هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در رایانش ابری

رشد سریع مدل های بزرگ زبان (LLM) و الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشین نیاز به زیرساخت های رایانش ابری مقیاس پذیر و با تاخیر کم را افزایش داده است. سرویس های یادگیری ماشین به عنوان خدمت (MLaaS) مانند AWS SageMaker و Google Vertex AI امکان مدیریت چرخه عمر مدل ها را فراهم می کنند. این مقاله سه حوزه کلیدی را بررسی می کند: پلتفرم های MLaaS، بهینه سازی عملکرد با روش هایی مانند UELLM (کاهش ۷۲ تا ۹۰ درصد تاخیر) و کاهش مصرف انرژی از طریق معماری های ترکیبی edge-cloud (مانند ETOS با ۲۰ تا ۵۰ درصد صرفه جویی انرژی)، همچنین امنیت داده ها با روش هایی مانند ERASER (کاهش ۹۹ درصد تاخیر در فرآیند unlearning) مورد توجه قرار گرفته است. این مقاله با مقایسه سیستماتیک پلتفرم ها، تحلیل محدودیت ها و پیشنهاد جهت گیری های پژوهشی آینده، دیدگاهی جامع ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، رایانش ابری ، یادگیری ماشین