Phần mềm AI là gì?

Phần mềm AI là mã được xây dựng có mục đích giúp các doanh nghiệp áp dụng hoặc nâng cao AI trong tổ chức của họ. Phần mềm được sử dụng kết hợp với phần cứng AI để xử lý lượng dữ liệu lớn nhằm xác định các mẫu, đưa ra dự đoán về dữ liệu mới và giải quyết nhiều tác vụ khác nhau. Các nhà phát triển có thể sử dụng phần mềm AI để giúp tăng tốc phát triển, nâng cao hiệu năng AI hoặc cải thiện năng suất của họ để chuẩn bị dữ liệu, đào tạo, suy luận, triển khai và mở rộng quy mô. Mô hình AI cho phép máy móc thực hiện các nhiệm vụ liên quan đến học tập, thích ứng và ra quyết định.

Các nhà phát triển sử dụng phần mềm AI khi trải qua ba giai đoạn của chuỗi quy trình làm việc AI - chuẩn bị dữ liệu, lựa chọn và đào tạo mô hình, và triển khai - để giúp họ nâng cao năng suất, cải thiện hiệu suất, khả năng mở rộng và quản lý của quy trình, tăng tính linh hoạt cho các khả năng mà họ đang hỗ trợ và tối ưu hóa hiệu năng AI.

Vai trò của Phần mềm trong AI

AI, bản thân nó là một loại phần mềm, đòi hỏi phải sử dụng nhiều ứng dụng và công cụ phần mềm để thực hiện các khả năng của mình. Mỗi loại phần mềm AI được sử dụng ở các giai đoạn khác nhau trong quá trình phát triển AI và khác nhau tùy vào loại tác vụ cần thực hiện.

Chuẩn bị dữ liệu

Giai đoạn đầu tiên trong quy trình làm việc AI, chuẩn bị dữ liệu, là bước tốn thời gian và quan trọng nhất. Giai đoạn này bao gồm thu thập dữ liệu sẵn sàng để cấp cho mô hình AI để đào tạo. Các nhà khoa học dữ liệu thu thập dữ liệu thô, lọc và tổng hợp thành các bộ dữ liệu để phân tích và tích hợp vào một bộ dữ liệu thống nhất. Bộ dữ liệu này có thể chứa các dữ liệu số, video, âm thanh và nhiều loại thông tin khác dành riêng cho ứng dụng cần sử dụng cho mô hình AI.

Các công cụ phần mềm sử dụng trong giai đoạn này sẽ hỗ trợ việc thu thập, lưu trữ và quản lý dữ liệu; trích xuất, thao tác và xác thực dữ liệu; khám phá, trực quan hóa và chuyển đổi dữ liệu.

Phát triển và đào tạo mô hình

Trong giai đoạn này, mô hình AI - thuật toán phần mềm để phân tích dữ liệu, xác định quy luật và đưa ra dự báo - sẽ được lựa chọn và tinh chỉnh cho trường hợp sử dụng và bài toán cần giải quyết.

Dù có khả năng phát hiện các quy luật cụ thể và thực hiện các tác vụ nhất định, nhưng mô hình vẫn được đào tạo dựa trên lượng dữ liệu khổng lồ và các bài kiểm tra siêu nhanh lặp đi lặp lại. Mô hình sẽ học hỏi khi các nhà phát triển AI tinh chỉnh cho đến khi mô hình có thể hoàn thành chính xác nhiều lần tác vụ dành cho mô hình đó.

Đào tạo mô hình dựa trên các công cụ phát triển AI. Các khung và thư viện được thiết kế riêng cũng như các thành phần giải pháp được thiết kế sẵn sẽ hỗ trợ và tăng tốc quá trình lựa chọn, phát triển, đào tạo và đánh giá mô hình.

Phần mềm được lựa chọn sử dụng sẽ phụ thuộc nhiều vào loại mô hình AI và mục đích sử dụng, cho học máy (ML) hay học sâu (DL).

Mặc dù các mô hình AI có thể được xây dựng từ đầu, nhưng các mô hình nguồn mở, còn gọi là các mô hình nền tảng, là điểm khởi đầu tốt cho các khả năng AI. Các mô hình này có thể được tùy chỉnh và tinh chỉnh để dễ dàng và nhanh chóng phù hợp với nhu cầu cụ thể của giải pháp AI, tiết kiệm thời gian quý báu cho doanh nghiệp để cạnh tranh.

Triển Khai

Quá trình triển khai sẽ tận dụng các công cụ phần mềm để thử nghiệm, xác thực, tích hợp và tối ưu hóa mô hình. Khi mô hình AI được đào tạo và xác thực đầy đủ, mô hình AI sẽ được tích hợp vào môi trường thực tế trong giai đoạn triển khai. Tại đây, mô hình AI đã đào tạo sẽ được đưa vào sử dụng trong quá trình suy luận, tại đó mô hình phải đưa ra các quyết định và dự đoán dựa trên các dự liệu mới, chưa từng thấy, ví dụ như cảnh quay thời gian thực trong một ứng dụng thị giác máy tính.

