ซอฟต์แวร์ AI คืออะไร

ซอฟต์แวร์ AI เป็นโค้ดที่สร้างขึ้นอย่างมีวัตถุประสงค์ซึ่งช่วยให้ธุรกิจต่าง ๆ ปรับใช้หรือปรับปรุง AI ในองค์กรของตนได้ โดยใช้ร่วมกับฮาร์ดแวร์ AI เพื่อประมวลผลข้อมูลจำนวนมากเพื่อระบุรูปแบบ คาดการณ์ข้อมูลใหม่ และแก้ไขงานต่าง ๆ นักพัฒนาโปรแกรมสามารถใช้ซอฟต์แวร์ AI เพื่อช่วยเร่งการพัฒนาให้เร็วขึ้น เพิ่มประสิทธิภาพ AI หรือปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานในการเตรียมข้อมูล การฝึก การอนุมาน การปรับใช้ และการปรับขนาด โมเดล AI ให้เครื่องทำงานที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ การปรับใช้ และการตัดสินใจ

นักพัฒนาโปรแกรมใช้ซอฟต์แวร์ AI ขณะทำงานตลอดสามขั้นตอนของกระบวนการ AI หรือเวิร์กโฟลว์ ได้แก่ การเตรียมข้อมูล การเลือกและการฝึกอบรมโมเดล และการปรับใช้ เพื่อช่วยเร่งประสิทธิภาพการทำงาน ทำให้กระบวนการมีประสิทธิภาพ ปรับขนาดได้ และจัดการได้ เพิ่มความยืดหยุ่นในการปรับใช้ความสามารถที่พวกเขากำลังทำให้ใช้งานได้ และปรับประสิทธิภาพ AI ให้เหมาะสมที่สุด

บทบาทของซอฟต์แวร์ใน AI

AI ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ประเภทหนึ่ง ต้องใช้แอปพลิเคชันซอฟต์แวร์และเครื่องมือหลากหลายประเภทเพื่อให้มีความสามารถอย่างเต็มที่ โดยจำเป็นต้องมีซอฟต์แวร์ AI ประเภทต่าง ๆ ในแต่ละขั้นตอนของกระบวนการพัฒนา AI และแตกต่างกันไปตามประเภทของงานที่ต้องดำเนินการ

การเตรียมข้อมูล

ขั้นตอนแรกของเวิร์กโฟลว์ AI หรือการเตรียมข้อมูล เป็นขั้นตอนที่ใช้เวลานานที่สุดและสำคัญที่สุด ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการเตรียมข้อมูลให้พร้อมเพื่อนำเข้าโดยโมเดล AI เพื่อการฝึกอบรม นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะรวบรวมข้อมูลดิบ คลีนข้อมูล และเก็บข้อมูลในฐานข้อมูล ซึ่งสามารถวิเคราะห์และรวมเข้าในชุดข้อมูลแบบรวมได้ ชุดข้อมูลนี้สามารถประกอบด้วยข้อมูลตัวเลข วิดีโอ เสียง และข้อมูลประเภทอื่น ๆ มากมายที่ไม่ซ้ำกันกับแอปพลิเคชันที่ต้องการใช้ของโมเดล AI

เครื่องมือซอฟต์แวร์ที่ใช้ในขั้นตอนนี้ช่วยในการรวบรวม การจัดเก็บ และการจัดการข้อมูล การแยก การจัดการ และการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล ตลอดจนการสำรวจ การทำข้อมูลให้เป็นภาพ และการแปลงข้อมูล

การพัฒนาและการฝึกอบรมโมเดล

ในระหว่างขั้นตอนนี้ จะมีการเลือกและปรับแต่งโมเดล AI ซึ่งเป็นอัลกอริทึมซอฟต์แวร์ที่จะวิเคราะห์ข้อมูล ระบุรูปแบบ และคาดการณ์ให้เหมาะสมกับการใช้งานและปัญหาที่ต้องการให้ช่วยแก้ไข

