Componenti di un'applicazione di intelligenza artificiale
Microsoft supporta ogni livello di un'applicazione di intelligenza artificiale: livello dati, livello del modello, livello di calcolo e livello di orchestrazione.
Strato dati
Il livello dati è la base di qualsiasi applicazione di intelligenza artificiale. Include la raccolta, l'archiviazione e la gestione dei dati usati per il training, l'inferenza e il processo decisionale. Le origini dati comuni includono database strutturati come Azure SQL e PostgreSQL, dati non strutturati, ad esempio documenti e immagini, e flussi in tempo reale. I servizi di Azure come Cosmos DB e Azure Data Lake vengono spesso usati per archiviare e gestire set di dati su larga scala in modo efficiente.
Microsoft offre database come piattaforma distribuita come servizio (PaaS). I servizi della piattaforma sono servizi cloud gestiti che forniscono i blocchi predefiniti fondamentali per lo sviluppo, la distribuzione e l'esecuzione di applicazioni senza richiedere agli utenti di gestire l'infrastruttura sottostante. PaaS si trova tra Infrastructure-as-a-Service (IaaS) e Software-as-a-Service (SaaS) nel modello di servizio cloud.
Livello modello
Il livello del modello prevede la selezione, il training e la distribuzione di modelli di Machine Learning o intelligenza artificiale. I modelli possono essere sottoposti a training preliminare (ad esempio, Azure OpenAI in Foundry Models) o personalizzati usando piattaforme come Azure Machine Learning. Questo livello include anche strumenti per l'ottimizzazione, la valutazione e il controllo delle versioni dei modelli per garantire che soddisfino i requisiti di prestazioni e accuratezza. Microsoft Foundry, una piattaforma distribuita come servizio unificata per le operazioni di intelligenza artificiale aziendale, offre un catalogo di modelli completo per gli sviluppatori di applicazioni.
Livello di calcolo
Le applicazioni di intelligenza artificiale richiedono risorse di calcolo per eseguire il training e l'esecuzione di modelli. Microsoft offre diverse opzioni di piattaforma:
- Servizio app di Azure per l'hosting di app Web e API.
- Funzioni di Azure per l'esecuzione serverless basata su eventi delle attività di intelligenza artificiale.
- Contenitori per la distribuzione scalabile e portabile di modelli e servizi di intelligenza artificiale. Azure Container Instances offre un'esecuzione di contenitori leggera, serverless, perfetta per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale che richiedono una distribuzione rapida e una scalabilità semplice. Il servizio Azure Kubernetes è un servizio Kubernetes completamente gestito che offre orchestrazione a livello aziendale per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale.
Annotazioni
Le API (Application Programming Interface) definiscono le informazioni necessarie per un componente per l'uso dei servizi dell'altro. Le API consentono ai componenti software di comunicare in modo sicuro.
Livello di integrazione e orchestrazione
Il livello di integrazione e orchestrazione connette modelli e dati con la logica di business e le interfacce utente. Foundry svolge un ruolo chiave qui offrendo:
- Servizio agente per la creazione di agenti intelligenti che possono ragionarsi e agire.
- Strumenti di intelligenza artificiale come le API di riconoscimento vocale, visione e linguaggio.
- SDK (Software Development Kit) e API per l'integrazione delle funzionalità di intelligenza artificiale nelle applicazioni.
- Strumenti del portale per la gestione di modelli, agenti e flussi di lavoro.
Usando Foundry per creare le applicazioni, gli sviluppatori possono incorporare intelligenza direttamente all'interno del livello dati per applicazioni più intelligenti e reattive. Successivamente, esaminiamo più da vicino Foundry.