Быстрое развитие искусственного интеллекта побуждает предприятия активно изучать приложения ИИ. Однако внедрение моделей ИИ в производственные среды сталкивается со многими проблемами. По статистике, до 90% пилотных проектов генеративного ИИ с трудом выходят на производственную стадию, а главным узким местом стали проблемы координации. Редактор Downcodes объяснит вам, как Simplismart AI решает эту отраслевую проблему и достигает замечательных результатов с помощью своей комплексной операционной платформы машинного обучения.
В современную эпоху быстрого развития искусственного интеллекта (ИИ) крупные предприятия делают все возможное, чтобы применить технологию ИИ в производственной среде, чтобы получить более высокую отдачу от инвестиций. Однако, несмотря на то, что на рынке существуют различные передовые модели ИИ, команды по-прежнему сталкиваются со многими проблемами при их развертывании.
Питер Бендор-Самуэль, генеральный директор Everest Group, считает, что 90% пилотных проектов генеративного ИИ не будут запущены в производство. Кроме того, Gartner прогнозирует, что к концу 2025 года от многих проектов генеративного ИИ могут отказаться после проверки концепции.
Среди этих проблем самым большим препятствием является координация. Командам часто не хватает ресурсов, чтобы сделать все, что вынуждает их полагаться на жесткие и дорогие сторонние API. Чтобы восполнить этот пробел, компания Simplismart AI недавно привлекла финансирование в размере 7 миллионов долларов США для запуска комплексной операционной платформы машинного обучения, предназначенной для ускорения всего процесса оркестрации, от точной настройки модели до развертывания и мониторинга.
Что отличает Simplismart от других решений для операций машинного обучения на рынке, так это его персонализированный, оптимизированный для программного обеспечения механизм вывода. Этот механизм позволяет чрезвычайно быстро развертывать модели, значительно повышая производительность и снижая связанные с этим затраты. Амитраншу Джайн, сооснователь Simplismart, рассказал, что без какой-либо аппаратной оптимизации пропускная способность модели Llama3.18B достигла 501 токена в секунду, что намного превышает показатели других механизмов вывода.
При внутреннем развертывании ИИ командам приходится сталкиваться с множеством узких мест, включая получение вычислительной мощности, оптимизацию производительности модели, масштабирование инфраструктуры и экономическую эффективность. Платформа Simplismart стандартизирует весь рабочий процесс, позволяя пользователям точно настраивать, развертывать и наблюдать за высокооптимизированными моделями с открытым исходным кодом по мере необходимости.
Пользователи могут использовать общую инфраструктуру Simplismart или использовать собственные вычислительные ресурсы, чтобы легко настроить собственную инфраструктуру и развертывание. Кроме того, интуитивно понятная панель управления платформы позволяет пользователям устанавливать такие параметры, как графический процессор, тип машины и диапазон расширения. Платформа также предоставляет функции мониторинга, позволяющие пользователям отслеживать соглашения об уровне обслуживания (SLA) и отслеживать фактическую производительность модели.
В настоящее время Simplismart установила партнерские отношения с 30 корпоративными клиентами и планирует и дальше повышать производительность своей операционной платформы машинного обучения. Компания надеется использовать новый раунд финансирования для продвижения исследований и разработок, повышения скорости рассуждений ИИ и стремления увеличить годовой доход примерно с 1 миллиона долларов США до 10 миллионов долларов США в течение следующих 15 месяцев.
Выделять:
90% пилотных проектов генеративного искусственного интеллекта с трудом доходят до стадии производства, и самым большим препятствием являются проблемы координации.
Персонализированный механизм вывода Simplismart обеспечивает пропускную способность 501 токен в секунду без аппаратной оптимизации.
Компания наладила сотрудничество с 30 корпоративными клиентами и стремится увеличить годовой доход до 10 миллионов долларов США в течение 15 месяцев.
Успешный пример Simplismart AI предлагает новые идеи для решения проблем развертывания ИИ. Его персонализированный механизм вывода и комплексная платформа значительно повышают эффективность и производительность развертывания моделей. Я верю, что Simplismart продолжит внедрять инновации в области искусственного интеллекта в будущем и расширять возможности большего числа компаний.