Was ist KI-Software?
KI-Software ist ein breites Themenfeld, das viele verschiedene Arten von Programmen und Tools abdeckt, die zur Vorbereitung von Datenmengen und zur Entwicklung, Bereitstellung und Optimierung von KI-Modellen verwendet werden, die es Maschinen ermöglichen, Aufgaben mit dem Lernen, der Anpassung und der Entscheidungsfindung zu erledigen.
Entwickler verwenden KI-Software, wenn sie die drei Phasen der KI-Pipeline oder des Workflows – Datenaufbereitung, Modellauswahl und -schulung sowie die Bereitstellung – durchlaufen, um ihre Produktivität zu beschleunigen, den Prozess effizient, skalierbar und verwaltbar zu machen, die Bereitstellungsflexibilität für die von ihnen ermöglichten Funktionen zu erhöhen und die KI-Leistung zu optimieren.
Rolle von Software in der KI
KI, die selbst eine Art Software ist, erfordert die Verwendung einer Vielzahl von Softwareanwendungen und Tools, um ihre Funktionen zu bereitzustellen. Verschiedene Arten von KI-Software sind in verschiedenen Phasen des KI-Entwicklungsprozesses erforderlich und variieren je nach Art der Aufgabe, die ausgeführt werden muss.
Datenvorbereitung
Die erste Phase des KI-Workflows, die Datenaufbereitung, ist der zeitraubende und entscheidende Schritt. Diese Phase umfasst das Bereitstellen von Daten für die Aufnahme durch ein KI-Modell für die Schulung. Datenwissenschaftler sammeln Rohdaten, reinigen sie und sammeln sie in Datenbanken, wo sie analysiert und in einen vereinheitlichten Datensatz integriert werden können. Dieser Datensatz kann numerische Daten, Videos, Audio und viele andere Arten von Informationen enthalten, die für die beabsichtigte Anwendung des KI-Modells einzigartig sind.
In dieser Phase verwendete Softwaretools helfen beim Sammeln, Speichern und Verwalten von Daten; beim Extrahieren, Bearbeiten und Validieren von Daten sowie beim Erkunden, Visualisieren und Transformieren von Daten.
Modellauswahl und -training
Während dieser Phase wird ein KI-Modell – der Software-Algorithmus, der die Daten analysiert, Muster identifiziert und Vorhersagen macht – für den Anwendungsfall und das Problem, das es zu lösen hilft, ausgewählt und abgestimmt.
Das Modell wird auf riesigen Datenmengen und durch Iterationen von Ultra-High-Speed-Tests trainiert – d.h. angesichts der Fähigkeit, bestimmte Muster zu erkennen und bestimmte Aufgaben zu erledigen. Das Modell lernt, während KI-Entwickler es verfeinern, bis es die Aufgabe, für die es entwickelt wurde, präzise und wiederholt erledigen kann.
Zweckgebundene Frameworks und Bibliotheken sowie vorgefertigte Lösungselemente helfen und beschleunigen die Modellauswahl, die Entwicklung, das Training und die Evaluierung.
Die Auswahl der verwendeten Software hängt in hohem Maße von der Art des KI-Modells und davon ab, ob sie für maschinelles Lernen (ML) oder Deep Learning (DL) verwendet wird.
Während KI-Modelle von Grund auf neu erstellt werden können, bieten Open-Source-Modelle, auch als Basisodelle bekannt, einen Ausgangspunkt für KI-Funktionen. Diese Modelle können auf einfache und schnelle Weise an die spezifischen Anforderungen einer KI-Lösung angepasst und fein abgestimmt werden, was Unternehmen wertvolle Zeit spart, die gegen die Konkurrenz antreten.
Bereitstellungsmodelle
Sobald das KI-Modell vollständig trainiert und validiert ist, wird es während der Bereitstellungsphase in eine reale Umgebung integriert. Hier wird das trainierte KI-Modell in einem Inferenzprozess zur Arbeit gebracht, wo es mit neuen, nicht sichtbaren Daten wie Echtzeit-Filmmaterial in einer Computer-Vision-Anwendung Entscheidungen und Vorhersagen treffen muss.
