Kort svar: AI i skytjenester handler om å bruke skyplattformer til å lagre data, leie ut databehandling, trene modeller, distribuere dem som tjenester og holde dem overvåket i produksjon. Dette er viktig fordi de fleste feil grupperer seg rundt data, distribusjon og drift, ikke matematikken. Hvis du trenger rask skalering eller repeterbare utgivelser, er sky + MLOps den praktiske veien.
Viktige konklusjoner:
Livssyklus : Lande data, bygge funksjoner, trene, distribuere, deretter overvåke drift, latens og kostnad.
Styring : Bygg inn tilgangskontroller, revisjonslogger og miljøseparasjon fra starten av.
Reproduserbarhet : Registrer dataversjoner, kode, parametere og miljøer slik at kjøringene forblir repeterbare.
Kostnadskontroll : Bruk batching, caching, autoskaleringsgrenser og spot-/forutsigbar opplæring for å unngå regningssjokk.
Distribusjonsmønstre : Velg administrerte plattformer, Lakehouse-arbeidsflyter, Kubernetes eller RAG basert på teamrealitet.
Artikler du kanskje vil lese etter denne:
🔗 De beste AI-verktøyene for skybasert forretningsadministrasjon
Sammenlign ledende skyplattformer som effektiviserer drift, økonomi og team.
🔗 Teknologier som trengs for storskala generativ AI
Viktig infrastruktur, data og styring som kreves for å implementere GenAI.
🔗 Gratis AI-verktøy for dataanalyse
De beste kostnadsfrie AI-løsningene for å rense, modellere og visualisere datasett.
🔗 Hva er AI som en tjeneste?
Forklarer AIaaS, fordeler, prismodeller og vanlige forretningsbrukstilfeller.
AI i skytjenester: Den enkle definisjonen 🧠☁️
I kjernen AI i skytjenester bruk av skyplattformer for å få tilgang til:
-
Beregningskraft (CPU-er, GPU-er, TPU-er) Google Cloud: GPU-er for AI Cloud TPU-dokumentasjon
-
Lagring (datasjøer, varehus, objektlagring) AWS: Hva er en datasjø? AWS: Hva er et datavarehus? Amazon S3 (objektlagring)
-
AI-tjenester (modelltrening, utrulling, API-er for syn, tale, NLP) AWS AI-tjenester Google Cloud AI API-er
-
MLOps-verktøy (pipeliner, overvåking, modellregister, CI-CD for ML) Google Cloud: Hva er MLOps? Vertex AI-modellregister
I stedet for å kjøpe ditt eget dyre utstyr, leier du det du trenger, når du trenger det NIST SP 800-145 . Som å leie et treningsstudio for én intens treningsøkt i stedet for å bygge et treningsstudio i garasjen din og så aldri bruke tredemøllen igjen. Skjer med de beste av oss 😬
Enkelt sagt: det er AI som skalerer, sender, oppdaterer og opererer gjennom skyinfrastruktur NIST SP 800-145 .
Hvorfor AI + skyen er så viktig 🚀
La oss være ærlige – de fleste AI-prosjekter mislykkes ikke fordi matematikken er vanskelig. De mislykkes fordi «tingene rundt modellen» floker seg inn:
-
dataene er spredt
-
miljøene stemmer ikke overens
-
modellen fungerer på noens bærbare datamaskin, men ingen andre steder
-
utplassering behandles som en ettertanke
-
Sikkerhet og samsvar dukker opp sent som en ubuden fetter 😵
Skyplattformer hjelper fordi de tilbyr:
1) Elastisk skala 📈
Tren en modell på en stor klynge i en kort periode, og slå den deretter av NIST SP 800-145 .
2) Raskere eksperimentering ⚡
Sett raskt opp administrerte bærbare datamaskiner, forhåndsbygde pipelines og GPU-forekomster Google Cloud: GPU-er for AI .
3) Enklere utplassering 🌍
Distribuer modeller som API-er, batchjobber eller innebygde tjenester Red Hat: Hva er et REST API? SageMaker Batch Transform .
4) Integrerte dataøkosystemer 🧺
Datapipelinene, lagrene og analysene dine ligger ofte allerede i skyen. AWS: Datavarehus vs. datasjø .
5) Samarbeid og styring 🧩
Tillatelser, revisjonslogger, versjonering og delte verktøy er innebygd i (noen ganger smertefullt, men fortsatt) Azure ML-registre (MLOps) .