โมเดลจะได้รับการฝึก ซึ่งหมายความว่า การทำให้โมเดลมีความสามารถในการตรวจจับรูปแบบเฉพาะ และดำเนินการเฉพาะ โดยใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลและผ่านการทดสอบความเร็วสูงซ้ำ ๆ โมเดลจะเรียนรู้ขณะที่นักพัฒนาโปรแกรม AI ทำการปรับแต่งจนกว่าโมเดลจะสามารถทำงานที่ได้รับการออกแบบไว้อย่างถูกต้องและให้ผลลัพธ์อย่างเดิมซ้ำ ๆ

การฝึกอบรมโมเดลต้องพึ่งพาเครื่องมือการพัฒนา AI เฟรมเวิร์กและไลบรารีที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์และองค์ประกอบโซลูชันที่สร้างไว้ล่วงหน้าช่วยสนับสนุนและเร่งการเลือก การพัฒนา การฝึก และการประเมินโมเดลให้เร็วขึ้น

การเลือกซอฟต์แวร์ที่ใช้โดยส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับประเภทโมเดล AI และขึ้นอยู่กับว่าใช้งานเพื่อการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) หรือการเรียนรู้เชิงลึก (DL)

ขณะที่เราสามารถสร้างโมเดล AI ขึ้นมาใหม่ได้ตั้งแต่เริ่มต้น แต่โมเดลโอเพนซอร์สที่เรียกอีกอย่างหนึ่งว่าโมเดลพื้นฐาน คือจุดเริ่มต้นด้านความสามารถของ AI โมเดลเหล่านี้สามารถปรับแต่งและปรับให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของโซลูชัน AI ได้ง่ายขึ้นและเร็วขึ้น ช่วยประหยัดเวลาอันมีค่าสำหรับธุรกิจที่ต้องแข่งขันกับคู่แข่ง

การปรับใช้

การปรับใช้จะใช้เครื่องมือซอฟต์แวร์เพื่อทดสอบ ตรวจสอบความถูกต้อง ผสานรวม และเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล เมื่อโมเดล AI ได้รับการฝึกและตรวจสอบความถูกต้องอย่างสมบูรณ์แล้ว โมเดลจะถูกรวมเข้ากับสภาพแวดล้อมการใช้งานจริงในระหว่างขั้นตอนการปรับใช้ ในที่นี้ โมเดล AI ที่ได้รับการฝึกจะถูกนำไปใช้ในกระบวนการอนุมาน ซึ่งต้องตัดสินใจและคาดการณ์โดยใช้ข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน เช่น ฟุตเทจแบบเรียลไทม์ในแอปพลิเคชัน คอมพิวเตอร์วิทัศน์

เวิร์กโหลดการอนุมานของ AI เป็นกลไกขับเคลื่อนแอปพลิเคชัน AI ใด ๆ โดยเวิร์กโหลดต้องทำงานอย่างเหมาะสมที่สุดเพื่อให้แอปพลิเคชัน AI ทำงานได้ถูกต้อง และมีความต้องการทรัพยากรในการประมวลผลอย่างมาก ซึ่งทำให้โครงสร้างพื้นฐานด้านฮาร์ดแวร์เกลายป็นตัวเลือกที่สำคัญอย่างยิ่งในระหว่างการปรับใช้ เพื่อให้มั่นใจในความสามารถในการปรับขนาดและความสามารถในการคาดการณ์ เครื่องมือซอฟต์แวร์ AI ในขั้นตอนนี้ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการให้บริการโมเดล ประสิทธิภาพการทำงาน และปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

