Cloud Computing

Wichtige Konzepte und Vorteile

Cloud Computing vereinfacht den Zugang zu und die Bereitstellung von ressourcenintensiven Anwendungen, was insbesondere für KI- und ML-Aufgaben von Vorteil ist. Anstatt physische Rechenzentren zu verwalten, können Benutzer On-Demand-Technologiedienste von großen Cloud-Anbietern wie Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) oder Microsoft Azure nutzen. Die wichtigsten Vorteile sind:

• Skalierbarkeit: Skalieren Sie Rechenressourcen wie GPUs oder TPUs je nach den Anforderungen von ML-Workloads, z. B. beim Training komplexer Deep-Learning-Modelle oder bei der Verarbeitung von variablem Inferenzverkehr, einfach nach oben oder unten.
• Kosteneffizienz: Durch das Pay-as-you-go-Preismodell entfallen große Investitionen in Hardware, da die Nutzer nur für die genutzte Rechenzeit und den Speicherplatz zahlen und so die Kosten für die Modellschulung und -bereitstellung optimieren.
• Zugänglichkeit: Zugang zu leistungsstarken Rechenressourcen und spezialisierter Hardware von jedem Ort mit einer Internetverbindung. Dies erleichtert die Zusammenarbeit und ermöglicht es Einzelpersonen und kleineren Organisationen, mit Tools wie PyTorch oder TensorFlow umfangreiche KI-Projekte durchzuführen.
• Verwaltete Dienste: Cloud-Anbieter bieten verwaltete Dienste für Datenbanken, Datenspeicherung(Data Lakes), MLOps-Pipelines und Modellbereitstellung an, wodurch die operative Belastung der Entwicklungsteams verringert wird. Verschiedene Bereitstellungsoptionen finden Sie hier dokumentiert.

Cloud Computing in AI/ML-Anwendungen

Cloud Computing ist für moderne KI- und ML-Workflows von grundlegender Bedeutung, da es die notwendige Infrastruktur und die erforderlichen Tools bereitstellt. Hier sind zwei Beispiele:

1. Groß angelegte Modellschulung: Das Training von hochmodernen Modellen wie Ultralytics YOLO erfordert oft eine erhebliche Rechenleistung und große Datensätze (z. B. COCO-Datensatz). Cloud-Plattformen bieten Zugang zu Clustern von Hochleistungs-GPUs oder TPUs und ermöglichen es Forschern und Ingenieuren, Modelle effizient in Stunden oder Tagen statt in Wochen oder Monaten zu trainieren. Dienste wie Ultralytics HUB Cloud Training abstrahieren von der Infrastrukturverwaltung, so dass sich die Benutzer auf die Modellentwicklung unter Verwendung ihrer eigenen Datensätze konzentrieren können.
2. Skalierbarer Einsatz von KI-Diensten: Sobald ein ML-Modell trainiert ist, muss es eingesetzt werden, um Vorhersagen für neue Daten zu treffen(Inferenz). Cloud-Plattformen bieten skalierbare Hosting-Lösungen, mit denen Modelle als APIs bereitgestellt werden können, die eine schwankende Anzahl von Anfragen verarbeiten können. So kann beispielsweise ein Echtzeit-Objekterkennungsdienst für die Analyse von Videoströmen die zugrunde liegenden Rechenressourcen automatisch je nach Bedarf skalieren und so eine gleichbleibende Leistung für Anwendungen wie Verkehrsmanagement oder Einzelhandelsanalysen gewährleisten. Informieren Sie sich über verschiedene Ultralytics Computer Vision-Lösungen, die die Cloud-Bereitstellung nutzen.

Cloud Computing vs. verwandte Begriffe

Es ist hilfreich, Cloud Computing von verwandten Konzepten abzugrenzen:

• Edge-Computing: Während Cloud Computing auf zentralisierte Datenzentren zurückgreift, werden beim Edge Computing die Daten näher an der Quelle, auf lokalen Geräten oder Edge-Servern, verarbeitet. Dadurch werden Latenzzeiten und Bandbreitennutzung reduziert, was es für Echtzeitanwendungen wie autonome Fahrzeuge oder Industrieautomatisierung geeignet macht, bei denen sofortige Reaktionen entscheidend sind. Cloud und Edge arbeiten oft in hybriden Modellen zusammen. Erfahren Sie hier mehr über die Grundsätze des Edge-Computing. Ultralytics-Modelle können auf Edge-Geräten implementiert werden.
• Serverloses Rechnen: Serverloses Computing ist ein Ausführungsmodell, das auf der Cloud-Infrastruktur aufbaut, wobei der Cloud-Anbieter die Zuweisung und Bereitstellung von Servern dynamisch verwaltet. Entwickler schreiben und implementieren Code in Funktionen (wie AWS Lambda oder Google Cloud Functions), ohne die zugrunde liegende Infrastruktur verwalten zu müssen. Es wird häufig für ereignisgesteuerte Anwendungen und Microservices verwendet und ergänzt die traditionellen Cloud-Dienste.

Schlussfolgerung

Cloud Computing bietet eine flexible, skalierbare und kostengünstige Grundlage für die Entwicklung und den Einsatz von KI und ML. Durch die Nutzung von Cloud-Ressourcen können Forscher und Entwickler die Erstellung und Anwendung fortschrittlicher Modelle, wie sie Ultralytics anbietet, beschleunigen und so Innovationen in verschiedenen Branchen vom Gesundheitswesen bis zur Landwirtschaft vorantreiben. Ob für das Training komplexer Algorithmen, die Bereitstellung von Inferenzdiensten oder die Verwaltung riesiger Datensätze - die Cloud bietet wichtige Tools und Infrastrukturen. Erkunden Sie Ultralytics HUB für nahtlose Modellverwaltung und -schulung, oder lesen Sie den Ultralytics Blog für Einblicke in KI-Trends und Lösungen, die von Cloud-Infrastrukturen unterstützt werden, die von Organisationen wie der Cloud Native Computing Foundation (CNCF) und der Cloud Security Alliance (CSA) unterstützt werden. Sie können auch die Ultralytics-Dokumentation für detaillierte Anleitungen einsehen.