Khối lượng công việc suy luận AI là công cụ của bất kỳ ứng dụng AI nào. Khối lượng công việc này phải hoạt động một cách tối ưu để ứng dụng AI làm việc hiệu quả và chúng phụ thuộc nhiều vào tài nguyên điện toán. Điều này khiến cơ sở hạ tầng phần cứng trở thành lựa chọn quan trọng trong quá trình triển khai để đảm bảo khả năng mở rộng và dự đoán. Tại bước này, các công cụ phần mềm AI được sử dụng để tối ưu hóa cách triển khai mô hình, cách mô hình hoạt động và cách tinh chỉnh mô hình liên tục.

Tối ưu hóa

Tối ưu hóa là một quá trình liên tục. Phần mềm giám sát được sử dụng để phân tích liên tục hiệu năng của một ứng dụng AI. Phần mềm cân bằng và tối ưu hóa khối lượng công việc sẽ đảm bảo ứng dụng AI có cơ sở hạ tầng lý tưởng để hỗ trợ. Mô hình cũng phải được cập nhật và đào tạo lại thường xuyên khi nó hoạt động trên quy mô lớn và phản hồi các điều kiện trong thế giới thực.

Tác động của phần cứng đến hiệu năng

Các phải pháp AI cần có sự kết hợp giữa phần mềm AI và phần cứng AI. Bất kể mô hình đó hoạt động độc lập tốt như thế nào, cách nó hoạt động ở quy mô lớn và dưới áp lực của các tình huống thực tế có vai trò rất quan trọng trong ứng dụng AI và giá trị mà nó mang lại. Việc triển khai AI thành công nghĩa là phải chạy trên cơ sở hạ tầng AI an toàn, quy mô phù hợp, có thể mở rộng với phần mềm được tối ưu. Tìm hiểu thêm về ngăn xếp công nghệ hiện đại và các thành phần của một cơ sở hạ tầng AI toàn diện có thể hỗ trợ quy trình làm việc AI.

Lợi ích của phần mềm AI

Phần mềm AI rất quan trọng đối với toàn bộ quy trình làm việc AI với mỗi công cụ có vai trò cụ thể và mang lại lợi ích tổng thể cho doanh nghiệp, bao gồm:

• Cải thiện năng suất và hiệu quả: Thư viện, khuôn khổ và các yếu tố giải pháp được thiết kế sẵn là bước khởi đầu cho các nhà khoa học dữ liệu và các nhà phát triển, góp phần đẩy nhanh từng bước trong quy trình làm việc. Các nền tảng toàn diện giúp hợp lý hóa quy trình làm việc và tăng hiệu quả cũng như năng suất.
• Thu hẹp khoảng cách kỹ năng: Ngày càng có nhiều nền tảng phần mềm AI toàn diện với các công cụ hỗ trợ các nhà khoa học phi dữ liệu đào tạo mô hình, nhờ đó giảm thời gian tìm kiếm và thuê các chuyên gia cũng như rút ngắn thời gian phát triển và ra mắt thị trường.
• Khả năng mở rộng và tính linh hoạt: Các công cụ triển khai và tối ưu hóa có thể hỗ trợ nhờ cách tiếp cận "viết mã một lần, triển khai mọi nơi" và giúp các mô hình chạy hiệu quả trên các nền tảng phần cứng và phần mềm khác nhau dễ dàng hơn.
• Tăng tốc hiệu năng AI: Nhiều công cụ được sử dụng để tận dụng khả năng phần cứng và tối ưu hóa quản lý tài nguyên và mức độ hiệu quả của mã để cải thiện hiệu năng ứng dụng phần mềm tổng thể.
• Tự động hóa tác vụ: Phân tích mã tự động, gỡ lỗi và thử nghiệm các khung có thể xác định sớm các lỗi trong quá trình phát triển, giúp đảm bảo phần mềm ổn định và an toàn hơn, cũng như giảm thời gian các nhà phát triển thực hiện các tác vụ này.

Các giải pháp phần mềm AI

Bằng cách phân tích các kho dữ liệu và luồng dữ liệu, AI có thể chỉ ra vị trí tốt nhất để đặt chi nhánh bán lẻ mới, dự đoán sự cố máy móc nghiêm trọng hoặc tiết lộ những rủi ro tiềm ẩn và các mối đe dọa ngày càng tăng. Để AI thực hiện các tác vụ cụ thể để giúp tổ chức trở nên linh hoạt, có lợi nhuận và sáng tạo hơn, cần phải có một số công cụ và thành phần phần mềm AI.

