هوش مصنوعی به عنوان یک سرویس چیست؟ راهنمای شما برای هوش مصنوعی قدرتمند و پرداخت به ازای استفاده

آیا از خود می‌پرسید که چگونه تیم‌ها می‌توانند چت‌بات‌ها، جستجوی هوشمند یا بینایی کامپیوتر را بدون خرید حتی یک سرور یا استخدام ارتشی از متخصصان دکترا راه‌اندازی کنند؟ این جادوی هوش مصنوعی به عنوان یک سرویس (AIaaS) . شما بلوک‌های سازنده هوش مصنوعی آماده استفاده را از ارائه‌دهندگان ابری اجاره می‌کنید، آنها را به برنامه یا گردش کار خود وصل می‌کنید و فقط برای آنچه استفاده می‌کنید هزینه پرداخت می‌کنید - مانند روشن کردن چراغ‌ها به جای ساخت نیروگاه. ایده ساده، تأثیر عظیم. [1]

مقالاتی که شاید بعد از این مطلب دوست داشته باشید بخوانید:

🔗 چه زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی استفاده می شود؟
زبان‌های برنامه‌نویسی اصلی که سیستم‌های هوش مصنوعی امروزی را پشتیبانی می‌کنند، بررسی کنید.

🔗 آربیتراژ هوش مصنوعی چیست: حقیقت پشت این اصطلاح رایج
بفهمید که آربیتراژ هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند و چرا به سرعت مورد توجه قرار می‌گیرد.

🔗 هوش مصنوعی نمادین چیست: هر آنچه که باید بدانید
بیاموزید که هوش مصنوعی نمادین چگونه با شبکه‌های عصبی متفاوت است و اهمیت مدرن آن چیست.

🔗 الزامات ذخیره‌سازی داده‌ها برای هوش مصنوعی: آنچه واقعاً باید بدانید
کشف کنید که سیستم‌های هوش مصنوعی واقعاً به چه مقدار داده نیاز دارند و چگونه می‌توان آنها را ذخیره کرد.

هوش مصنوعی به عنوان یک سرویس در واقع به چه معناست؟

هوش مصنوعی به عنوان یک سرویس ، یک مدل ابری است که در آن ارائه دهندگان، قابلیت‌های هوش مصنوعی را که شما از طریق APIها، SDKها یا کنسول‌های وب به آنها دسترسی دارید، میزبانی می‌کنند - زبان، بینایی، گفتار، توصیه‌ها، تشخیص ناهنجاری، جستجوی برداری، عامل‌ها، حتی پشته‌های مولد کامل. شما بدون داشتن GPU یا MLOps، مقیاس‌پذیری، امنیت و بهبودهای مداوم مدل را دریافت می‌کنید. ارائه دهندگان اصلی (Azure، AWS، Google Cloud) هوش مصنوعی آماده به کار و قابل تنظیمی را منتشر می‌کنند که می‌توانید در عرض چند دقیقه آن را مستقر کنید. [1][2][3]

از آنجا که این سرویس از طریق فضای ابری ارائه می‌شود، شما بر اساس پرداخت به ازای استفاده، آن را می‌پذیرید - در طول چرخه‌های شلوغ، مقیاس را افزایش دهید و وقتی اوضاع آرام شد، آن را کاهش دهید - بسیار شبیه به پایگاه‌های داده مدیریت‌شده یا بدون سرور، فقط با مدل‌ها به جای جداول و لامبداها. Azure این سرویس‌ها را تحت سرویس‌های هوش مصنوعی ؛ AWS یک کاتالوگ گسترده ارائه می‌دهد؛ هوش مصنوعی Vertex گوگل، آموزش، استقرار، ارزیابی و راهنمایی‌های امنیتی خود را متمرکز می‌کند. [1][2][3]

