Chmurowe platformy AI to zintegrowane zestawy usług oferowane przez największych dostawców chmury publicznej (takich jak Amazon, Microsoft i Google), które umożliwiają deweloperom i firmom budowanie, wdrażanie i skalowanie aplikacji opartych na sztucznej inteligencji bez potrzeby inwestowania w kosztowną, własną infrastrukturę. Platformy te demokratyzują dostęp do zaawansowanych technologii, udostępniając je w modelu AI as a Service (AIaaS). Zamiast budować złożone modele od zera, nowoczesne systemy informatyczne mogą wykorzystać gotowe rozwiązania lub potężną infrastrukturę do trenowania własnych modeli.
Ofertę chmurowych platform AI można podzielić na dwie główne kategorie, skierowane do różnych grup odbiorców.
Jest to zbiór wytrenowanych modeli AI, udostępnianych jako proste do użycia API. Deweloper, bez głębokiej wiedzy o uczeniu maszynowym, może zintegrować zaawansowane funkcje AI ze swoją aplikacją za pomocą kilku wywołań HTTP. Usługi te zazwyczaj obejmują:
Jest to kompleksowe środowisko dla specjalistów data science i inżynierów ML, które wspiera cały cykl życia uczenia maszynowego. Platformy te dostarczają narzędzi do przygotowania danych, budowania modeli, a także wdrażania ich w skalowalny sposób w ramach aplikacji webowych. Kluczowym elementem staje się tutaj filozofia MLOps, czyli zbiór praktyk mających na celu automatyzację i usprawnienie potoku dostarczania modeli, od eksperymentu po produkcję.
Każdy duży dostawca chmury oferuje własny, konkurencyjny ekosystem. Wybór platformy często zależy od specyfiki projektu oraz istniejącej infrastruktury w firmie, która decyduje się na dedykowany system.
Podsumowując, chmurowe platformy AI stały się kluczowym elementem strategii cyfrowej transformacji. Pozwalają one firmom na szybkie prototypowanie i wdrażanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, obniżając próg wejścia i pozwalając skupić się na rozwiązywaniu problemów biznesowych, a nie na zarządzaniu złożoną infrastrukturą.
