擴充超越 PoC

AI Strategy 策略

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

擴充代表什麼？

 

 

• 可擴充性：
  • 管理不斷增加的資料、使用者與任務
  • 維持效能、品質與成本可負擔

 

• 擴大量能 = 報酬提升 3 倍！
  • 納入既有商業流程

雲端運算平台

 

• 從 PoC 到全面開發

 

• 雲端運算平台
  • 符合資料法規
  • 安全性
  • 支援多雲與混合雲架構

 

部署考量

• 成本與效能分析
• 治理措施；部署與管理的容易度

自建或採買

 

• 現成模型 vs. 客製化演算法

• 對系統效能有更高掌控

 

• 專案時程

• 客製化演算法比現成演算法更花時間

可擴充性與效能

 

• 擴充 = 不犧牲效能的高品質預測

 

• 效能指標：
  • 準確度
  • 延遲：模型做出預測所需時間
  • 吞吐量：在特定時間內的預測數量

 

 

大規模資料

• 機器學習模型的核心

• 管理資料生命週期

  • 準備與維護

資料存取

 

• 僅特定部門可存取；與其他部門隔離
  • 造成資料孤島
  • 降低透明度
  • 模型效率不佳

 

• 來源不同 = 格式各異
  • 需標準化

 

可擴充的架構

 

 

• 設計正確的架構

 

• 微服務
  • 可獨立擴充
  • 彈性高
  • 回應快速

 

• 協調服務互動較困難

擴充所需基礎設施

 

• 大量資料運算
• GPU 可加速任務，但成本更高

 

• 權衡效益
  • 加速模型訓練
  • 提升效能
  • 但需額外成本

簡化 AI 流程

• 詳細的實作計畫與架構設計
• 標準化並簡化流程
  • 模型建置、部署與監控

一起來練習吧！

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