Nói chung, các công cụ phần mềm AI được các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển phần mềm sử dụng có ba chức năng chính:

• Tối ưu hóa quản lý tài nguyên: AI sử dụng rất nhiều tài nguyên. Chạy công việc suy luận AI đòi hỏi năng lượng điện toán lớn, có thể tốn kém cả về cơ sở hạ tầng phần cứng và sử dụng năng lượng. Các thư viện hiệu năng, trình biên dịch và hạt nhân được sử dụng để tận dụng các khả năng phần cứng và cải thiện hiệu năng ứng dụng phần mềm bằng cách tối ưu hóa quản lý tài nguyên và mức độ hiệu quả của mã.
• Đơn giản hóa quy trình làm việc AI: Các thư viện, công cụ và khung AI được sử dụng để tăng tốc và cải thiện quy trình làm việc AI. Các thư viện cung cấp các bộ sưu tập chức năng, lớp phân loại và mô-đun để xây dựng và đào tạo các mô hình. Các khung cung cấp hệ sinh thái gồm các thành phần và công cụ để hỗ trợ quy trình toàn diện từ thu thập dữ liệu đến quản lý mô hình AI sau khi triển khai.
• Đưa AI vào sử dụng: Các ứng dụng AI hiệu quả mang lại ROI đòi hỏi phải tối ưu hóa và quản lý liên tục, thường là trong các tổ chức lớn và giữa nhiều địa điểm từ biên đến đám mây. Các công cụ và nguyên tắc cho nền tảng AI và hoạt động học máy (MLOps) giúp thống nhất việc quản lý AI từ đầu đến cuối và cải thiện năng suất của các nhóm chức năng chéo.

Thư viện, công cụ và khung cho chuỗi quy trình AI

Yếu tố quan trọng nhất của bất kỳ sáng kiến AI nào là có dữ liệu phù hợp để đào tạo và phát triển. Trên thực tế, phần lớn thời gian để phát triển phần mềm AI là dành cho việc khám phá, tinh chỉnh và chuẩn bị dữ liệu. Các thư viện và bộ gia tốc thư viện phổ biến được sử dụng để cung cấp cấu trúc dữ liệu và cho phép thao tác, phân tích và tính toán dữ liệu.

Việc phát triển và đào tạo mô hình rất tốn thời gian và tài nguyên, đó là lý do vì sao các nhà phát triển phải phụ thuộc vào các thư viện và công cụ bổ sung để đơn giản hóa và tăng tốc quy trình. Các công cụ được chọn sẽ khác nhau dựa trên loại mô hình AI và mục đích sử dụng.

Lựa chọn nơi triển khai và cách triển khai mô hình và suy luận AI có ảnh hưởng lớn đến thành công lâu dài của bất kỳ sáng kiến AI nào. Địa điểm thực hiện khối lượng công việc AI cần được tối ưu hóa để kiểm soát chi phí, bảo vệ dữ liệu và đáp ứng các yêu cầu về thời gian phản hồi. Giai đoạn triển khai và tối ưu hóa đòi hỏi một số công cụ suy luận, khung trình biên dịch và bộ công cụ để tối ưu hóa và tăng tốc các mô hình ML và cho phép các mô hình chạy hiệu quả trên các nền tảng phần cứng và phần mềm khác nhau.

Phát triển cùng phần mềm AI

Phát triển nhanh hơn với các mô hình và bộ tham chiếu dựng sẵn

Các mô hình AI hiện có, được gọi là các mô hình nền tảng, là điểm khởi đầu để phát triển các khả năng AI. Tinh chỉnh một mô hình nền tảng sẽ đơn giản và nhanh hơn so với xây dựng từ đầu, giúp tiết kiệm thời gian quý báu cho các doanh nghiệp trong quá trình cạnh tranh.
Các bộ tham chiếu AI—các tài nguyên nguồn mở miễn phí được thiết kế cho các trường hợp sử dụng cụ thể và được tối ưu hóa sẵn cho các khung và thư viện phổ biến—cũng có sẵn để hỗ trợ các nhà phát triển và các nhà khoa học dữ liệu nhanh chóng tạo mẫu các mô hình, biến ý tưởng thành bản demo.

Cách mới để phát triển GenAI

Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) là giải pháp nhanh hơn để tạo ra giá trị từ GenAI, tránh phải đào tạo thêm mô hình. Trong phương pháp RAG, các mô hình ngôn ngữ lớn nền tảng được kết nối với các nền tảng tri thức cụ thể và các bối cảnh và thông tin phù hợp được tích hợp.

Mọi thứ bạn cần từ đầu đến cuối

Có nhiều nền tảng phần mềm AI cung cấp một hệ sinh thái toàn diện các công cụ, bộ dữ liệu chọn lọc, các mô hình được đào tạo sẵn, API và thư viện để hỗ trợ quá trình phát triển, đào tạo và triển khai AI.