無服務(wù)器計(jì)算是一個(gè)云計(jì)算模型，諸如AWS，Azure和GCP之類的云提供商管理服務(wù)器基礎(chǔ)架構(gòu)，并根據(jù)需要?jiǎng)討B(tài)分配資源。開發(fā)人員要么直接調(diào)用API，要么以函數(shù)的形式編寫代碼，并且云提供商對(duì)某些事件響應(yīng)這些功能。這意味著開發(fā)人員可以自動(dòng)擴(kuò)展應(yīng)用程序，而不必?fù)?dān)心服務(wù)器管理和部署，從而可以節(jié)省成本和提高敏捷性。

無服務(wù)器計(jì)算的主要優(yōu)點(diǎn)是，它抽象了與發(fā)布管理相關(guān)的許多復(fù)雜性，而開發(fā)人員無需擔(dān)心容量計(jì)劃，硬件管理甚至操作系統(tǒng)。這種簡(jiǎn)單性釋放了時(shí)間和資源，可以將更多的精力集中在部署模型之上的創(chuàng)新應(yīng)用程序和服務(wù)上。

AI模型部署

模型部署涉及將機(jī)器學(xué)習(xí)或AI模型從開發(fā)到生產(chǎn)的幾個(gè)關(guān)鍵步驟，以確保其可擴(kuò)展，可靠且有效。關(guān)鍵元素包括模型培訓(xùn)和優(yōu)化，其中模型進(jìn)行了微調(diào)以進(jìn)行性能和模型版本，從而有助于管理不同的迭代。一旦訓(xùn)練，該模型將與其必要的依賴關(guān)系進(jìn)行序列化和包裝，并準(zhǔn)備部署在適當(dāng)?shù)倪\(yùn)行時(shí)環(huán)境中，例如云平臺(tái)或容器化服務(wù)。該模型通過API或Web服務(wù)暴露，使其可以為外部應(yīng)用程序提供實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。

除部署外，連續(xù)監(jiān)視和建立用于自動(dòng)化再培訓(xùn)和模型更新的CI/CD管道至關(guān)重要。安全措施對(duì)于保護(hù)數(shù)據(jù)隱私并確保遵守法規(guī)也是必不可少的。模型必須是可解釋的，尤其是在需要解釋AI決策的行業(yè)中，并且應(yīng)合并反饋循環(huán)，以根據(jù)用戶輸入或數(shù)據(jù)更改隨著時(shí)間的推移來完善模型。有效地管理資源以優(yōu)化運(yùn)營(yíng)成本也是一個(gè)關(guān)鍵要素，以確保部署的模型仍然具有成本效益和可持續(xù)性?？偟膩碚f，這些要素確保機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以在生產(chǎn)環(huán)境中有效，安全地運(yùn)行高性能。

無服務(wù)器AI推斷

無服務(wù)器AI推斷是指使用無服務(wù)器計(jì)算平臺(tái)部署和執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以進(jìn)行預(yù)測(cè)，而無需管理基礎(chǔ)架構(gòu)或擔(dān)心擴(kuò)展資源。

在此設(shè)置中，該模型被托管為API端點(diǎn)，并且僅在計(jì)算時(shí)間實(shí)際使用的計(jì)算時(shí)間內(nèi)收取用戶，從而提供了成本效率和靈活性。AWS Lambda，Google Cloud功能和Azure功能之類的無服務(wù)器平臺(tái)使開發(fā)人員能夠上傳訓(xùn)練有素的模型并通過API曝光它們以進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。這使企業(yè)可以將AI驅(qū)動(dòng)的決策集成到其應(yīng)用程序中，而無需管理復(fù)雜的服務(wù)器基礎(chǔ)架構(gòu)。

無服務(wù)器AI推斷的主要優(yōu)點(diǎn)之一是它具有不同請(qǐng)求量無縫擴(kuò)展的能力，非常適合諸如欺詐檢測(cè)，推薦系統(tǒng)以及實(shí)時(shí)圖像或語(yǔ)音識(shí)別之類的用例。此外，它減少了運(yùn)營(yíng)開銷，使數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員能夠?qū)Ｗ⒂谀Ｐ偷臏?zhǔn)確性和性能，而不是管理基礎(chǔ)架構(gòu)。無服務(wù)器AI推斷越來越流行，對(duì)于需要快速且具有成本效益的AI預(yù)測(cè)而無需專用基礎(chǔ)架構(gòu)的輕質(zhì)，低延遲應(yīng)用程序。

無服務(wù)器AI的優(yōu)點(diǎn)

傳統(tǒng)的AI模型通常需要大量資源來部署和擴(kuò)展，尤其是在生產(chǎn)環(huán)境中。借助無服務(wù)器的基礎(chǔ)架構(gòu)，開發(fā)人員可以利用一種高度靈活的付費(fèi)模型，可以優(yōu)化成本和效率。這是無服務(wù)器AI的幾個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)：

簡(jiǎn)單

AI模型通常需要大量配置，尤其是在跨多個(gè)計(jì)算機(jī)進(jìn)行分布式計(jì)算的縮放時(shí)。無服務(wù)器計(jì)算摘要大部分基礎(chǔ)架構(gòu)管理，并允許開發(fā)人員快速部署和迭代其AI模型。開發(fā)人員可以僅關(guān)注核心邏輯，因此，企業(yè)可以比以往任何時(shí)候都更快地開發(fā)AI驅(qū)動(dòng)的解決方案。

