בינה מלאכותית – איך לנהל את זה נכון

היכולת לרתום את יכולות הבינה המלאכותית הפכה לכלי חשוב עבור ארגונים ככל שהתחרות בשווקים מחריפה. כבר היום ברור כי לבינה מלאכותית יש את הפוטנציאל להשיג ערך באמצעות ייעול תהליכים עסקיים ולהקנות יתרון תחרותי עבור ארגונים. אולם פיתוח של מודלים בקנה מידה גדול נותר משימה מאתגרת.

אתגרים בפיתוח מודלים של בינה מלאכותית

בתוצאות סקר שבוצע עבור Run:ai לאחרונה בקרב מנהלי פיתוח, כוח עיבוד ותשתיות מחשוב נבחרו כשני האתגרים המרכזיים שיש לצלוח בתהליך פיתוח מודלים של בינה מלאכותית. עוד עולה מן הסקר כי רק 37% ממודלי בינה מלאכותית מגיעים בסוף ״לשוק״.

הסקר אף מגלה כי למרות שיש שימוש הולך וגובר בטכנולוגיות ענן, הגישה למעבדים הגרפיים (GPUs) נשארה בגדר אתגר משמעותי, כאשר רק 28% מהנסקרים השיבו שיש להם גישה מספקת למעבדים המדוברים לפי צורך.
נוסף על כך, ריבוי כלי MLOps מקשים על ארגונים לנהל בצורה אחידה את מערך מחשוב הבינה המלאכותית.

כיצד  Run:ai פותרת את האתגר

פלטפורמת ה- GPU Orchestration של Run:ai מאפשרת לצוותים לאגד (Pool) ולתזמן (Schedule) את משאבי המחשוב שלהם (GPUs). יכולת זו מאפשרת גמישות רבה יותר בחלוקת משאבים ומספקת גישה מהירה לכוח מחשוב בהתאם לצרכים הייחודיים של כל שלב במחזור החיים של פיתוח המודלים.
יכולת זו, התומכת במערכי מחשוב לוקאליים (On-Prem), בענן, ובסביבות היברידיות–מקצרת את זמני הפיתוח ומאפשרת לצוותי המחקר והפיתוח להקדיש יותר זמן לפיתוח מודלים ולבזבז פחות זמן על מכשולים כמו גישה לכוח מחשוב, תזמון של עבודות למידה, חיבוריות וכו׳ ובסופו של דבר, להאיץ את קצב שחרור המודלים לשוק.

הפתרון מוטמע במגוון לקוחות המשתייכים למגזרים שונים כגון פיננסי, ביטחוני, בריאות, מכוני מחקר, אוטומוטיב, אקדמיה ועוד. הגידול בתוצאות העסקיות שלנו לא היה מתאפשר לולא היינו יכולים להראות כי רכישת הפלטפורמה של Run:ai מובילה להחזר השקעה (ROI) חיובי בזמן קצר.