Сервисы AWS AI как строительные блоки для интеллектуальных приложений

Краткий обзор плюсов и минусов сервисов AWS AI

Существует три различных способа интеграции ИИ в интеллектуальные приложения:

  1. Новое развитие выделенной инфраструктуры.
  2. Разработка в среде, специально разработанной для машинного обучения.
  3. Аутсорсинг разработки с использованием ИИ-сервисов, предлагаемых облачными провайдерами.

В этом посте рассматривается третий вариант со ссылкой на AWS. Однако аналогичные предложения также доступны от других облачных провайдеров.

Что такое сервисы искусственного интеллекта AWS?

Таким образом, сервисы AWS AI представляют собой набор API-интерфейсов с функциональностью AI, разработанных AWS. Хотя между ними есть небольшие различия, все они построены по одному основному принципу: приложение вызывает соответствующий API и возвращает ответ в формате JSON.

Поэтому разработчику нужно позаботиться только о самом вызове и о том, как ответ будет дальше использоваться приложением. AWS позаботится о дальнейшей разработке необходимых алгоритмов, координации вызовов API и предоставлении вычислительных ресурсов.

Эта неотъемлемая масштабируемость и модульность делают сервисы AWS AI особенно интересными для бессерверных архитектур, поскольку они соответствуют общей философии дизайна.

Когда следует рассмотреть возможность использования AWS AI Services?

Как и в случае с другими облачными сервисами, вы должны начать с тщательного анализа затрат и результатов. Здесь крайне важно рассмотреть полный жизненный цикл интеллектуального приложения.

Основными драйверами затрат, когда речь идет об ИИ, являются первоначальные затраты на разработку, за которыми следуют обслуживание и дальнейшие улучшения. Все сервисы AWS AI работают с оплатой по мере использования, то есть они создают затраты только тогда, когда их вызывают. Однако модели ценообразования между различными API могут различаться, и на этапе оценки стоит рассчитать различные сценарии использования.

С точки зрения преимуществ наиболее важный вопрос заключается в том, насколько важной является функциональность приложения. Более важные функциональные возможности, вероятно, оправдывают дополнительные инвестиции в разработку, поскольку адаптация к конкретному варианту использования создает большую ценность. Эти корректировки сложно или даже невозможно выполнить с помощью API, предоставляемых AWS.

Пример 1: для стандартизации ввода все входящие тексты должны быть сначала переведены на английский язык. В этом случае разработка нового решения будет сопряжена с большими затратами и рисками. Вероятность того, что новый подход превзойдет AWS Translate, минимальна. Поэтому использование сервиса ИИ явно предпочтительнее.

Пример 2: входящие изображения необходимо отсортировать по категориям, связанным с бизнесом. В большинстве случаев это невозможно сделать напрямую через сервис AWS, так как он наверняка пропустил нужные категории. Поскольку доступно множество мощных фреймворков с открытым исходным кодом, лучше выбрать новую разработку.

Оба примера являются упрощениями реальных приложений. Судя по опыту, следует ожидать жестких дискуссий и активных сторонников как новых разработок, так и прямого использования услуг ИИ. Поэтому важно спокойное сравнение всех доступных вариантов.

Какие сервисы AWS AI наиболее важны?

Количество и стоимость услуг ИИ могут меняться так же быстро, как и другие облачные услуги. Текущее состояние дел задокументировано здесь: https://aws.amazon.com/de/machine-learning/ai-services/. Чтобы этот пост был ясным и кратким, они упорядочены по области применения.

Текст и язык

С аналитической точки зрения наиболее важным сервисом здесь является AWS Comprehend. Он включает в себя различные подходы к моделированию НЛП, такие как распознавание сущностей или анализ настроений.

Изображения и видео

Основным сервисом искусственного интеллекта для изображений и видео является AWS Rekognition. Он включает в себя тегирование видео, классификацию изображений, а также возможности обнаружения лиц.

Персональные рекомендации

AWS Personalize особенно подходит для контекстов электронной коммерции. Этот сервис искусственного интеллекта обещает использовать персонализацию интернет-магазинов и т. д. на основе опыта, накопленного Amazon за эти годы.

Резюме

Использование ИИ-сервисов AWS требует, особенно по сравнению с новыми разработками, гораздо меньших усилий по разработке. Это весьма привлекательно, но также может привести к преждевременному сокращению возможностей. Тот факт, что результаты API впечатляют, не означает, что они являются лучшим решением для конкретного случая использования. Поэтому обдуманное решение всех возможностей имеет решающее значение для успешной реализации интеллектуального приложения.

Дайте мне знать в комментариях или в Твиттере, помог ли вам этот пост или вы хотите что-то добавить. Также с удовольствием подключаюсь в LinkedIn. Спасибо, что прочитали!

Первоначально опубликовано на https://www.btelligent.com.