizované ML na Kubernetes pro kontrolu a RAG (retrieval-augmented generation) pro „bezpečné používání našich interních znalostí“. RAG obvykle zahrnuje dokumenty v cloudovém úložišti, vkládání + vektorové úložiště, vrstvu pro vyhledávání a řízení přístupu s protokolováním. Vámi zvolený vzor by měl odpovídat vaší úrovni správy a provozu.
Jak týmy nasazují cloudové modely umělé inteligence: REST API, dávkové úlohy, bezserverové řešení nebo Kubernetes
REST API jsou běžná pro predikce v reálném čase, když je důležitá latence produktu. Dávková inference je skvělá pro plánované bodování a nákladovou efektivitu, zejména když výsledky nemusí být okamžité. Bezserverové koncové body mohou dobře fungovat pro špičkový provoz, ale studené starty a latence vyžadují pozornost. Kubernetes je ideální, když potřebujete jemnozrnné škálování a integraci s nástroji platformy, ale zvyšuje provozní složitost.
Co sledovat v produkčním prostředí, aby systémy umělé inteligence zůstaly v pořádku
Minimálně sledujte latenci, míru chyb a náklady na predikci, aby spolehlivost a rozpočet zůstaly viditelné. Na straně strojového učení sledujte posun dat a výkonu, abyste zachytili, kdy se realita v modelu změní. Záleží také na zaznamenávání okrajových případů a špatných výstupů, zejména u generativních případů užití, kde mohou být uživatelé kreativně a kontroverzní. Dobré monitorování také podporuje rozhodnutí o vrácení změn, když modely docházejí k regresi.
Snížení nákladů na cloudovou umělou inteligenci bez snížení výkonu
Běžným přístupem je použití nejmenšího modelu, který splňuje požadavek, a následná optimalizace inference pomocí dávkového zpracování a ukládání do mezipaměti. Automatické škálování pomáhá, ale vyžaduje omezení, aby se z „elastického“ nestalo „neomezené utrácení“. Pro trénování mohou spotové/preemptibilní výpočty ušetřit spoustu peněz, pokud vaše úlohy tolerují přerušení. Sledování nákladů na koncový bod a na funkci vám zabrání v optimalizaci nesprávné části systému.
Největší bezpečnostní rizika a rizika související s dodržováním předpisů v souvislosti s umělou inteligencí v cloudu
Velkými riziky jsou nekontrolovaný přístup k datům, slabá správa tajných kódů a chybějící auditní záznamy o tom, kdo co vyškolil a nasadil. Generativní umělá inteligence přidává další starosti, jako je vkládání promptů, nebezpečné výstupy a zobrazování citlivých dat v protokolech. Mnoho procesů vyžaduje izolaci prostředí (vývoj/staging/prod) a jasné zásady pro prompty, výstupy a protokolování inferencí. Nejbezpečnější nastavení považují správu a řízení za základní systémový požadavek, nikoli za záplatu v týdnu vydání.
Reference
-
Národní institut pro standardy a technologie (NIST) - SP 800-145 (konečná verze) - csrc.nist.gov
-
Google Cloud – GPU pro umělou inteligenci – cloud.google.com
-
Dokumentace Google Cloudu k – docs.cloud.google.com
-
Amazon Web Services (AWS) – Amazon S3 (úložiště objektů) – aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) – Co je to datové jezero? – aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) – Co je datový sklad? – aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) – Služby umělé inteligence AWS – aws.amazon.com
-
Google Cloud – API pro umělou inteligenci Google Cloudu – cloud.google.com
-
Google Cloud – Co je MLOps? – cloud.google.com
-
Google Cloud – Registr modelů Vertex AI (Úvod) – docs.cloud.google.com
-
Red Hat - Co je REST API? - redhat.com
-
Dokumentace k Amazon Web Services (AWS) – Dávková transformace SageMakeru – docs.aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) - Datový sklad vs. datové jezero vs. datové tržiště - aws.amazon.com
-
Microsoft Learn – Registry Azure ML (MLOps) – learn.microsoft.com
-
Google Cloud – Přehled úložiště Google Cloud – docs.cloud.google.com
-
arXiv - Článek o generování vyhledávání a rozšířeném vyhledávání (RAG) - arxiv.org
-
Dokumentace k Amazon Web Services (AWS) – Bezserverová inference SageMaker – docs.aws.amazon.com
-
Kubernetes - Automatické škálování horizontálních podů - kubernetes.io
-
Google Cloud - Dávkové předpovědi pro Vertex AI - docs.cloud.google.com
-
Dokumentace k Amazon Web Services (AWS) – Monitorování modelů SageMaker – docs.aws.amazon.com
-
Google Cloud - Monitorování modelu Vertex AI (Použití monitorování modelu) - docs.cloud.google.com
-
Amazon Web Services (AWS) – Spotové instance Amazon EC2 – aws.amazon.com
-
Google Cloud – Virtuální počítače s možností preempce – docs.cloud.google.com
-
Dokumentace k Amazon Web Services (AWS) – AWS SageMaker: Jak to funguje (Školení) – docs.aws.amazon.com
-
Google Cloud – Google Vertex AI – cloud.google.com
-
Microsoft Azure – Strojové učení Azure – azure.microsoft.com
-
Databricks - Databricks Lakehouse - databricks.com
-
Dokumentace ke Snowflake - Funkce umělé inteligence Snowflake (Přehledová příručka) - docs.snowflake.com
-
IBM - IBM watsonx - ibm.com
-
Google Cloud – API pro přirozený jazyk v cloudu – docs.cloud.google.com
-
Dokumentace Snowflake - Funkce umělé inteligence Snowflake Cortex (AI SQL) - docs.snowflake.com
-
MLflow - Sledování MLflow - mlflow.org
-
MLflow - Registr modelů MLflow - mlflow.org
-
Google Cloud - MLOps: Kontinuální dodávání a automatizace v oblasti strojového učení - cloud.google.com
-
Amazon Web Services (AWS) – Obchod s funkcemi SageMaker – aws.amazon.com
-
IBM - IBM watsonx.governance - ibm.com