人工智能学习

嵌入式人工智能:容器化库和应用程序 — 如何选择正确的选项

本文主要是介绍嵌入式人工智能:容器化库和应用程序 — 如何选择正确的选项,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

image-20230815195000524

人工智能 (AI) 彻底改变了企业的运营方式,从使用 AI 工具到采用“AI plus”思维方式来实现增长。嵌入式 AI 是这一转型的关键策略,它将 AI 无缝注入解决方案中,以增强智能、效率、直观性和自动化。

部署嵌入式 AI 有两种方法:容器化库和应用程序。让我们探讨每种方法、其优点、用例以及如何确定最适合您需求的方法。

容器化库:灵活性和效率

容器化库基于开源框架构建,并提供预先训练的 AI 模型,使开发人员能够更轻松地将强大的 AI 集成到其应用程序中。以下是使容器化库成为引人注目的选择的三个功能:

  1. **随处运行:**这些库可以嵌入到本地、云中、边缘甚至混合环境中。可以在没有预定义先决条件的情况下部署它们。
  2. **灵活性和可扩展性:**库可以根据特定任务或用例进行定制,利用所需的功能。开发人员可以为其应用程序选择正确的模型,使其适合用途。
  3. **成本效益:**容器化库是轻量级的,需要更少的计算资源,从而减少占用空间并降低基础架构成本。

应用:快速集成和低代码

应用程序是旨在执行特定任务或为最终用户提供功能的软件。在嵌入 AI 方面,应用程序具有明显的优势:

  1. **低代码和无代码:**没有深厚 AI 专业知识的开发人员可以使用预构建的应用程序集成 AI。这降低了采用的门槛,使他们能够专注于特定于领域的功能。
  2. **加快上市速度:**预构建的应用程序可加速 AI 的集成,从而加快解决方案的上市时间。这减少了开发时间,从而节省了成本。
  3. **降低开发成本:**借助预构建的 AI 应用程序,开发人员可以跳过大量的编码工作,从而缩短开发生命周期。这种时间的减少直接转化为企业的成本节约。

责任、守信和安全

无论是选择容器化库还是应用程序来嵌入 AI,负责任地处理技术、确保可信度和安全性都至关重要。以下是这些方面的概述:

  1. **负责任的 AI:**治理框架至关重要,它在整个 AI 生命周期中定义策略并建立公平性、可解释性、稳健性、透明度和隐私性问责制。
  2. **值得信赖的人工智能:**模型应使用无偏数据进行训练,结合特定领域的专业知识并消除偏差。这确保了 AI 驱动的解决方案的可信度。
  3. **安全人工智能:**应采取安全措施,并提供 24x7 全天候企业级支持以解决任何潜在漏洞。

实际用例:提高呼叫中心效率

考虑一家运营呼叫中心的公司。为了减轻座席和分析师的工作量,该公司旨在为他们提供人工智能驱动的解决方案,以识别客户行为的趋势和模式。通过将 AI 技术与语音和自然语言处理 (NLP) 功能嵌入,座席可以快速分析客户查询,从而缩短响应时间。

选择正确的方法:

  • 如果公司在混合云环境中运营,并且旨在减少整体解决方案的占用空间,则容器化库是一个合适的选择。

  • 如果主要目标是加快上市时间和降低开发成本,那么通过预构建的应用程序嵌入 AI 是最佳解决方案。

    image-20230815194904470

结论

总之,人工智能部署的成功在于了解特定需求、基础设施和组织目标。通过评估这些因素,人们可以选择正确的部署选项,无论是容器化库还是预构建的应用程序,以推动创新并充分利用 AI 驱动解决方案的全部潜力。

这篇关于嵌入式人工智能:容器化库和应用程序 — 如何选择正确的选项的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!