2023 年 3 月 23 日

您的 AI 平台应具备的 5 项能力

Joseph Currenti

3分钟

近年来，AI 技术取得了长足的进步，并且已成为企业保持竞争优势的宝贵工具。但是，不存在通用的 AI 平台。每个组织都有自己的目标和需求以及自己的部署策略，因此选择满足您需求的 AI 平台非常重要。

在 2022 年数据和 AI 领导力高管调查总结的研究中，92% 的公司报告其数据和 AI 投资获得了强劲回报，高于 2017 年的 48% 和 2020 年的 70%。绝大多数 (96%) 报告称其组织处于试点阶段或 AI 推广阶段，生产有限。

什么是 AI 平台？

AI 平台是一种软件解决方案，使组织能够大规模开发、部署和管理 AI 应用程序。它应该为数据科学和机器学习团队提供一套完整的功能，以构建、训练和部署模型到生产环境中。

企业 AI 平台必须通过集成的解决方案统一 AI 模型、数据处理、编排、存储、工作流程、集成和监控，该解决方案支持构建应用程序并将 AI 融入当前的技术堆栈。幸运的是，各种规模的组织都有探索的选择和机会。

在这里，我们将探讨您的 AI 平台应具备的五项能力，以支持您的团队充分发挥 AI 的潜力。从自然语言处理 (NLP) 到机器学习 (ML) 及其他领域，这些能力对于任何希望充分利用其 AI 投资的公司都至关重要。

您的 AI 平台应具备的 5 项能力

随着您的业务增长，对规模、敏捷性和自动化的需求也在增长。合适的 AI 平台将使您能够快速开发和部署模型，从而推动实时决策并改善客户体验。

以下是您的 AI 平台应具备的 5 项能力

1. 自动化： 一个出色的 AI 平台将通过战略性地应用自动化，帮助您的团队加速对性能始终如一的成熟模型进行自动化。您的机器学习和数据科学环境应该易于与最新的最佳工具集成，以满足您的用例。

2. IT 赋能和治理： 保持对软件供应链的控制是驾驭 AI 力量的关键。虽然用户必须能够轻松共享和协作项目，但 IT 管理员必须能够配置和停用用户帐户，并了解业务和客户数据的使用位置和方式，以便他们可以识别和解决问题，并跟踪对审计重要的详细信息。

3. 规模： 机器学习从业者必须能够扩展模型训练，这意味着他们需要支持与他人协作的集中式工作流程。在 GPU 和 TPU 时代，这种规模的模型训练在经济上已变得可行。因此，今天的挑战不是寻找计算能力，而是管理一个支持它的环境。

因此，部署大量的计算需要重要的支持基础设施。您的 AI 平台应该能够处理您组织的需求、用例和吞吐量，随着您扩展 AI 应用程序。

4. 安全： 对于首席安全信息官 (CISO) 和 IT 管理员来说，保护开源软件供应链至关重要。数据科学家通常使用开源软件包来开发和测试机器学习模型，评估其准确性、可扩展性和许多其他因素。在此过程中，数据科学家通常将软件包直接下载到他们的笔记本电脑上。

公共来源带来额外的风险，必须不断监控和缓解，这使 IT 管理员处于不利地位。如果您计划将机器学习模型部署到生产环境中，则应选择一个 AI 平台，其维护者和作者熟悉您的团队将使用的工具和技术。通过整合来自开源社区的错误和反馈，出色的 AI 平台将能够通过自动化和人工管理来监控开源软件包和工具中的漏洞。

5. 支持： 任何 AI 平台的关键组成部分都是支持，这通常是企业买家最后寻找的能力之一。团队在使用开源软件时需要可靠的错误报告和跟踪、引人入胜的培训资源以及持续的支持。寻找一个由专家团队支持的 AI 平台，他们了解开发 AI 的挑战，并且能够大规模提供企业支持。询问当您的用户受到影响并且您的团队没有解决方法选项时，他们如何优先考虑支持。

查看我们制定的问题列表，以便在《开源数据科学和 ML 的 AI 平台权威指南》中询问您的 AI 平台提供商。