การปรับแต่งประสิทธิภาพ

การเพิ่มประสิทธิภาพเป็นกระบวนการที่ดำเนินไปอย่างต่อเนื่อง ซอฟต์แวร์การตรวจสอบถูกนำมาใช้เพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน AI อย่างต่อเนื่อง ซอฟต์แวร์การปรับประสิทธิภาพและปรับสมดุลเวิร์กโหลดช่วยให้มั่นใจว่า แอปพลิเคชัน AI มีโครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสมเพื่อรองรับ นอกจากนี้ ยังต้องอัปเดตและฝึกโมเดลซ้ำเป็นประจำเพื่อปรับขนาดและตอบสนองสถานการณ์ในโลกความเป็นจริง

ผลกระทบของฮาร์ดแวร์ต่อประสิทธิภาพการทำงาน

โซลูชัน AI ต้องใช้ซอฟต์แวร์ AI ร่วมกับ ฮาร์ดแวร์ AI ไม่ว่าโมเดลจะทำงานได้ดีเพียงใดเมื่อทำงานแบบแยกส่วน แต่การทำงานในระดับใหญ่และภายใต้แรงกดดันของสถานการณ์ในโลกความเป็นจริง มีความสำคัญต่อการใช้งาน AI และมูลค่าที่ AI มอบให้ การนำ AI ไปใช้อย่างประสบความสำเร็จนั้นต้องทำงานบนโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ปรับขนาดได้ มีขนาดเหมาะสม และปลอดภัย พร้อมด้วยซอฟต์แวร์ที่ปรับประสิทธิภาพแล้ว เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับชุดเทคโนโลยีที่ทันสมัย และส่วนประกอบของโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบครบวงจรที่รองรับเวิร์กโฟลว์ AI

ประโยชน์ของซอฟต์แวร์ AI

ซอฟต์แวร์ AI มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อกระบวนการเวิร์กโฟลว์ AI ทั้งหมด โดยเครื่องมือแต่ละตัวจะมีบทบาทเฉพาะและมอบประโยชน์โดยรวมแก่ธุรกิจ รวมถึง:

• เพิ่มผลิตภาพและประสิทธิภาพ: ไลบรารี เฟรมเวิร์ก และองค์ประกอบโซลูชันที่สร้างไว้ล่วงหน้าเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนาโปรแกรม โดยช่วยเร่งขั้นตอนเวิร์กโฟลว์แต่ละขั้นตอนให้เร็วขึ้น แพลตฟอร์มแบบครบวงจรช่วยปรับเวิร์กโฟลว์ให้สอดคล้องและเพิ่มประสิทธิภาพและผลิตภาพ
• ลดช่องว่างด้านทักษะ: มีแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ AI แบบครบวงจรเพิ่มมากขึ้น ซึ่งมีเครื่องมือที่ช่วยให้ผู้ที่ไม่ได้เป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถช่วยฝึกโมเดลได้ง่ายขึ้น ลดความจำเป็นในการค้นหาและจ้างผู้เชี่ยวชาญ และเร่งการพัฒนาและเวลาการนำออกสู่ตลาดที่รวดเร็วขึ้น
• ความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่น: เครื่องมือการปรับใช้และการเพิ่มประสิทธิภาพสามารถช่วยสร้างวิธีการทำงานแบบสร้างโค้ดเพียงครั้งเดียวและปรับใช้ได้ทุกที่ และทำให้การรันโมเดลเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพบนแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่แตกต่างกันง่ายยิ่งขึ้น
• เร่งประสิทธิภาพ AI: มีการใช้เครื่องมือต่าง ๆ มากมายเพื่อยกระดับความสามารถของฮาร์ดแวร์และเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการทรัพยากรและประสิทธิภาพของโค้ดเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้งานซอฟต์แวร์โดยรวม
• การทำงานอัตโนมัติ: เฟรมเวิร์กการวิเคราะห์โค้ด การดีบัก และการทดสอบอัตโนมัติสามารถระบุข้อผิดพลาดได้ในช่วงต้นของกระบวนการพัฒนา ช่วยให้แน่ใจว่าซอฟต์แวร์มีความน่าเชื่อถือและปลอดภัยมากยิ่งขึ้น และลดเวลาของนักพัฒนาโปรแกรมในการทำงานเหล่านี้

