Generative AI-Infrastruktursoftware nutzt maschinelles Lernen, natürliches Sprachverständnis und Cloud-Computing, um eine skalierbare, effiziente und sichere Umgebung für das Training und die Bereitstellung generativer Modelle bereitzustellen. Diese Lösungen konzentrieren sich darauf, die Herausforderungen der Modellskalierbarkeit, der Inferenzgeschwindigkeit und der hohen Verfügbarkeit zu überwinden, um die Entwicklung und den Produktionseinsatz großer Sprachmodelle (LLMs) und anderer generativer KI-Technologien zu erleichtern. Sie verfügen oft über benutzerfreundliche Schnittstellen, die eine feingranulare Kontrolle über Ressourcenallokation, Kostenmanagement und Leistungsoptimierung ermöglichen.
Viele generative AI-Infrastruktur-Tools bieten vortrainierte Modelle und APIs, um die Entwicklung zu beschleunigen. Fortgeschrittene Lösungen in dieser Kategorie können Funktionen für API-Verkettung, Datenpipeline-Integration und Multi-Cloud-Bereitstellungen umfassen, wodurch die Fähigkeiten generativer Modelle erweitert werden, mit externen Systemen und Datenquellen zu interagieren. Darüber hinaus integrieren diese Plattformen oft robuste Sicherheitsmaßnahmen wie Datenverschlüsselung und rollenbasierte Zugriffskontrolle, um den sicheren Umgang und die Einhaltung sensibler Daten zu gewährleisten.
Neben grundlegenden Trainings- und Inferenzfähigkeiten bieten generative AI-Infrastrukturlösungen oft erweiterte Funktionalitäten wie Echtzeitüberwachung, Feinabstimmungsoptionen und umfangreiche Dokumentation. Diese Funktionen erleichtern es sowohl Entwicklern als auch Nicht-Entwicklern, generative KI-Modelle zu konfigurieren, bereitzustellen und zu überwachen. Infolgedessen bilden diese Lösungen einen integralen Bestandteil des KI- und Data-Science-Ökosystems eines Unternehmens. Sie werden häufig von Unternehmen genutzt, die KI in ihre Produkte, Dienstleistungen oder Arbeitsabläufe integrieren möchten.
Im Gegensatz zu generischem Cloud-Computing oder Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen spezialisieren sich generative AI-Infrastrukturlösungen auf die einzigartigen Anforderungen generativer Modelle und bieten ein umfassenderes Set an Funktionen für Modelltraining, Bereitstellung, Sicherheit und Integration. Im Gegensatz zu anderer generativer AI-Software, die in der Regel vorgefertigt ist, bietet diese Produktkategorie Werkzeuge und Infrastruktur für Datenwissenschaftler und Ingenieure, um generative KI-gestützte Lösungen zu entwickeln.
Um in die Kategorie der Generative AI-Infrastruktur aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:
Skalierbare Optionen für Modelltraining und Inferenz bieten
Ein transparentes und flexibles Preismodell für Rechenressourcen und API-Aufrufe anbieten
Sichere Datenverarbeitung durch Funktionen wie Datenverschlüsselung und DSGVO-Konformität ermöglichen
Die einfache Integration in bestehende Datenpipelines und Arbeitsabläufe unterstützen, vorzugsweise über APIs oder vorgefertigte Konnektoren
