Il software per l'infrastruttura di AI generativa fornisce l'ambiente scalabile, sicuro e ad alte prestazioni necessario per addestrare, distribuire e gestire modelli generativi come i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). Questi strumenti affrontano le sfide relative alla scalabilità del modello, alla velocità di inferenza, alla disponibilità e all'ottimizzazione delle risorse per supportare carichi di lavoro di AI generativa di livello produttivo.
Capacità principali del software per l'infrastruttura di AI generativa
Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria dell'infrastruttura di AI generativa, un prodotto deve:
- Fornire opzioni scalabili per l'addestramento e l'inferenza del modello
- Offrire un modello di prezzo trasparente e flessibile per le risorse computazionali e le chiamate API
- Consentire una gestione sicura dei dati attraverso funzionalità come la crittografia dei dati e la conformità al GDPR
- Supportare un'integrazione facile nei flussi di lavoro e nelle pipeline di dati esistenti, preferibilmente tramite API o connettori pre-costruiti
Casi d'uso comuni per il software per l'infrastruttura di AI generativa
- Addestrare modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) o perfezionare modelli esistenti utilizzando risorse computazionali scalabili.
- Eseguire inferenze ad alte prestazioni per chatbot, assistenti virtuali, strumenti di generazione di contenuti e altre applicazioni potenziate dall'AI.
- Distribuire modelli di AI generativa in produzione con capacità affidabili di autoscaling, bilanciamento del carico e monitoraggio.
- Supportare distribuzioni ibride o on-premises per organizzazioni con requisiti rigorosi di residenza o sicurezza dei dati.
- Integrare capacità di AI generativa nelle pipeline di dati esistenti utilizzando API, connettori o SDK.
- Gestire i costi computazionali attraverso prezzi trasparenti, ottimizzazione delle risorse e modelli di fatturazione basati sull'uso.
- Garantire la gestione sicura dei dati sensibili con crittografia, controlli di accesso, ambienti privati e funzionalità di conformità.
- Eseguire esperimenti continui, valutazioni e test A/B per miglioramenti del modello generativo.
- Costruire applicazioni personalizzate—come motori di sintesi, assistenti di codice o strumenti di design generativo—sopra modelli di base pre-addestrati.
Come il software per l'infrastruttura di AI generativa si differenzia da altri strumenti
Il software per l'infrastruttura di AI generativa si differenzia dalle piattaforme più ampie di cloud computing o machine learning concentrandosi sulle esigenze specializzate dei modelli generativi, inclusi ambienti di addestramento ottimizzati, supporto per il perfezionamento e sicurezza robusta per i dati sensibili. A differenza di altri strumenti di AI generativa che forniscono applicazioni pre-costruite, queste soluzioni offrono l'infrastruttura sottostante di cui sviluppatori e ingegneri hanno bisogno per costruire sistemi di AI generativa personalizzati.
Approfondimenti dalle recensioni di G2 sul software per l'infrastruttura di AI generativa
Secondo i dati delle recensioni di G2, gli utenti evidenziano prestazioni forti, affidabilità e modelli di distribuzione flessibili, notando che l'accesso a modelli pre-addestrati, capacità di perfezionamento e monitoraggio in tempo reale aiutano ad accelerare lo sviluppo mantenendo il controllo operativo.