โซลูชันซอฟต์แวร์ AI

โดยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและกระแสข้อมูล AI สามารถเปิดเผยตำแหน่งที่ดีที่สุดสำหรับสาขาร้านค้าปลีกแห่งใหม่ คาดการณ์การทำงานผิดพลาดของเครื่องจักรสำคัญ หรือเปิดเผยความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นและภัยคุกคามที่เพิ่มมากขึ้น การนำ AI ไปใช้ในการทำงานที่เจาะจงที่ทำให้องค์กรมีความยืดหยุ่น มีความสามารถในการทำกำไร และสร้างสรรค์ได้มากขึ้นนั้น ต้องใช้เครื่องมือและส่วนประกอบซอฟต์แวร์ AI ที่หลากหลาย

โดยทั่วไป เครื่องมือซอฟต์แวร์ AI ที่ใช้โดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนาโปรแกรมซอฟต์แวร์จะทำหน้าที่หลักสามส่วนดังนี้:

• การเพิ่มประสิทธิภาพการบริหารจัดการทรัพยากร: AI ต้องใช้ทรัพยากรจำนวนมาก การเรียกใช้การอนุมานของ AI ต้องใช้พลังในการประมวลผลอย่างมาก ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายสูงทั้งในแง่ของโครงสร้างพื้นฐานฮาร์ดแวร์และพลังงานที่ใช้ ไลบรารีประสิทธิภาพ คอมไพเลอร์ และเคอร์เนลถูกนำมาใช้เพื่อยกระดับความสามารถของฮาร์ดแวร์ และปรับปรุงประสิทธิภาพแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ให้ดีขึ้น โดยเพิ่มประสิทธิภาพการบริหารจัดการทรัพยากรและประสิทธิภาพของโค้ด
• การปรับกระบวนการเวิร์กโฟลว์ AI ให้ง่ายขึ้น: มีการใช้ไลบรารี เครื่องมือ และเฟรมเวิร์ก AI เพื่อเร่งความเร็วและปรับปรุงกระบวนการเวิร์กโฟลว์ AI ไลบรารีเป็นแหล่งรวบรวมฟังก์ชันการทำงาน คลาส และโมดูลที่สร้างไว้ล่วงหน้าสำหรับการสร้างและการฝึกโมเดล เฟรมเวิร์กจัดเตรียมระบบนิเวศของส่วนประกอบและเครื่องมือที่อำนวยความสะดวกในกระบวนการตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทาง ตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลไปจนถึงการจัดการโมเดล AI หลังการปรับใช้งาน
• การนำ AI มาใช้: แอปพลิเคชัน AI ที่มีประสิทธิภาพที่มอบผลตอบแทนจากการลงทุน ต้องมีการปรับแต่งและการจัดการอย่างต่อเนื่อง ซึ่งมักครอบคลุมองค์กรขนาดใหญ่และหลายสถานที่ตั้งแต่ Edge ไปจนถึงคลาวด์ แพลตฟอร์ม AI และเครื่องมือและหลักการการดำเนินงานด้านการเรียนรู้ของเครื่อง (MLOps) รวมการจัดการ AI ให้เป็นหนึ่งเดียวตั้งแต่ต้นจนจบ และช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของทีมแบบข้ามสายงาน

ไลบรารี AI เครื่องมือและเฟรมเวิร์กสำหรับกระบวนการ AI

องค์ประกอบที่สำคัญที่สุดของแนวคิดริเริ่ม AI ใด ๆ คือ การมีข้อมูลที่ถูกต้องสำหรับการฝึกและการพัฒนา AI ในความเป็นจริง เวลาส่วนใหญ่ที่ใช้ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ AI หมดไปกับการสำรวจ การคลีน และการจัดเตรียมข้อมูล ไลบรารีทั่วไปและตัวเร่งความเร็วไลบรารีถูกนำมาใช้เพื่อจัดทำโครงสร้างข้อมูลและเพื่อให้สามารถจัดการ วิเคราะห์ และประมวลผลข้อมูลได้

