משתמש:Meteratz/טיוטה

מקבץ הבינה המלאכותית (AI Stack) מתייחס לאוסף של טכנולוגיות, תשתיות חומרה ותקשורת, תשתיות תוכנה, ספריות וכלים המאפשרים פיתוח ופריסה של יישומי בינה מלאכותית. המקבץ הוא מעין "ארגז כלים" המספק מבנה שכבות לצורך בנייה, פריסה ותפעול של מערכות בינה מלאכותית, כאשר כל שכבה תורמת פונקציות ספציפיות.

המרכיבים של מקבץ הבינה המלאכותית

תשתית החומרה

שכבה זו מספקת את תשתית החומרה, אחסון הנתונים ותקשורת הרשת הנדרשות על ידי יישומים של בינה מלאכותית. שכבה זו כוללת שבבי AI ושרתי AI לעיבוד מידע עבור בינה מלאכותית, וכן ציוד תקשורת רשת המשמש לחיבור רכיבי החומרה במרכזי הנתונים. שכבה זו כוללת גם שירותים נוספים, כגון כלי ניטור וחיוב (Billing).

פלטפורמת AI

שכבה זו כוללת מרכיבים היוצרים ממשק המקשר בין שכבות התוכנה לתשתיות החומרה שנדרשות למחזור החיים של למידת המכונה (ML). שכבה זו כוללת מערכות הפעלה, סביבה להרצת תוכנה, מסד נתונים, שרת אינטרנט, וכן MLOps וכלים נוספים לצורך ניהול מחזור חיים מלא של יישומי בינה מלאכותית. שכבה זו מאפשרת ביצוע אינטגרציה המתמשכת של יישומי בינה מלאכותית (Continuous Integration), פריסה ​​מתמשכת (Continuous Delivery) ובדיקות מתמשכות (Continuous Testing).

ניהול נתונים

שכבה זו מתמקדת ברכישה, אחסון, עיבוד והכנת נתונים עבור מודלים של בינה מלאכותית.

היא כוללת כלים להטמעת נתונים, אחסון (למשל, מחסני נתונים, אגמי נתונים), ניקוי והמרה של הנתונים.

אלגוריתמים של למידת מכונה

שכבה זו מכילה את אלגוריתמי הליבה של בינה מלאכותית, המאפשרים למכונות ללמוד מנתונים. אלגוריתמים נפוצים כוללים למידה מונחית (Supervised learning), למידה בלתי מונחית (Unsupervised learning), ולמידת חיזוק (Reinforcement learning).

תשתיות וספריות תכנה ללמידת מכונה

אלו הן ספריות קוד כתובות מראש, שמספקות למפתחים פונקציונליות לשימוש חוזר למשימות בינה מלאכותית נפוצות. תשתיות פופולריות כוללות את TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn ו-Keras.

שירותי ענן ותשתיות ניתנות להרחבה

יישומי בינה מלאכותית מודרניים דורשים לעתים קרובות משאבי חישוב משמעותיים. פלטפורמות שירותי ענן מציעות תשתית לפי דרישה, שניתנת להרחבה לאחסון נתונים, עיבוד והדרכה למודלים של בינה מלאכותית.

דוגמאות לשירותי ענן כאלו:

• Google Cloud Platform
• Amazon Web Services (AWS)
• Microsoft Azure

ממשקי API וממשקי משתמש (UI)

ממשקי API (ממשקי תכנות יישומים) פועלים כגשרים בין מודל הבינה המלאכותית למערכות תוכנה אחרות, ומאפשרים חילופי נתונים ואינטגרציה. ממשקי המשתמש מספקים ממשק ידידותי למשתמש לאינטראקציה עם יישומי הבינה המלאכותית.

תפעול למידת מכונה (MLOps)

MLOps משלב פיתוח (Dev) ופעולות (Ops) לניהול מחזור החיים של למידת מכונה. זה מבטיח פריסה יעילה, ניטור ותחזוקה למודלים של בינה מלאכותית בסביבות ייצור.

היתרונות של מקבץ הבינה המלאכותית

עיצוב מודולרי

ארכיטקטורת השכבות מאפשרת מודולריות, המאפשרת למפתחים לבחור ולשלב את הכלים הטובים ביותר עבור כל שלב במחזור החיים של הבינה המלאכותית.

סילומיות (Scalability)

תשתית מבוססת ענן מאפשרת סילומיות אופקית כדי להתאים לנפחי נתונים גדלים ודרישות חישוביות מתפתחות.

יעילות

תשתיות וספריות תכנה מאיצות את הפיתוח וחוסכות זמן ומשאבים, על ידי שימוש בפונקציונליות מוכנה מראש.

תחזוקה

העיצוב המודולרי מסייע ומקל על תחזוקה של קוד ופתרון בעיות.

ראו גם

• בינה מלאכותית
• למידת מכונה
• מחשוב ענן
• ממשק תכנות יישומים (API)