Hvordan AI i skytjenester fungerer i praksis (Den virkelige flyten) 🔁
Her er den vanlige livssyklusen. Ikke den «perfekte diagram»-versjonen ... den man bruker i livet.
Trinn 1: Data havner i skylagring 🪣
Eksempler: objektlagringsbøtter, datasjøer, skydatabaser Amazon S3 (objektlagring) AWS: Hva er en datasjø? Oversikt over Google Cloud Storage .
Trinn 2: Databehandling + funksjonsbygging 🍳
Du renser den, transformerer den, lager funksjoner, kanskje strømmer den.
Trinn 3: Modelltrening 🏋️
Du bruker skybasert databehandling (ofte GPU-er) for å trene Google Cloud: GPU-er for AI :
-
klassiske ML-modeller
-
modeller for dyp læring
-
finjusteringer av fundamentmodellen
-
gjenfinningssystemer (RAG-stiloppsett) Retrieval-Augmented Generation (RAG) papir
Trinn 4: Implementering 🚢
Modeller pakkes og serveres via:
-
REST API-er Red Hat: Hva er et REST API?
-
serverløse endepunkter SageMaker Serverløs inferens
-
Kubernetes-containere Kubernetes: Horisontal Pod-autoskalering
-
batch-inferensrørledninger SageMaker Batch Transform Vertex AI batch-prediksjoner
Trinn 5: Overvåking + oppdateringer 👀
Spor:
-
latens
-
nøyaktighetsdrift SageMaker-modellmonitor
-
datadrift Vertex AI-modellovervåking
-
kostnad per prediksjon
-
kantsaker som får deg til å hviske «dette burde ikke være mulig ...» 😭
Det er motoren. Det er AI i skytjenester i bevegelse, ikke bare som en definisjon.
Hva kjennetegner en god versjon av AI i skytjenester? ✅☁️🤖
Hvis du ønsker en «god» implementering (ikke bare en prangende demo), fokuser på disse:
A) Tydelig separasjon av bekymringer 🧱
-
datalag (lagring, styring)
-
treningslag (eksperimenter, pipelines)
-
serveringslag (API-er, skalering)
-
overvåkingslag (målinger, logger, varsler) SageMaker Model Monitor
Når alt blandes sammen, blir feilsøking emosjonell skade.
B) Reproduserbarhet som standard 🧪
Et godt system lar deg si, uten å vifte med hånden:
-
dataene som trente denne modellen
-
kodeversjonen
-
hyperparametrene
-
miljøet
Hvis svaret er «ehh, jeg tror det var tirsdagsturen …», er du allerede i trøbbel 😅
C) Kostnadsbevisst design 💸
Skybasert AI er kraftig, men det er også den enkleste måten å ved et uhell opprette en regning som får deg til å stille spørsmål ved dine livsvalg.
Gode oppsett inkluderer:
-
autoskalering Kubernetes: Horisontal Pod-autoskalering
-
instansplanlegging
-
Spot-preemptible alternativer når det er mulig Amazon EC2 Spot Instances Google Cloud Preemptible VMs
-
mellomlagring og batching av inferens SageMaker Batch Transform
D) Sikkerhet og samsvar integrert 🔐
Ikke boltet fast senere som gaffateip på et lekk rør.
E) En reell vei fra prototype til produksjon 🛣️
Dette er den store saken. En god «versjon» av AI i skyen inkluderer MLOps, distribusjonsmønstre og overvåking fra starten av. Google Cloud: Hva er MLOps? Ellers er det et vitenskapelig messeprosjekt med en fancy faktura.