可伸縮性

無服務(wù)器計(jì)算提供幾乎無限的可擴(kuò)展性，從而使應(yīng)用程序可以處理增加的需求，而無需其他設(shè)置或配置。例如，如果特定的AI模型正在為Web應(yīng)用程序提供實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，并且突然面對(duì)用戶的峰值，則無服務(wù)器基礎(chǔ)架構(gòu)可以自動(dòng)擴(kuò)展以處理此激增，而無需手動(dòng)干預(yù)。

成本效益

無服務(wù)器計(jì)算在基于消費(fèi)的定價(jià)模型上運(yùn)行，用戶僅支付所使用的實(shí)際資源。在與AI合作時(shí)，這尤其有利，因?yàn)樵S多AI工作負(fù)載在交通中爆發(fā)，即在某些時(shí)候它們需要大量資源，但在其他時(shí)期很少或沒有。

事件驅(qū)動(dòng)的架構(gòu)

無服務(wù)器平臺(tái)本質(zhì)上是事件驅(qū)動(dòng)的，使其非常適合需要響應(yīng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的AI應(yīng)用程序。這對(duì)于諸如欺詐檢測(cè)，異常檢測(cè)等方案至關(guān)重要。

無服務(wù)器解決方案

通過利用無服務(wù)器的生態(tài)系統(tǒng)，組織可以專注于創(chuàng)新，從自動(dòng)擴(kuò)展中受益，優(yōu)化成本并更快地交付應(yīng)用程序，同時(shí)保持安全有效的開發(fā)環(huán)境。

· 無服務(wù)器與AWS：AWS提供了一系列支持無服務(wù)器AI的服務(wù)，例如AWS Lambda，該服務(wù)允許用戶在無需配置或管理服務(wù)器的情況下運(yùn)行代碼。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，諸如Amazon Sage Maker之類的服務(wù)使開發(fā)人員能夠快速訓(xùn)練，部署和管理模型。

· 使用Microsoft Azure的無服務(wù)器：Azure的無服務(wù)器產(chǎn)品(例如Azure功能)允許開發(fā)人員根據(jù)需求自動(dòng)擴(kuò)展AI模型和代碼，以響應(yīng)特定事件或觸發(fā)器。 Azure還通過Azure機(jī)器學(xué)習(xí)提供了強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，該學(xué)習(xí)提供了用于培訓(xùn)，部署和管理AI模型的工具。

· 使用GCP的無服務(wù)器： GCP提供無關(guān)服務(wù)的服務(wù)，例如用于事件驅(qū)動(dòng)計(jì)算的云功能。這些服務(wù)使與GCP的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品(例如Vertex AI)無縫集成，從而使企業(yè)可以輕松部署AI模型并處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

無服務(wù)器的挑戰(zhàn)

冷啟動(dòng)潛伏期

無服務(wù)器功能在不活動(dòng)后調(diào)用時(shí)會(huì)延遲延遲。對(duì)于需要高響應(yīng)能力的AI模型，冷啟動(dòng)可能會(huì)引入延遲，這可能是實(shí)時(shí)應(yīng)用程序的問題。

國(guó)家管理

無服務(wù)器功能是通過設(shè)計(jì)無狀態(tài)的，這意味著在推斷過程中管理AI模型的狀態(tài)可能很棘手。開發(fā)人員必須設(shè)計(jì)其應(yīng)用程序，以處理會(huì)話持久性或使用數(shù)據(jù)庫(kù)或分布式緩存的外部狀態(tài)。

資源治理

許多無服務(wù)器平臺(tái)對(duì)內(nèi)存，執(zhí)行時(shí)間和CPU/GPU使用施加限制。對(duì)于特別是資源密集型的AI模型，這可能會(huì)帶來一個(gè)問題，盡管通?？梢栽O(shè)計(jì)有效的模型或?qū)⒋笮腿蝿?wù)拆分為較小的功能。

安排公平

安排無服務(wù)器AI推理中的公平性確保在并發(fā)任務(wù)之間進(jìn)行公平的資源分配，從而防止資源壟斷和延遲。這對(duì)于平衡對(duì)潛伏期敏感和資源密集型工作負(fù)載至關(guān)重要，同時(shí)保持一致的性能。實(shí)現(xiàn)公平性需要優(yōu)先隊(duì)列，負(fù)載平衡和預(yù)測(cè)調(diào)度之類的策略，盡管無服務(wù)器環(huán)境的動(dòng)態(tài)性質(zhì)使這一挑戰(zhàn)性。有效的調(diào)度是優(yōu)化AI推理任務(wù)中吞吐量和響應(yīng)能力的關(guān)鍵。

結(jié)論

無服務(wù)器體系結(jié)構(gòu)通過提供無與倫比的可擴(kuò)展性，成本效率和簡(jiǎn)單性來徹底改變開發(fā)人員和企業(yè)對(duì)技術(shù)的方式。通過消除管理和維護(hù)基礎(chǔ)架構(gòu)的需求，這些體系結(jié)構(gòu)使開發(fā)人員能夠?qū)⑵渚σ龑?dǎo)到創(chuàng)新中，從而使他們能夠輕松設(shè)計(jì)和實(shí)施尖端的AI應(yīng)用程序。利用無服務(wù)器計(jì)算的企業(yè)可以迅速適應(yīng)不斷變化的需求，降低運(yùn)營(yíng)成本并加速開發(fā)周期的能力。這種敏捷性促進(jìn)了更高效，更強(qiáng)大的AI驅(qū)動(dòng)解決方案的創(chuàng)建。