KI-Inferenz-Workloads sind die Engine jeder KI-Anwendung. Sie müssen optimal laufen, damit die KI-Anwendung richtig funktioniert und sind unglaublich anspruchsvoll an Computing-Ressourcen. Das macht die Hardwareinfrastruktur zu einer kritischen Wahl während der Bereitstellung, um die Skalierbarkeit und Vorhersehbarkeit zu gewährleisten. KI-Softwaretools werden in diesem Schritt eingesetzt, um die Bedienung und Leistung des Modells zu optimieren und es kontinuierlich zu verfeinern.
Optimierung
Optimierung ist ein fortlaufender Prozess. Überwachungssoftware wird verwendet, um die Leistung einer KI-Anwendung kontinuierlich zu analysieren. Workload-Optimierung und -Balancing-Software stellt sicher, dass die KI-Anwendung die ideale Infrastruktur zu ihrer Unterstützung hat. Das Modell muss auch regelmäßig aktualisiert und neu trainiert werden, während es sich skaliert und auf reale Bedingungen reagiert.
Die Auswirkungen von Hardware auf die Leistung
KI-Lösungen erfordern eine Kombination aus KI-Software und KI-Hardware. Unabhängig davon, wie gut ein Modell isoliert funktioniert, wie es im großen Maßstab und unter dem Druck realer Szenarien funktioniert, ist für die Verwendung von KI und den damit verbundenen Wert von entscheidender Bedeutung. Erfolgreiche KI-Implementierungen laufen auf skalierbarer, sicherer KI-Infrastruktur mit optimierter Software. Erfahren Sie mehr über den modernen Technik-Stack und die Komponenten einer End-to-End-KI-Infrastruktur, die KI-Workflows unterstützt.
Vorteile der KI-Software
KI-Software ist für den gesamten KI-Workflow-Prozess von entscheidender Bedeutung, wobei jedes Tool eine bestimmte Rolle spielt und dem Unternehmen Gesamtvorteile bietet, darunter:
- Verbesserte Produktivität und Effizienz: Bibliotheken, Frameworks und vorgefertigte Lösungselemente bieten Startpunkte für Datenwissenschaftler und Entwickler und beschleunigen jeden Workflow-Schritt. End-to-End-Plattformen helfen dabei, den Workflow zu optimieren und die Effizienz und Produktivität zu erhöhen.
- Die Kompetenzlücke schließen: Eine zunehmende Anzahl von End-to-End-KI-Softwareplattformen ist mit Tools verfügbar, die es Nicht-Datenwissenschaftlern erleichtern, Modelle zu trainieren, die die Notwendigkeit reduzieren, Spezialisten zu finden und anzustellen und Entwicklung und Markteinführungszeit zu beschleunigen.
- Skalierbarkeit und Flexibilität: Bereitstellungs- und Optimierungstools können mit einem „Code once, deploy anywhere“-Ansatz helfen und die Ausführung von Modellen auf verschiedenen Hardware- und Software-Plattformen einfacher machen.
- Beschleunigen Sie die KI-Leistung: Viele Tools werden verwendet, um Hardwarefunktionen zu nutzen und das Ressourcenmanagement und die Code-Effizienz zu optimieren, um die gesamte Software-Anwendungsleistung zu verbessern.
- Aufgabenautomatisierung: Automatisierte Code-Analyse, Debugging und Test-Frameworks können Fehler früh im Entwicklungsprozess identifizieren, dazu beitragen, dass Software zuverlässiger und sicherer ist und die Zeit der Entwickler für diese Aufgaben reduzieren.
KI-Softwarelösungen
Durch die Analyse von Troves und Datenströmen kann KI den besten Standort für eine neue Einzelhandelsfiliale aufdecken, eine größere Maschinenfehlfunktion vorhersagen oder potenzielle Risiken und wachsende Bedrohungen aufdecken. KI zur Ausführung der bestimmten Aufgaben, die ein Unternehmen widerstandsfähiger, profitabler und innovativer machen, erfordert eine Reihe von KI-Softwaretools und -Komponenten.
Im Allgemeinen erfüllen KI-Softwaretools, die von Datenwissenschaftlern und Softwareentwicklern verwendet werden, drei Hauptfunktionen:
- Optimierung des Ressourcenmanagements: KI ist sehr ressourcenintensiv. Die Ausführung von KI-Inferenz erfordert viel Computing-Leistung, was sowohl in Bezug auf die Hardwareinfrastruktur als auch die verbrauchte Energie kostspielig sein kann. Leistungsbibliotheken, Compiler und Kernel werden verwendet, um Hardwarefunktionen zu nutzen und die Leistung von Softwareanwendungen durch Optimierung des Ressourcenmanagements und der Code-Effizienz zu verbessern.