Sammenligningstabell: Populære AI-i-skyen-alternativer (og hvem de er for) 🧰📊
Nedenfor er en rask, litt meningsfull tabell. Prisene er bevisst brede fordi skyprising er som å bestille kaffe – basisprisen er aldri prisen 😵💫
| Verktøy / Plattform | Publikum | Pris-aktig | Hvorfor det fungerer (sære notater inkludert) |
|---|---|---|---|
| AWS SageMaker | ML-team, bedrifter | Betal etter bruk | Fullstack ML-plattform – opplæring, endepunkter, pipelines. Kraftig, men menyer overalt. |
| Google Vertex AI | ML-team, datavitenskapsorganisasjoner | Betal etter bruk | Sterk administrert opplæring + modellregister + integrasjoner. Føles problemfritt når det klikker. |
| Azure maskinlæring | Bedrifter, MS-sentriske organisasjoner | Betal etter bruk | Fungerer fint med Azure-økosystemet. Gode styringsalternativer, mange knapper. |
| Databricks (ML + Lakehouse) | Datatekniske tunge team | Abonnement + bruk | Flott for å blande datapipelines + maskinlæring på ett sted. Ofte elsket av praktiske team. |
| Snowflake AI-funksjoner | Analyse-første organisasjoner | Bruksbasert | Bra når verdenen din allerede er på lager. Mindre «ML-lab», mer «AI i SQL-aktig» |
| IBM Watsonx | Regulerte bransjer | Bedriftspriser | Styring og bedriftskontroller er et stort fokus. Ofte valgt for oppsett med mye policy. |
| Administrerte Kubernetes (DIY ML) | Plattformingeniører | Variabel | Fleksibel og tilpasset. Dessuten ... du eier smerten når det går i stykker 🙃 |
| Serverløs inferens (funksjoner + endepunkter) | Produktteam | Bruksbasert | Flott for piggete trafikker. Følg med på kaldstarter og forsinkelser som en hauk. |
Dette handler ikke om å velge «de beste» – det handler om å matche teamvirkeligheten. Det er den stille hemmeligheten.
Vanlige bruksområder for AI i skytjenester (med eksempler) 🧩✨
Her utmerker AI-i-skyen-oppsett seg:
1) Automatisering av kundesupport 💬
-
chatassistenter
-
billettruting
-
oppsummering
-
sentiment- og intensjonsdeteksjon Cloud Natural Language API
2) Anbefalingssystemer 🛒
-
produktforslag
-
innholdsfeeder
-
«folk kjøpte også».
Disse trenger ofte skalerbar inferens og oppdateringer i nær sanntid.
3) Svindeldeteksjon og risikovurdering 🕵️
Skyen gjør det enklere å håndtere bursts, strømme hendelser og kjøre ensembler.
4) Dokumentintelligens 📄
-
OCR-pipelines
-
enhetsutvinning
-
kontraktsanalyse
-
Fakturaparsing Snowflake Cortex AI-funksjoner
I mange organisasjoner er det her tiden stille og rolig blir gitt tilbake.
5) Prognoser og optimalisering av ferdighetsutvikling 📦
Etterspørselsprognoser, lagerplanlegging, ruteoptimalisering. Skyen hjelper fordi data er store og omskolering er hyppig.
6) Generative AI-apper 🪄
-
innholdsutarbeidelse
-
kodehjelp
-
interne kunnskapsroboter (RAG)
-
syntetisk datagenerering Retrieval-Augmented Generation (RAG)-papir
Dette er ofte øyeblikket bedrifter endelig sier: «Vi må vite hvor våre datatilgangsregler ligger.» 😬
Arkitektoniske mønstre du ser overalt 🏗️
Mønster 1: Administrert ML-plattform («vi vil ha færre hodebry»-ruten) 😌
-
laste opp data
-
trene med administrerte jobber
-
distribuer til administrerte endepunkter
-
overvåke i plattformdashbord SageMaker-modellmonitor Vertex AI-modellovervåking
Fungerer bra når hastighet er viktig og du ikke vil bygge interne verktøy fra bunnen av.
Mønster 2: Lakehouse + ML («data-først»-ruten) 🏞️
-
foren datautvikling + ML-arbeidsflyter
-
kjøre notatbøker, pipelines og funksjonsutvikling i nærheten av dataene
-
sterkt for organisasjoner som allerede bruker store analysesystemer Databricks Lakehouse
Mønster 3: Containerisert ML på Kubernetes («vi vil ha kontroll»-ruten) 🎛️
-
pakkemodeller i containere
-
skaler med autoskaleringspolicyer Kubernetes: Horisontal Pod-autoskalering
-
integrere tjenestenett, observerbarhet, hemmelighetsadministrasjon
Også kjent som: «Vi er selvsikre, og vi liker også å feilsøke på rare tidspunkter.»
Mønster 4: RAG (Retrieval-Augmented Generation) («bruk kunnskapen din»-ruten) 📚🤝
-
dokumenter i skylagring
-
innebygginger + vektorbutikk
-
hentelaget mater kontekst til en modell
-
rekkverk + adgangskontroll + logging Retrieval-Augmented Generation (RAG) papir
Dette er en viktig del av moderne samtaler om AI i skyen, fordi det er slik mange ekte bedrifter bruker generativ AI på en trygg måte.
