Изучение влияния бума искусственного интеллекта на облачные сервисы

Исследование воздействия искусственного интеллекта на облачные сервисы

<img src=”https://ai.miximages.com/opendatascience.com/wp-content/uploads/2023/10/shutterstock_1175141578.jpg” /><p>Как сервис в облаке, так и AI однажды были предметом разговоров в мире науки о данных. Сейчас внимание переключается на AI – технологический инструмент с бесконечными возможностями. Это не означает, что облако станет устаревать. Популярность AI изменит его к лучшему.</p><p><a href=”https://www.rupython.com/digital-transformation-with-cloud-computing.html”>Облако</a> станет самой передовой технологией в истории, поскольку AI улучшает эффективность, безопасность и масштабируемость. Разберемся, как они синергически взаимодействуют, чтобы привести вычисления в новую эру для профессионалов науки о данных.</p><h2 id=”what-does-ai-bring-to-the-cloud”><strong>Что приносит AI в облако?</strong></h2><p>AI помогает облаку, обеспечивая новые продукты, услуги и инструменты для клиентов; помогает клиентам и компаниям обрабатывать большие объемы данных; нормализует демократизацию доступа к AI; создает персонализированные опыты на основе привычек клиентов; повышает производительность рабочего места, увеличивая эффективность процесса; автоматизирует утомительные задачи.</p><p>Его важность для вычислений в облаке предоставляет эти и другие преимущества.</p><h2 id=”transforming-data-center-infrastructure”><strong>Преобразование инфраструктуры центра обработки данных</strong></h2><p>Облачная инфраструктура занимает много физического пространства, несмотря на то, что заполняет цифровые области. Центры данных являются массовыми, и специалисты по данным замечают изменения в том, как здания приспосабливаются к внедрению AI. Некоторые проходят масштабные переделки для оптимизации виртуальных машин.</p><p>Центрам данных потребуется специализированное оборудование, такое как модули обработки тензоров. Google специально разработал <a href=”https://www.rupython.com/fine-tuning-llm-peft-lora-and-qlora-part-1.html”>модули обработки тензоров (TPU) для обработки нейронных сетей</a>, что является одним из примеров того, как эти организации должны были быть креативными, объединяя AI с облаком.</p><p>Находящиеся во владении компании с огромными центрами данных, такие как Microsoft, Google и Amazon, запускают свои облачные платформы, работающие на AI, такие как Azure. Для обслуживания клиентов им нужны лучшие условия.</p><p>Первое беспокойство – это всплеск спроса. Больше людей используют облачные услуги из-за интеграции AI, что означает, что центры данных должны масштабироваться или отставать. Рабочие нагрузки становятся более тяжелыми и разнообразными, особенно с добавлением удаленных сред. Эти модернизации приводят к многочисленным изменениям, начиная от поиска более адаптивных способов охлаждения <a href=”https://www.rupython.com/types-of-edge-ml-and-enterprise-use-cases-summarized.html”>комнат для серверов</a> до установки новых графических процессоров для обработки AI-облачной инфраструктуры.</p><h2 id=”enhancing-scalability-and-flexibility”><strong>Улучшение масштабируемости и гибкости</strong></h2><p>AI, работающий на облачных вычислениях, предлагает каждому сектору возможность роста. От Canva – графической платформы <a href=”https://www.rupython.com/data-science-in-fintech.html”>до гиганта финтеха Plaid</a>, они достигли масштабирования, включив AI в свое облако. Смышленые маркетинговые усилия и выгодные деловые партнерства привели к увеличению числа их клиентов, и им нужна вычислительная мощность, чтобы обеспечить их и их новые AI.</p><p>Модель AI может отслеживать трафик и автоматически выделять ресурсы в зависимости от использования. Это позволяет сэкономить деньги, потому что машины не перегружаются и не используют слишком много энергии. Эти финансовые сбережения позволяют компаниям расширять свои предложения продуктов и услуг с помощью AI-дополнений, поскольку они уже настроены для применяющего предприятия.</p><h2 id=”changing-cybersecurity”><strong>Изменение кибербезопасности</strong></h2><p>AI содержит бесчисленные байты конфиденциальных данных, и провайдеры облачных услуг должны повысить уровень безопасности, чтобы защитить все это. Сколько защиты достаточно, и достаточно ли мер в текущем положении дел, чтобы охватить такие разнообразные и ценные данные? Такие вопросы должны побуждать специалистов по кибербезопасности и данным создавать новые механизмы защиты для защиты граждан.</p><p>В настоящее время многие провайдеры облачных услуг используют методы кибербезопасности для защиты своей инфраструктуры. Большинство следуют руководству по ИСО 27017 и 27018, которые <a href=”https://www.rupython.com/digital-transformation-with-cloud-computing.html”>регулируют облачные вычисления и хранение</a> персональных идентифицирующих данных в общественном жилье.</p><p>При использовании облачных данных для обучения модели специалистам необходимо шифровать и использовать анонимизацию данных, чтобы удалить идентификацию из информации. Это может помочь организации, использующей AI, избежать проблем с законом. Однако достаточно ли этих мер для урегулирования вопросов о конфиденциальности и утечках данных от пользователей облака, осознанно или нет вносящих вклад в обучение AI? </p>

Поднятие этических дискуссий на передний план

Облачная инфраструктура остается горячей темой среди органов по соблюдению норм и регулирования. Есть много вопросов, связанных с конфиденциальностью и ответственностью третьих сторон. Добавление ИИ в этот микс делает все еще запутаннее, но делает дискуссию более важной.

О том, как бизнесы и специалисты по анализу данных используют ИИ с облачным хранением, может возникнуть проблема частной жизни и этические вопросы. Насколько облачные вычисления должны быть прозрачными относительно своего искусственного интеллекта? Каким образом правительства будут регулировать потенциально опасные влияния, такие как предвзятость, или защищаться от угроз со стороны киберпреступников?

Последствия неправильного использования ИИ и облачных вычислений могут быть значительными. Разговоры о стандартах и фреймворках для ответственного внедрения ИИ с использованием облачных технологий укрепят более позитивное взаимодействие между этими технологиями.

• Файн-тюнинг ЛЛМ эффективный параметрический файн-тюнинг (ПФТ) – LoRA и QLoRA – Часть 1
• Обнимая Юлию Пригласительное письмо
• Преобразование текста в векторы надстройка вставок с помощью неподконтрольного подхода TSDAE

Как ИИ переосмыслил облачные сервисы

ИИ не просто упал в облако и сразу оптимизировался. Компании должны были адаптироваться и масштабироваться с помощью инновационных решений, чтобы удовлетворить потребности клиентов. Увидеть эти адаптации – революционно для науки о данных, потому что это проясняет, как новые технологии ИИ повлияют на физические и цифровые среды.

При рассмотрении проектных разработок и конкурентных преимуществ специалисты по данным и облачным технологиям должны приоритизировать пробуждение ИИ. Если они это сделают, это поощрит исследования и разработки, необходимые для раскрытия истинной мощи этой динамической дуэти. Рассмотрите возможность инвестирования в объединение ИИ и облачных технологий, чтобы рано получить преимущества.

Статья Элли Габель.