- Vereinfachung des KI-Workflow-Prozesses: KI-Bibliotheken, Tools und Frameworks werden verwendet, um den KI-Workflow-Prozess zu beschleunigen und zu optimieren. Bibliotheken bieten Sammlungen vorgefertigter Funktionen, Klassen und Module für die Erstellung und das Training. Frameworks bieten ein Ökosystem von Komponenten und Tools, die den End-to-End-Prozess von der Datenerfassung bis zum KI-Modellmanagement nach der Bereitstellung erleichtern.
- KI zur Anwendung bringen: Effiziente KI-Anwendungen, die ROI bieten, erfordern kontinuierliche Optimierung und Verwaltung, oft in großen Unternehmen und vielen Standorten vom Edge bis in die Cloud. KI-Plattformen und maschinelle Lernprozesse (MLOps) vereinheitlichen das KI-Management von Ende bis Ende und helfen dabei, die Produktivität funktionsübergreifender Teams zu verbessern.
KI-Bibliotheken, Tools und Frameworks für die KI-Pipeline
Das wichtigste Element jeder KI-Initiative ist die Bereitstellung der richtigen Daten für das Training und die Entwicklung. Tatsächlich wird ein Großteil der Zeit, die in die KI-Softwareentwicklung geht, mit der Erforschung, Reinigung und Vorbereitung von Daten verbracht. Gemeinsame Bibliotheken und Bibliotheksbeschleuniger werden verwendet, um Datenstrukturen zu bieten und Datenmanipulation, Analyse und Computing zu ermöglichen.
Modellentwicklung und -training ist auch sehr zeit- und ressourcenintensiv, weshalb sich Entwickler auf zusätzliche Bibliotheken und Tools verlassen, um den Prozess zu vereinfachen und zu beschleunigen. Die ausgewählten Tools variieren je nach Art des KI-Modells und seinem beabsichtigten Zweck.
Die Entscheidung, wo und wie KI-Modelle und Inferenz bereitgestellt werden sollen, hat einen großen Einfluss auf den langfristigen Erfolg jeder KI-Initiative. Der Ort für KI-Workloads muss optimiert werden, um die Kosten zu kontrollieren, Daten zu schützen und die Anforderungen an die Reaktionszeit zu erfüllen. Die Bereitstellungs- und Optimierungsphase erfordert eine Reihe von Inferenz-Engines, Compiler-Frameworks und Toolkits, um ML-Modelle zu optimieren und zu beschleunigen und es ihnen zu ermöglichen, effizient auf verschiedenen Hardware- und Software-Plattformen zu laufen.
Fortschritte mit KI-Softwareentwicklung
Schnelleres Entwickeln mit vorgefertigten Modellen und Referenz-Kits
Bestehende KI-Modelle, die als grundlegende Modelle bezeichnet werden, bieten einen Ausgangspunkt für die Entwicklung von KI-Funktionen. Die Feinabstimmung eines grundlegenden Modells ist einfacher und schneller als die Erstellung von Neuem, was Unternehmen wertvolle Zeit spart, die gegen die Konkurrenz antreten.
KI-Referenz-Kits – kostenlose Open-Source-Ressourcen, die für bestimmte Anwendungsfälle entwickelt und für beliebte Frameworks und Bibliotheken voroptimiert wurden – sind auch verfügbar, um Entwicklern und Datenwissenschaftlern zu helfen, schnell Prototypenmodelle zu erstellen und sich schnell vom Konzept zur Demo zu bewegen.
Eine neue Möglichkeit zur Entwicklung von GenAI
Abruf-erweiterte Generation (RAG) bietet einen schnelleren Weg zum Wert von GenAI, der die Notwendigkeit für zusätzliches Modelltraining vermeidet. In der RAG-Methodik sind grundlegende große Sprachmodelle mit bestimmten Wissensdatenbanken verbunden und relevanter Kontext und Informationen werden integriert.
Alles, was du brauchst von Ende bis Ende
Es gibt eine Reihe von KI-Software-Plattformen, die ein vollständiges Ökosystem von Tools, kuratierten Datenmengen, vortrainierten Modellen, APIs und Bibliotheken bieten, um die KI-Entwicklung, das Training und die Bereitstellung zu optimieren.