MLOps: Den delen alle undervurderer 🧯
Hvis du vil at AI i skyen skal oppføre seg i produksjon, trenger du MLOps. Ikke fordi det er trendy – fordi modeller driver, data endres og brukere er kreative på verst mulig måte. Google Cloud: Hva er MLOps ?
Nøkkelelementer:
-
Eksperimentsporing : hva fungerte, hva fungerte ikke MLflow-sporing
-
Modellregister : godkjente modeller, versjoner, metadata MLflow Modellregister Vertex AI Modellregister
-
CI-CD for ML : testing + distribusjonsautomatisering Google Cloud MLOps (CD og automatisering)
-
Funksjonsbutikk : konsistente funksjoner på tvers av trening og inferens SageMaker Feature Store
-
Overvåking : ytelsesdrift, biassignaler, latens, kostnad SageMaker-modellmonitor Vertex AI-modellovervåking
-
Rollback-strategi : ja, som vanlig programvare
Hvis du ignorerer dette, ender du opp med en «modelldyrehage» 🦓 hvor alt lever, ingenting er merket, og du er redd for å åpne porten.
Sikkerhet, personvern og samsvar (ikke den morsomme delen, men ... ja) 🔐😅
AI i skytjenester reiser noen viktige spørsmål:
Datatilgangskontroll 🧾
Hvem har tilgang til treningsdata? Inferenslogger? Leder? Utdata?
Kryptering og hemmeligheter 🗝️
Nøkler, tokener og legitimasjon må håndteres på riktig måte. «I en konfigurasjonsfil» er ikke håndtering.
Isolasjon og leieforhold 🧱
Noen organisasjoner krever separate miljøer for utvikling, staging og produksjon. Skyen hjelper – men bare hvis du konfigurerer det riktig.
Reviderbarhet 📋
Regulerte organisasjoner må ofte vise:
-
hvilke data som ble brukt
-
hvordan beslutninger ble tatt
-
hvem som satte ut hva
-
da det endret IBM watsonx.governance
Modellrisikostyring ⚠️
Dette inkluderer:
-
skjevhetssjekker
-
kontradiktorisk testing
-
rask injeksjonsforsvar (for generativ AI)
-
sikker utgangsfiltrering
Alt dette går tilbake til poenget: det er ikke bare «KI som driftes på nett». Det er KI som opereres under reelle begrensninger.
Kostnads- og ytelsestips (slik at du ikke gråter senere) 💸😵💫
Noen kamptestede tips:
-
Bruk den minste modellen som dekker behovet.
Større er ikke alltid bedre. Noen ganger er det bare ... større. -
Batch-inferens når det er mulig.
Billigere og mer effektiv SageMaker Batch Transform . -
Bufre aggressivt.
Spesielt for gjentatte spørringer og innebygginger. -
Autoskalering, men sett en grense
Ubegrenset skalering kan bety ubegrensede forbruk Kubernetes: Horisontal Pod Autoskalering . Spør meg hvordan jeg vet det ... for å være ærlig, ikke gjør det 😬 -
Spor kostnader per endepunkt og per funksjon.
Ellers optimaliserer du feil ting. -
Bruk spot-preemptible databehandling for opplæring.
Store besparelser hvis opplæringsjobbene dine kan håndtere avbrudd. Amazon EC2 Spot Instances. Google Cloud Preemptible VM-er .
Feil folk gjør (selv smarte team) 🤦♂️
-
Å behandle skybasert AI som «bare koble til en modell»
-
Ignorerer datakvalitet til siste liten
-
Send en modell uten å overvåke SageMaker Model Monitor
-
Planlegger ikke omskolering av kadens Google Cloud: Hva er MLOps?
-
Glemmer at sikkerhetsteam eksisterer frem til lanseringsuken 😬
-
Overdreven engineering fra dag én (noen ganger vinner en enkel grunnlinje)
Også en stille brutal en: team undervurderer hvor mye brukere forakter latens. En modell som er litt mindre nøyaktig, men rask, vinner ofte. Mennesker er utålmodige små mirakler.
Viktige konklusjoner 🧾✅
AI i skytjenester er den fullstendige praksisen med å bygge og kjøre AI ved hjelp av skyinfrastruktur – skalering av opplæring, forenkling av distribusjon, integrering av datapipelines og operasjonalisering av modeller med MLOps, sikkerhet og styring. Google Cloud: Hva er MLOps? NIST SP 800-145 .
