W obliczu ogromnego zainteresowania sztuczną inteligencją przedsiębiorstwa pracują nad znalezieniem odpowiedniej równowagi między testowaniem jej potencjału a jej wdrażaniem na dużą skalę. Wielu klientów, z którymi rozmawiamy, napotyka podobne bariery w osiąganiu zwrotu z inwestycji dzięki sztucznej inteligencji:
- Określenie odpowiedniego stosu technologii
- Zrozumienie, od czego zacząć w konkretnych przypadkach użycia
- Radzenie sobie z wąskimi gardłami dla danych
- Określenie miejsca przechowywania obciążeń roboczych
Poruszanie się po stosie technologii sztucznej inteligencji
Inwestowanie w sztuczną inteligencję jest dużym zobowiązaniem. Zrozumienie procesorów graficznych, narzędzi i aranżacji oprogramowania oraz sposobu ich współpracy może również wydawać się przytłaczające. Przed podjęciem ostatecznej decyzji klienci chcą mieć pewność, że istnieje praktyczne i zoptymalizowane rozwiązanie, które może uzasadnić ich inwestycję.
Nasze rozwiązanie Dell AI Factory with NVIDIA ułatwia wdrażanie infrastruktury, oprogramowania i usług, dzięki czemu można uniknąć niepotrzebnych założeń i przyspieszyć zwrot z inwestycji. Ściśle współpracujemy z klientami, aby zapewnić, że platformy oprogramowania, w tym Kubernetes, NVIDIA Run:ai, NVIDIA AI Enterprise i inne, są konfigurowane i optymalizowane pod kątem pełnego wykorzystania przez ich wewnętrzne zespoły sztucznej inteligencji.
Jako strategiczny partner w zakresie rozwiązań AI wykorzystujemy ustrukturyzowane ramy realizacji, aby pomóc przedsiębiorstwom usprawnić wdrażanie i zminimalizować przestoje. Dzięki temu systemy AI są w pełni sprawne od pierwszego dnia, a jednocześnie zapewniają zespołom wewnętrznym szkolenia niezbędne do skutecznego zarządzania platformą po wdrożeniu.
Wiedzieć, od czego zacząć
Coraz więcej klientów zwraca się do nas z prośbą o pomoc w ocenie konkretnych, cennych przypadków użycia. Zaczynamy od pytania, co czyni je wyjątkowymi. Dla wielu osób obsługa klienta jest czynnikiem wyróżniającym konkurencję, dlatego wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizy predykcyjnej i przetwarzania języka naturalnego pomoże zwiększyć automatyzację obsługi klienta.
Przedsiębiorstwa potrzebują ukierunkowanych rozwiązań AI dostosowanych do ich strategii i unikalnych wymagań. Ważne jest bezpieczne i efektywne eksperymentowanie z przypadkami użycia sztucznej inteligencji i ich skalowanie w bezpiecznej infrastrukturze opartej na procesorach graficznych — lokalnie lub w środowiskach prywatnych. Stworzenie bezpiecznego środowiska, w którym organizacje mogą testować i weryfikować określone przypadki użycia z wykorzystaniem własnych danych — w ramach kontrolowanej i zgodnej infrastruktury — ma kluczowe znaczenie dla osiągnięcia pożądanego zwrotu z inwestycji w rzeczywistych zastosowaniach. Po zweryfikowaniu modeli można je zintegrować z większymi systemami, aby zapewnić zgodność, skalowalność i wydajność w wielu rozwiązaniach programowych.
Eliminacja wąskich gardeł dla danych
Dane są paliwem dla sztucznej inteligencji, ale muszą być zoptymalizowane pod kątem silnika. Proces czyszczenia, etykietowania i organizowania danych jest często jednym z największych wyzwań dla skalowania obciążeń roboczych związanych ze sztuczną inteligencją.
Nasza wiedza ekspercka w zakresie przygotowania i zarządzania danymi umożliwia organizacjom integrację i optymalizację wysokiej jakości istotnych danych w celu osiągnięcia maksymalnego zwrotu z inwestycji. Dzięki odpowiedniej strategii danych niedawno pomogliśmy klientowi z branży usług finansowych skrócić czas przepływu danych z trzech godzin do trzech minut. Klienci doceniają usługi w zakresie danych, ponieważ umożliwiają im pełne wykorzystanie infrastruktury sztucznej inteligencji i generowanie lepszych wyników w zakresie inwestycji w sztuczną inteligencję.
Optymalizacja rozmieszczenia obciążeń roboczych AI
Zgodność z przepisami, wymagania dotyczące opóźnień, koszt i długoterminowa skalowalność to kluczowe czynniki przy wyborze lokalizacji przechowywania danych. Na przykład firma farmaceutyczna prawdopodobnie będzie chciała prowadzić badania nad lekami we własnej siedzibie, ale mniej wrażliwe zadania może powierzyć chmurze publicznej. Ostatecznie organizacje muszą określić, jakie dane powinny znajdować się w poszczególnych lokalizacjach, i uwzględnić związane z tym koszty utrzymania tego modelu, aby osiągnąć swoje długoterminowe cele, mając świadomość, że sytuacja będzie się zmieniać.
Określenie najbardziej odpowiedniego środowiska hostingowego dla obciążeń roboczych związanych ze sztuczną inteligencją ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia płynnego przejścia w środowiskach chmurowych, lokalnych i hybrydowych. Pomagamy klientom w tej dziedzinie dzięki profesjonalnym usługom doradczym, kompleksowemu wsparciu migracji obciążeń roboczych i usługom zarządzanym w zakresie generatywnej sztucznej inteligencji. To strategiczne podejście umożliwia organizacjom lepsze zarządzanie obciążeniami roboczymi związanymi ze sztuczną inteligencją w ekosystemach hybrydowych i wspiera zrównoważony rozwój.
Firma Dell została uznana przez Forbesa za jedną z najlepszych na świecie firm konsultingowych w zakresie zarządzania. Wiemy, że skuteczne wdrożenie sztucznej inteligencji jest skomplikowane. Uproszczenie tego procesu jest jednak kluczem do skutecznego wdrożenia na każdym etapie. To właśnie w tym miejscu współpraca z zespołem ds. usług eksperckich ma ogromne znaczenie. Skontaktuj się z przedstawicielem firmy Dell i pozwól nam pomóc w usunięciu złożoności, dzięki czemu możesz skupić się na realnych korzyściach dla swojej firmy.
