近年来，AI 技术取得了长足进步，已成为企业寻求保持竞争优势的宝贵工具。但是，没有一种 AI 平台能够适合所有情况。每个组织都有自己的目标和要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 中总结的研究结果表明，92% 的公司报告称其数据和 AI 投资获得了强劲的回报，高于 2017 年的 48% 和 2020 年的 70%。绝大多数 (96%) 报告称，他们的组织处于试点或 AI 推出阶段，但生产范围有限。
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。它应为数据科学和机器学习团队提供一整套功能，以构建、训练和将模型部署到生产环境中。
企业 AI 平台必须将 AI 模型、数据处理、编排、存储、工作流、集成和监控统一到一个集成解决方案中，该解决方案支持构建应用程序并将 AI 融入现有技术堆栈。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 平台应具备的五种功能，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) 以及其他功能，这些功能对于任何希望充分利用 AI 投资的公司来说都是必不可少的。
您的 AI 平台应具备的 5 种功能
随着您的业务增长，对可扩展性、敏捷性和自动化的需求也随之增长。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 种功能
1. 自动化： 一个优秀的 AI 平台将通过战略性地应用自动化来帮助您的团队加速已验证模型的自动化，这些模型的性能始终如一地稳固。您的机器学习和数据科学环境应该易于与适用于您的用例的最新和最佳工具集成。
2. IT 支持和治理： 对软件供应链的控制对于充分发挥 AI 的力量至关重要。虽然用户必须能够轻松地共享和协作项目，但 IT 管理员必须能够配置和停用用户帐户，并能查看业务和客户数据的使用位置和方式，以便他们能够识别和解决问题，并跟踪对审核非常重要的详细信息。
3. 可扩展性： 机器学习从业人员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。在 GPU 和 TPU 时代，这种规模的模型训练在经济上变得可行。因此，如今的挑战不是寻找计算能力，而是管理支持它的环境。
因此，部署大量计算能力需要重要的支持基础设施。您的 AI 平台应能够处理您组织的可扩展性、用例和吞吐量，以扩展您的 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，数据科学家通常会直接将软件包下载到他们的笔记本电脑上。
公共来源会带来额外的风险，必须不断监控和缓解这些风险，这会使 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，您应该选择一个 AI 平台，其维护人员和作者熟悉您的团队将使用的工具和技术。通过将来自开源社区的错误和反馈纳入其中，优秀的 AI 平台将能够通过自动化和手动整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是支持，这通常是企业买家最后考虑的功能之一。团队需要可靠的错误报告和跟踪、引人入胜的培训资源以及在使用开源软件时的持续支持。寻找一个由了解 AI 开发挑战的专家团队支持的 AI 平台，并且能够大规模提供企业级支持。询问他们如何在用户受到影响并且您的团队没有变通方法时优先考虑支持。
查看我们在 开源数据科学和 ML AI 平台的完整指南 中编写的用来询问您的 AI 平台提供商的问题清单。
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