การพัฒนาและการฝึกอบรมโมเดลนั้นต้องใช้เวลาและทรัพยากรมาก ดังนั้นนักพัฒนาโปรแกรมจึงต้องพึ่งพาไลบรารีและเครื่องมือเพิ่มเติมเพื่อปรับกระบวนการให้ง่ายขึ้นและเร่งความเร็วของกระบวนการ เครื่องมือที่เลือกใช้จะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับประเภทโมเดล AI และวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจไว้

การเลือกสถานที่และวิธีนำโมเดล AI และการอนุมานไปใช้มีผลกระทบอย่างมากต่อความสำเร็จในระยะยาวของโครงการ AI ใด ๆ ก็ตาม จำเป็นต้องมีการปรับตำแหน่งเวิร์กโหลด AI เพื่อควบคุมต้นทุน ปกป้องข้อมูล และตอบโจทย์ด้านเวลาตอบสนอง ระยะการปรับใช้และการเพิ่มประสิทธิภาพต้องใช้กลไกการอนุมาน เฟรมเวิร์กคอมไพเลอร์ และชุดเครื่องมือที่หลากหลาย เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและเร่งความเร็วโมเดล ML และเพื่อให้โมเดลเหล่านั้นทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพบนแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่แตกต่างกัน

ก้าวไปข้างหน้าด้วยการพัฒนาซอฟต์แวร์ AI

พัฒนาได้เร็วขึ้นด้วยโมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้าและชุดเครื่องมืออ้างอิง

โมเดล AI ที่มีอยู่ เรียกว่าโมเดลพื้นฐาน เป็นจุดเริ่มต้นในการพัฒนาความสามารถของ AI การปรับแต่งโมเดลพื้นฐานอย่างละเอียดนั้นง่ายกว่าและเร็วกว่าการสร้างขึ้นใหม่ตั้งแต่ต้น ช่วยประหยัดเวลาอันมีค่าสำหรับธุรกิจที่ต้องแข่งขันกับคู่แข่ง
ชุดเครื่องมืออ้างอิง AI ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลโอเพ่นซอร์สฟรีที่ออกแบบมาสำหรับการใช้งานเฉพาะ และปรับให้เหมาะสมล่วงหน้าสำหรับเฟรมเวิร์กและไลบรารียอดนิยมนั้น พร้อมให้บริการเพื่อช่วยให้นักพัฒนาโปรแกรมและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสร้างต้นแบบของโมเดลได้อย่างรวดเร็ว โดยเปลี่ยนจากแนวคิดไปสู่การสาธิตได้อย่างรวดเร็ว

วิธีใหม่ในการพัฒนา GenAI

Retrieval-augmented Generation (RAG) นำเสนอเส้นทางสู่การเพิ่มมูลค่าจาก GenAI ที่เร็วขึ้นเพื่อหลีกเลี่ยงความจำเป็นในการฝึกโมเดลเพิ่มเติม ด้วยวิธีการ RAG โมเดลภาษาพื้นฐานขนาดใหญ่จะเชื่อมต่อกับฐานความรู้เฉพาะ และบริบทและข้อมูลที่เกี่ยวข้องจะถูกรวมเข้าด้วยกัน

ทุกสิ่งที่คุณต้องการตั้งแต่ต้นจนจบ

มีแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ AI จำนวนหนึ่งที่นำเสนอระบบนิเวศที่สมบูรณ์ของเครื่องมือ ชุดข้อมูลที่ผ่านการคัดสรร โมเดลที่ผ่านการฝึกล่วงหน้า API และไลบรารีเพื่อปรับกระบวนการพัฒนา การฝึก และการปรับใช้ AI ให้สอดคล้องกัน