การพัฒนาอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์กำลังผลักดันให้องค์กรต่างๆ สำรวจแอปพลิเคชัน AI อย่างกระตือรือร้น อย่างไรก็ตาม การปรับใช้โมเดล AI กับสภาพแวดล้อมการผลิตต้องเผชิญกับความท้าทายมากมาย จากสถิติพบว่า โครงการนำร่อง Generative AI มากถึง 90% ประสบปัญหาในการเข้าสู่ขั้นตอนการผลิต และปัญหาการประสานงานกลายเป็นปัญหาคอขวดหลัก บรรณาธิการของ Downcodes จะอธิบายให้คุณทราบว่า Simplismart AI แก้ไขปัญหาอุตสาหกรรมนี้ได้อย่างไร และบรรลุผลลัพธ์ที่น่าทึ่งด้วยแพลตฟอร์มการดำเนินการการเรียนรู้ของเครื่องแบบครบวงจร
ในยุคแห่งการพัฒนาอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในปัจจุบัน องค์กรขนาดใหญ่ต่างพยายามนำเทคโนโลยี AI มาประยุกต์ใช้กับสภาพแวดล้อมการผลิตเพื่อให้ได้ผลตอบแทนจากการลงทุนที่สูงขึ้น อย่างไรก็ตาม แม้ว่าจะมีโมเดล AI ขั้นสูงมากมายในตลาด แต่ทีมยังคงเผชิญกับความท้าทายมากมายเมื่อปรับใช้
Peter Bendor-Samuel ซีอีโอของ Everest Group ประมาณการว่า 90% ของโครงการนำร่องด้าน AI ทั่วไปจะล้มเหลวในการเข้าสู่การผลิต นอกจากนี้ Gartner คาดการณ์ว่าภายในสิ้นปี 2568 โครงการ AI เชิงสร้างสรรค์จำนวนมากอาจถูกยกเลิกหลังจากการพิสูจน์แนวคิด
ท่ามกลางความท้าทายเหล่านี้ อุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดคือการประสานงาน ทีมมักจะขาดทรัพยากรที่จะทำทุกอย่าง ทำให้พวกเขาต้องพึ่งพา API ของบริษัทอื่นที่เข้มงวดและมีราคาแพง เพื่อเติมเต็มช่องว่างนี้ Simplismart AI เพิ่งระดมทุน 7 ล้านดอลลาร์เพื่อเปิดตัวแพลตฟอร์มการดำเนินงานการเรียนรู้ของเครื่องแบบ end-to-end ที่ออกแบบมาเพื่อเร่งกระบวนการประสานทั้งหมด ตั้งแต่การปรับแต่งโมเดลอย่างละเอียดไปจนถึงการใช้งานและการตรวจสอบ
สิ่งที่ทำให้ Simplismart แตกต่างจากโซลูชันการดำเนินงานการเรียนรู้ของเครื่องจักรอื่นๆ ในตลาดคือกลไกการอนุมานที่ปรับให้เหมาะสมกับซอฟต์แวร์ส่วนบุคคล เครื่องยนต์สามารถปรับใช้โมเดลต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างมาก และลดต้นทุนที่เกี่ยวข้อง Amitranshu Jain ผู้ร่วมก่อตั้ง Simplismart กล่าวว่าหากไม่มีการปรับแต่งฮาร์ดแวร์ให้เหมาะสม ปริมาณงานของรุ่น Llama3.18B สูงถึง 501 โทเค็นต่อวินาที ซึ่งสูงกว่ากลไกการอนุมานอื่นๆ มาก
เมื่อปรับใช้ AI ภายใน ทีมต้องเผชิญกับปัญหาคอขวดหลายประการ รวมถึงการได้รับพลังการประมวลผล การเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล การปรับขนาดโครงสร้างพื้นฐาน และการประหยัดต้นทุน แพลตฟอร์มของ Simplismart สร้างมาตรฐานให้กับเวิร์กโฟลว์ทั้งหมด ช่วยให้ผู้ใช้ปรับแต่ง ปรับใช้ และสังเกตโมเดลโอเพ่นซอร์สที่ได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสมสูงได้ตามต้องการ
ผู้ใช้สามารถเลือกใช้โครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ร่วมกันของ Simplismart หรือนำทรัพยากรคอมพิวเตอร์ของตนเองมาใช้เพื่อกำหนดค่าโครงสร้างพื้นฐานและการปรับใช้ของตนเองได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ แดชบอร์ดที่ใช้งานง่ายของแพลตฟอร์มยังช่วยให้ผู้ใช้ตั้งค่าพารามิเตอร์ต่างๆ เช่น GPU ประเภทเครื่อง และช่วงการขยายได้ แพลตฟอร์มนี้ยังมีฟังก์ชันการตรวจสอบ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถติดตามข้อตกลงระดับการให้บริการ (SLA) และตรวจสอบประสิทธิภาพที่แท้จริงของแบบจำลองได้
ปัจจุบัน Simplismart ได้สร้างความร่วมมือกับลูกค้าองค์กร 30 ราย และวางแผนที่จะปรับปรุงประสิทธิภาพของแพลตฟอร์มการดำเนินการเรียนรู้ของเครื่องให้ดียิ่งขึ้น บริษัทหวังที่จะใช้การจัดหาเงินทุนรอบใหม่เพื่อส่งเสริมการวิจัยและพัฒนา ปรับปรุงความเร็วของการใช้เหตุผลด้าน AI และมุ่งมั่นที่จะเพิ่มรายได้ต่อปีจากประมาณ 1 ล้านดอลลาร์สหรัฐเป็น 10 ล้านดอลลาร์สหรัฐในอีก 15 เดือนข้างหน้า
ไฮไลท์:
90% ของโครงการนำร่องด้าน AI ทั่วไปจะต้องดิ้นรนเพื่อเข้าสู่ขั้นตอนการผลิต โดยปัญหาการประสานงานถือเป็นอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุด
เครื่องมืออนุมานเฉพาะบุคคลของ Simplismart บรรลุปริมาณงาน 501 โทเค็นต่อวินาที โดยไม่ต้องเพิ่มประสิทธิภาพฮาร์ดแวร์
บริษัทได้สร้างความร่วมมือกับลูกค้าองค์กร 30 ราย และตั้งเป้าที่จะเพิ่มรายได้ต่อปีเป็น 10 ล้านดอลลาร์สหรัฐภายใน 15 เดือน
กรณีที่ประสบความสำเร็จของ Simplismart AI นำเสนอแนวคิดใหม่ในการแก้ปัญหาการปรับใช้ AI ส่วนบุคคลและแพลตฟอร์มแบบ end-to-end ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของการปรับใช้แบบจำลองอย่างมีนัยสำคัญ ฉันเชื่อว่า Simplismart จะยังคงสร้างสรรค์นวัตกรรมในด้าน AI ต่อไปในอนาคตและเพิ่มศักยภาพให้กับบริษัทต่างๆ มากขึ้น