چرا مردم الان در مورد آن صحبت می‌کنند

آموزش مدل‌های سطح بالا گران، از نظر عملیاتی پیچیده و سریع است. عنوان سرویس (AIaaS) به شما امکان می‌دهد نتایج - خلاصه‌سازها، کمک‌خلبان‌ها، مسیریابی، RAG، پیش‌بینی - را بدون نیاز به بازطراحی پشته (Stack) ارائه دهید. ابرها همچنین الگوهای حاکمیت، مشاهده‌پذیری و امنیت را که هنگام تماس هوش مصنوعی با داده‌های مشتری اهمیت دارند، در هم می‌آمیزند. چارچوب هوش مصنوعی امن گوگل یکی از نمونه‌های راهنمایی ارائه‌دهندگان است. [3]

از جنبه اعتماد، چارچوب‌هایی مانند چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی (AI RMF) متعلق به NIST به تیم‌ها کمک می‌کنند تا سیستم‌هایی را طراحی کنند که ایمن، پاسخگو، منصفانه و شفاف باشند - به خصوص زمانی که تصمیمات هوش مصنوعی بر افراد یا پول تأثیر می‌گذارد. [4]

چه چیزی هوش مصنوعی به عنوان یک سرویس را واقعاً خوب می‌کند؟

• سرعت در ارزش‌گذاری - نمونه اولیه در یک روز، نه ماه‌ها.

• مقیاس‌پذیری الاستیک - برای یک پرتاب ناگهانی، به آرامی مقیاس را کاهش دهید.

• هزینه اولیه کمتر - بدون خرید سخت‌افزار یا تعویض تردمیل.

• مزایای اکوسیستم - SDKها، نوت‌بوک‌ها، پایگاه‌های داده برداری، عامل‌ها، خطوط لوله آماده به کار.

• مسئولیت مشترک - ارائه دهندگان، زیرساخت‌ها را تقویت کرده و راهنمایی‌های امنیتی منتشر می‌کنند؛ شما روی داده‌ها، درخواست‌ها و نتایج خود تمرکز می‌کنید. [2][3]

یک مورد دیگر: اختیاری بودن . بسیاری از پلتفرم‌ها از مدل‌های از پیش ساخته شده و مدل‌های خودتان پشتیبانی می‌کنند، بنابراین می‌توانید کار را ساده شروع کنید و بعداً آنها را تنظیم یا تعویض کنید. (Azure، AWS و Google همگی خانواده‌های مدل متعددی را از طریق یک پلتفرم ارائه می‌دهند.) [2][3]

انواع اصلی که خواهید دید 🧰

• سرویس‌های API از پیش ساخته شده
  ، نقاط پایانی قابل اتصال برای تبدیل گفتار به متن، ترجمه، استخراج موجودیت، احساسات، OCR، توصیه‌ها و موارد دیگر - عالی برای زمانی که دیروز به نتایج نیاز دارید. AWS، Azure و Google کاتالوگ‌های غنی منتشر می‌کنند. [1][2][3]

• مدل‌های بنیادی و مولد
  متن، تصویر، کد و مدل‌های چندوجهی از طریق نقاط پایانی و ابزارهای یکپارچه ارائه می‌شوند. آموزش، تنظیم، ارزیابی، محافظت و استقرار در یک مکان (مثلاً هوش مصنوعی Vertex) انجام می‌شود. [3]

• پلتفرم‌های مدیریت‌شده‌ی یادگیری ماشین
  اگر می‌خواهید آموزش دهید یا تنظیمات دقیقی انجام دهید، می‌توانید دفترچه‌های یادداشت، خطوط لوله، ردیابی آزمایش و ثبت‌های مدل را در یک کنسول واحد دریافت کنید. [3]

• هوش مصنوعی درون انبار داده
  مانند Snowflake، هوش مصنوعی را درون ابر داده قرار می‌دهند، بنابراین می‌توانید LLMها و عامل‌ها را در جایی که داده‌ها از قبل وجود دارند اجرا کنید - کمتر جابجا می‌شوند، نسخه‌های کمتری تولید می‌شود. [5]

جدول مقایسه: گزینه‌های محبوب هوش مصنوعی به عنوان سرویس 🧪

عمداً کمی عجیب و غریب است - چون میزهای واقعی هیچ‌وقت کاملاً مرتب نیستند.