Kort oppsummering:
-
Skyen gir AI infrastrukturen for å skalere og levere 🚀 NIST SP 800-145
-
AI gir skybaserte arbeidsmengder «hjerner» som automatiserer beslutninger 🤖
-
Magien er ikke bare opplæring – det er distribusjon, overvåking og styring 🧠🔐 SageMaker Model Monitor
-
Velg plattformer basert på teamets behov, ikke markedsføringståke 📌
-
Følg med på kostnader og operasjoner som en hauk med briller 🦅👓 (dårlig metafor, men du skjønner)
Hvis du kom hit og tenkte at «KI i skytjenester bare er et modell-API», nei – det er et helt økosystem. Noen ganger elegant, noen ganger turbulent, noen ganger begge deler på samme ettermiddag 😅☁️
Vanlige spørsmål
Hva «KI i skytjenester» betyr i hverdagstermer
AI i skytjenester betyr at du bruker skyplattformer til å lagre data, starte databehandling (CPU-er/GPU-er/TPU-er), trene modeller, distribuere dem og overvåke dem – uten å eie maskinvaren. I praksis blir skyen stedet der hele AI-livssyklusen din kjører. Du leier det du trenger når du trenger det, og skalerer deretter ned når du er ferdig.
Hvorfor AI-prosjekter mislykkes uten skybasert infrastruktur og MLO-er
De fleste feil skjer rundt modellen, ikke inni den: inkonsistente data, uoverensstemmelser i miljøer, skjøre distribusjoner og ingen overvåking. Skybaserte verktøy bidrar til å standardisere lagrings-, beregnings- og distribusjonsmønstre, slik at modeller ikke setter seg fast i «det fungerte på den bærbare datamaskinen min». MLOps legger til det manglende limet: sporing, registre, pipelines og tilbakerulling, slik at systemet forblir reproduserbart og vedlikeholdbart.
Den typiske arbeidsflyten for AI i skytjenester, fra data til produksjon
En vanlig flyt er: data lander i skylagring, blir behandlet til funksjoner, og deretter trener modeller på skalerbar databehandling. Deretter distribuerer du via et API-endepunkt, batchjobb, serverløs oppsett eller Kubernetes-tjeneste. Til slutt overvåker du latens, drift og kostnader, og itererer deretter med omtrening og sikrere distribusjoner. De fleste virkelige pipelines går i løkker konstant i stedet for å sendes én gang.
Velge mellom SageMaker, Vertex AI, Azure ML, Databricks og Kubernetes
Velg basert på teamets virkelighet, ikke markedsføringsstøy om «beste plattform». Administrerte ML-plattformer (SageMaker/Vertex AI/Azure ML) reduserer driftsmessige problemer med opplæringsjobber, endepunkter, registre og overvåking. Databricks passer ofte for team med mye datautvikling som ønsker ML nært pipelines og analyser. Kubernetes gir maksimal kontroll og tilpasning, men du eier også pålitelighet, skaleringspolicyer og feilsøking når ting går i stykker.
Arkitekturmønstre som dukker opp mest i AI-skyoppsett i dag
Du vil se fire mønstre kontinuerlig: administrerte ML-plattformer for hastighet, Lakehouse + ML for data-først-organisasjoner, containerisert ML på Kubernetes for kontroll, og RAG (retrieval-augmented generation) for «bruk vår interne kunnskap på en trygg måte». RAG inkluderer vanligvis dokumenter i skylagring, innebygde elementer + et vektorlager, et hentelag og tilgangskontroller med logging. Mønsteret du velger bør samsvare med din styrings- og driftsmodenhet.
Hvordan team distribuerer skybaserte AI-modeller: REST API-er, batchjobber, serverløs eller Kubernetes
REST API-er er vanlige for sanntidsprediksjoner når produktforsinkelser er viktige. Batch-inferens er flott for planlagt scoring og kostnadseffektivitet, spesielt når resultatene ikke trenger å være umiddelbare. Serverløse endepunkter kan fungere bra for ujevn trafikk, men kaldstarter og forsinkelser krever oppmerksomhet. Kubernetes er ideelt når du trenger finjustert skalering og integrasjon med plattformverktøy, men det øker driftskompleksiteten.
Hva man bør overvåke i produksjonen for å holde AI-systemer sunne
Som et minimum bør du spore latens, feilrater og kostnad per prediksjon, slik at pålitelighet og budsjett forblir synlige. På maskinlæringssiden bør du overvåke data- og ytelsesavvik for å fange opp når virkeligheten endrer seg under modellen. Logging av kanttilfeller og dårlige resultater er også viktig, spesielt for generative brukstilfeller der brukere kan være kreativt motstridende. God overvåking støtter også tilbakerullingsbeslutninger når modeller går i tilbakegang.
