人工智慧的快速發展推動企業積極探索AI應用，然而將AI模式部署到生產環境卻面臨許多挑戰。根據統計，高達90%的生成式AI試點計畫難以進入生產階段，協調問題成為主要瓶頸。 Downcodes小編將為您解讀Simplismart AI如何憑藉其端對端機器學習營運平台，解決這個產業難題，並取得顯著成果。
在現今這個人工智慧（AI）飛發展的時代，各大企業都在全力以赴地想要將AI 技術應用到生產環境中，以期獲得更高的投資報酬率。然而，即便市場上有各種先進的AI 模型，團隊在部署時仍面臨不少挑戰。
根據Everest Group 的執行長彼得・本多爾- 塞繆爾的估計，90% 的生成式AI 試點計畫將難以進入生產階段。此外，Gartner 預測到2025年底，許多生成式AI 專案可能會在概念驗證後被遺棄。
在這些挑戰中，最大的障礙就是協調問題。團隊往往缺乏足夠的資源來完成所有工作，這使他們不得不依賴那些僵化且昂貴的第三方API。為了填補這一空白，Simplismart AI 最近獲得700萬美元的融資，推出了端到端的機器學習營運平台，旨在加速整個協調過程，從模型微調到部署和監控一應俱全。
與市場上其他機器學習營運解決方案相比，Simplismart 的亮點在於其個人化的軟體優化推理引擎。該引擎可以以極快的速度部署模型，大幅提升效能並降低相關成本。 Simplismart 的共同創辦人阿米特蘭舒・賈因表示，在沒有任何硬體優化的情況下，Llama3.18B 模型的吞吐量達到了每秒501個token，遠超其他推理引擎。
在內部部署AI 時，團隊需要面對多個瓶頸，包括取得運算能力、最佳化模型效能、擴展基礎架構和成本效率等。 Simplismart 的平台標準化了整個工作流程，使用者可以根據需要微調、部署和觀察高度最佳化的開源模型。
使用者可以選擇使用Simplismart 的共享基礎架構或自備運算資源，方便地配置自己的基礎架構和部署。此外，平台的直覺式儀表板使用戶能夠設定GPU、機器類型和擴展範圍等參數。平台還提供了監控功能，讓使用者可以追蹤服務等級協定（SLA），監控模型的實際效能。
目前，Simplismart 已與30家企業客戶建立了合作關係，並計劃進一步提升其機器學習營運平台的效能。公司希望藉助新一輪融資推動研發，提升AI 推理速度，並力爭在未來15個月內將年化收入從約100萬美元成長到1,000萬美元。
劃重點:
90% 的生成式AI 試點計畫將難以進入生產階段，協調問題是最大障礙。
Simplismart 的個人化推理引擎在無硬體優化的情況下實現了每秒501個token 的吞吐量。
公司與30家企業客戶建立合作，目標在15個月內將年化收入提升至1,000萬美元。
Simplismart AI 的成功案例為解決AI部署難題提供了新的思路，其個人化推理引擎和端到端平台顯著提升了模型部署效率和效能。相信未來Simplismart將會在AI領域持續創新，為更多企業賦能。