قیمت‌گذاری بر اساس منطقه، SKU و محدوده‌ی استفاده متفاوت است. همیشه ماشین حساب ارائه دهنده را بررسی کنید.

چگونه هوش مصنوعی به عنوان یک سرویس در مجموعه شما جای می‌گیرد 🧩

یک جریان معمولی به این شکل است:

1. لایه داده
   پایگاه‌های داده عملیاتی، دریاچه داده یا انبار داده شما. اگر از Snowflake استفاده می‌کنید، Cortex هوش مصنوعی را نزدیک به داده‌های مدیریت‌شده نگه می‌دارد. در غیر این صورت، از کانکتورها و مخازن برداری استفاده کنید. [5]

2. لایه مدل:
   برای موفقیت‌های سریع، APIهای از پیش ساخته شده را انتخاب کنید یا برای تنظیم دقیق، از APIهای مدیریت شده استفاده کنید. سرویس‌های هوش مصنوعی Vertex / Azure AI در اینجا رایج هستند. [1][3]

3. هماهنگ‌سازی و گاردریل‌ها
   قالب‌های اعلان، ارزیابی، محدود کردن سرعت، فیلتر کردن سوءاستفاده/اطلاعات شخصی شخصی (PII) و ثبت گزارش حسابرسی. هوش مصنوعی RMF NIST یک چارچوب عملی برای کنترل‌های چرخه عمر است. [4]

4. لایه تجربه
   ، دستیاران در برنامه‌های بهره‌وری، جستجوی هوشمند، خلاصه‌سازها، نمایندگان در پورتال‌های مشتری - جایی که کاربران واقعاً زندگی می‌کنند.

حکایت: یک تیم پشتیبانی میان‌رده، رونوشت‌های تماس را به یک API تبدیل گفتار به متن منتقل کرد، با یک مدل مولد خلاصه‌سازی کرد، سپس اقدامات کلیدی را به سیستم تیکتینگ خود وارد کرد. آنها اولین نسخه را در عرض یک هفته ارسال کردند - بیشتر کار مربوط به اعلان‌ها، فیلترهای حریم خصوصی و تنظیمات ارزیابی بود، نه GPUها.

بررسی عمیق: ساخت در مقابل خرید در مقابل ترکیب 🔧

• خرید کنید که مورد استفاده شما به طور واضح به APIهای از پیش ساخته شده (استخراج سند، رونویسی، ترجمه، پرسش و پاسخ ساده) نگاشت شود. زمان به ارزش غالب است و دقت پایه قوی است. [2]

• از ترکیب استفاده کنید ، نه اینکه آموزش گرینفیلد را تنظیم دقیق کنید یا از RAG با داده‌های خود استفاده کنید، در حالی که برای مقیاس‌بندی خودکار و ثبت وقایع به ارائه‌دهنده متکی هستید. [3]

• بسازید که تمایز شما خود مدل باشد یا محدودیت‌های شما منحصر به فرد باشند. بسیاری از تیم‌ها هنوز از مادون قرمز ابری مدیریت‌شده برای وام گرفتن از الگوهای لوله‌کشی و مدیریت MLOps استفاده می‌کنند. [3]

بررسی عمیق: هوش مصنوعی مسئولانه و مدیریت ریسک 🛡️

برای انجام کار درست، لازم نیست متخصص سیاست‌گذاری باشید. از چارچوب‌های پرکاربرد استفاده کنید:

• NIST AI RMF - ساختار عملی پیرامون اعتبار، ایمنی، شفافیت، حریم خصوصی و مدیریت سوگیری؛ از توابع اصلی برای برنامه‌ریزی کنترل‌ها در طول چرخه عمر استفاده کنید. [4]

• (برای داشتن یک نقطه شروع مشخص در همان ابری که اجرا می‌کنید، موارد فوق را با راهنمایی‌های امنیتی ارائه‌دهنده خود - مثلاً SAIF گوگل - جفت کنید.) [3]

استراتژی داده برای هوش مصنوعی به عنوان یک سرویس 🗂️

حقیقت ناخوشایند این است: اگر داده‌های شما نامرتب باشند، کیفیت مدل بی‌معنی است.