Redusere kostnader for skybasert AI uten å redusere ytelsen
En vanlig tilnærming er å bruke den minste modellen som oppfyller kravet, og deretter optimalisere inferens med batching og caching. Autoskalering hjelper, men det trenger grenser slik at «elastisk» ikke blir til «ubegrensede utgifter». For opplæring kan spot/preemptible computing spare mye hvis jobbene dine tolererer avbrudd. Sporing av kostnader per endepunkt og per funksjon hindrer deg i å optimalisere feil del av systemet.
De største sikkerhets- og samsvarsrisikoene med AI i skyen
De store risikoene er ukontrollert datatilgang, håndtering av svake hemmeligheter og manglende revisjonsspor for hvem som trente og distribuerte hva. Generativ AI legger til ekstra hodepine som umiddelbar injeksjon, usikre utdata og sensitive data som vises i logger. Mange pipelines trenger miljøisolering (utvikling/staging/produksjon) og klare retningslinjer for prompter, utdata og inferenslogging. De sikreste oppsettene behandler styring som et kjernesystemkrav, ikke en oppdatering i lanseringsuken.
Referanser
-
Nasjonalt institutt for standarder og teknologi (NIST) - SP 800-145 (Endelig) - csrc.nist.gov
-
Google Cloud – GPU-er for AI – cloud.google.com
-
Google Cloud – Cloud TPU-dokumentasjon – docs.cloud.google.com
-
Amazon Web Services (AWS) – Amazon S3 (objektlagring) – aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) – Hva er en datasjø? – aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) – Hva er et datalager? – aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) – AWS AI-tjenester – aws.amazon.com
-
Google Cloud – Google Cloud AI API-er – cloud.google.com
-
Google Cloud – Hva er MLOps? – cloud.google.com
-
Google Cloud – Vertex AI-modellregister (introduksjon) – docs.cloud.google.com
-
Red Hat – Hva er et REST API? – redhat.com
-
Amazon Web Services (AWS)-dokumentasjon – SageMaker Batch Transform – docs.aws.amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) – Datavarehus vs. datasjø vs. datamart – aws.amazon.com
-
Microsoft Learn – Azure ML-registre (MLOps) – learn.microsoft.com
-
Google Cloud – Oversikt over Google Cloud Storage – docs.cloud.google.com
-
arXiv – Retrieval-Augmented Generation (RAG)-artikkel – arxiv.org
-
Amazon Web Services (AWS)-dokumentasjon – SageMaker Serverless Inference – docs.aws.amazon.com
-
Kubernetes – Horisontal pod-autoskalering – kubernetes.io
-
Google Cloud – Vertex AI-batchforutsigelser – docs.cloud.google.com
-
Amazon Web Services (AWS)-dokumentasjon – SageMaker-modellmonitor – docs.aws.amazon.com
-
Google Cloud – Vertex AI-modellovervåking (bruk av modellovervåking) – docs.cloud.google.com
-
Amazon Web Services (AWS) – Amazon EC2 Spot-instanser – aws.amazon.com
-
Google Cloud – Forutsigbare virtuelle maskiner – docs.cloud.google.com
-
Amazon Web Services (AWS)-dokumentasjon – AWS SageMaker: Slik fungerer det (opplæring) – docs.aws.amazon.com
-
Google Cloud – Google Vertex AI – cloud.google.com
-
Microsoft Azure – Azure maskinlæring – azure.microsoft.com
-
Databricks - Databricks Lakehouse - databricks.com
-
Snowflake-dokumentasjon - Snowflake AI-funksjoner (oversiktsguide) - docs.snowflake.com
-
IBM - IBM watsonx - ibm.com
-
Google Cloud – dokumentasjon for Cloud Natural Language API – docs.cloud.google.com
-
Snowflake-dokumentasjon - Snowflake Cortex AI-funksjoner (AI SQL) - docs.snowflake.com
-
MLflow - MLflow-sporing - mlflow.org
-
MLflow - MLflow-modellregister - mlflow.org
-
Google Cloud – MLOps: Kontinuerlig levering og automatiseringsrørledninger i maskinlæring – cloud.google.com
-
Amazon Web Services (AWS) – SageMaker-funksjonsbutikk – aws.amazon.com
-
IBM - IBM watsonx.governance - ibm.com