• جابجایی را به حداقل برسانید - داده‌های حساس را در جایی که مدیریت قوی‌تر است نگه دارید؛ هوش مصنوعی بومی انبار کمک می‌کند. [5]

• بردارسازی را هوشمندانه انجام دهید - قوانین حفظ/حذف را در اطراف جاسازی‌ها قرار دهید.

• کنترل‌های دسترسی لایه‌ای - سیاست‌های سطر/ستون، دسترسی در محدوده توکن، سهمیه‌بندی برای هر نقطه پایانی.

• دائماً ارزیابی کنید - مجموعه‌های آزمایشی کوچک و صادقانه بسازید؛ رانش و حالت‌های شکست را پیگیری کنید.

• گزارش و برچسب - ردیابی‌های اعلان، زمینه و خروجی، اشکال‌زدایی و ممیزی‌ها را پشتیبانی می‌کنند. [4]

اشتباهات رایجی که باید از آنها اجتناب کنید 🙃

• با فرض اینکه دقت از پیش ساخته شده برای هر جایگاهی مناسب است - اصطلاحات دامنه یا قالب‌های عجیب و غریب هنوز هم می‌توانند مدل‌های پایه را گیج کنند.

• دست کم گرفتن تأخیر و هزینه در مقیاس بزرگ - افزایش ناگهانی همزمانی، مخفیانه است؛ اندازه‌گیری و حافظه پنهان.

• نادیده گرفتن آزمایش‌های تیم قرمز - حتی برای کمک‌خلبانان داخلی.

• فراموش کردن دخالت انسان‌ها در چرخه - آستانه‌های اطمینان و صف‌های بررسی، شما را در روزهای بد نجات می‌دهند.

• وحشت ناشی از قفل شدن فروشنده - با الگوهای استاندارد کاهش دهید: فراخوانی‌های ارائه‌دهنده را انتزاعی کنید، اعلان‌ها/بازیابی را جدا کنید، داده‌ها را قابل حمل نگه دارید.

الگوهای دنیای واقعی که می‌توانید کپی کنید 📦

• پردازش هوشمند اسناد - OCR → استخراج طرح‌بندی → خط لوله خلاصه‌سازی، با استفاده از اسناد میزبانی‌شده + سرویس‌های مولد در ابر شما. [2]

• دستیاران مرکز تماس - پاسخ‌های پیشنهادی، خلاصه تماس‌ها، مسیریابی هدفمند.

• جستجو و توصیه‌های خرده‌فروشی - جستجوی برداری + فراداده محصول.

• عوامل تحلیلی بومی انبار داده - سوالات زبان طبیعی در مورد داده‌های مدیریت‌شده با Snowflake Cortex. [5]

هیچ‌کدام از این‌ها نیازی به جادوی عجیب و غریب ندارند - فقط راهنمایی‌های متفکرانه، بازیابی و ارزیابی از طریق رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API) آشنا.

انتخاب اولین ارائه دهنده خدمات: یک آزمون سریع 🎯

• آیا از قبل به فضای ابری متصل هستید؟ برای مدیریت دسترسی به اطلاعات، شبکه و صورتحساب‌های شفاف‌تر، با کاتالوگ هوش مصنوعی منطبق شروع کنید. [1][2][3]

• اهمیت حجم داده‌ها؟ هوش مصنوعی درون انبار، هزینه‌های کپی و خروجی را کاهش می‌دهد. [5]

• به راحتی در مدیریت نیاز دارید؟ با NIST AI RMF و الگوهای امنیتی ارائه دهنده خود هماهنگ شوید. [3][4]

• آیا مدل اختیاری می‌خواهید؟ پلتفرم‌هایی را ترجیح می‌دهید که چندین خانواده مدل را از طریق یک پنل نمایش می‌دهند. [3]

یک استعاره کمی ناقص: انتخاب یک ارائه دهنده خدمات مانند انتخاب آشپزخانه است - لوازم خانگی مهم هستند، اما انباری و چیدمان آن تعیین می‌کند که چقدر سریع می‌توانید سه‌شنبه شب آشپزی کنید.

سوالات متداول کوتاه 🍪

آیا هوش مصنوعی به عنوان یک سرویس فقط برای شرکت‌های بزرگ است؟
خیر. استارت‌آپ‌ها از آن برای ارائه ویژگی‌ها بدون هزینه سرمایه استفاده می‌کنند؛ شرکت‌ها از آن برای مقیاس‌پذیری و انطباق با قوانین استفاده می‌کنند. [1][2]

آیا از پسش بر می‌آیم؟
شاید بعداً برخی از کارهایتان را به داخل شرکت بیاورید، اما تیم‌های زیادی هستند که هوش مصنوعیِ حیاتیِ مأموریتی را به طور نامحدود روی این پلتفرم‌ها اجرا می‌کنند. [3]

در مورد حریم خصوصی چطور؟
از ویژگی‌های ارائه‌دهنده برای جداسازی داده‌ها و ثبت وقایع استفاده کنید؛ از ارسال اطلاعات شخصی غیرضروری خودداری کنید؛ با یک چارچوب ریسک شناخته‌شده (مثلاً NIST AI RMF) هماهنگ شوید. [3][4]

کدام ارائه دهنده بهترین است؟
بستگی به پشته، داده‌ها و محدودیت‌های شما دارد. جدول مقایسه بالا برای محدود کردن دامنه انتخاب است. [1][2][3][5]

دکتر 🧭

هوش مصنوعی به عنوان یک سرویس به شما این امکان را می‌دهد که به جای ساختن هوش مصنوعی از ابتدا، آن را اجاره کنید. شما سرعت، انعطاف‌پذیری و دسترسی به یک اکوسیستم بالغ از مدل‌ها و محافظ‌ها را دریافت می‌کنید. با یک مورد استفاده کوچک و با تأثیر بالا شروع کنید - یک خلاصه‌کننده، یک تقویت‌کننده جستجو یا یک استخراج‌کننده اسناد. داده‌های خود را نزدیک نگه دارید، همه چیز را ابزار دقیق کنید و با یک چارچوب ریسک هماهنگ شوید تا خود آینده‌تان با مشکلات مقابله نکند. در صورت شک، ارائه‌دهنده‌ای را انتخاب کنید که معماری فعلی شما را ساده‌تر کند، نه فانتزی‌تر.

اگر فقط یک چیز را به خاطر داشته باشید: برای پرتاب بادبادک به آزمایشگاه موشک نیازی ندارید. اما به نخ، دستکش و یک زمین صاف نیاز خواهید داشت.

منابع

1. مروری بر سرویس‌های هوش مصنوعی مایکروسافت آژور : https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services

2. AWS – کاتالوگ ابزارها و خدمات هوش مصنوعی : https://aws.amazon.com/ai/services/

3. گوگل کلود - هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (شامل منابع هوش مصنوعی ورتکس و چارچوب هوش مصنوعی امن) : https://cloud.google.com/ai

4. NIST – چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی (AI RMF 1.0) (PDF): https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf

5. بررسی اجمالی ویژگی‌های هوش مصنوعی و Cortex در Snowflake : https://docs.snowflake.com/en/guides-overview-ai-features

جدیدترین هوش مصنوعی را در فروشگاه رسمی دستیار هوش مصنوعی پیدا کنید

درباره ما