Apa Itu Perangkat Lunak AI?

Perangkat lunak AI adalah kode yang dibuat khusus yang membantu bisnis untuk mengadopsi atau menyempurnakan AI dalam organisasi mereka. Perangkat lunak ini digunakan bersama dengan perangkat keras AI untuk memproses data dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola, membuat prediksi tentang data baru, dan menyelesaikan berbagai tugas. Developer dapat menggunakan perangkat lunak AI untuk membantu mengakselerasi pengembangan, meningkatkan performa AI, atau meningkatkan produktivitas mereka untuk persiapan data, pelatihan, inferensi, penerapan, dan penskalaan. Model AI memungkinkan mesin untuk melakukan tugas yang melibatkan pembelajaran, adaptasi, dan pengambilan keputusan.

Developer menggunakan perangkat lunak AI ketika bekerja melalui tiga tahap alur pengembangan atau alur kerja AI—penyiapan data, pemilihan dan pelatihan model, serta penerapan—untuk membantu mengakselerasi produktivitas, menjadikan proses lebih efisien, dapat diskalakan, dan dapat dikelola, meningkatkan fleksibilitas penerapan untuk kemampuan yang ingin mereka dukung, serta mengoptimalkan performa AI.

Peran Perangkat Lunak dalam AI

AI, yang merupakan suatu jenis perangkat lunak, memerlukan penggunaan berbagai alat dan aplikasi perangkat lunak untuk menghadirkan kemampuannya. Berbagai jenis perangkat lunak AI diperlukan pada berbagai tahap proses pengembangan AI dan bervariasi berdasarkan jenis tugas yang perlu dilakukan.

Penyiapan Data

Tahap pertama alur kerja AI, yaitu penyiapan data, adalah langkah yang paling memakan waktu dan sangat penting. Tahap ini meliputi proses mempersiapkan data yang akan diolah oleh model AI untuk pelatihan. Ilmuwan data mengumpulkan data mentah, membersihkannya, dan memasukkannya ke dalam basis data tempat data tersebut dapat dianalisis serta diintegrasikan ke dalam set data terpadu. Set data ini dapat berisi data numerik, video, audio, dan banyak jenis informasi lainnya yang unik sesuai pengaplikasian model AI yang diinginkan.

Alat perangkat lunak yang digunakan dalam fase ini membantu mengumpulkan, menyimpan, dan mengelola data; mengekstraksi, memanipulasi, dan memvalidasi data; serta menjelajahi, memvisualisasikan, dan mentransformasi data.

Pengembangan dan Pelatihan Model

Selama fase ini, model AI—yaitu algoritma perangkat lunak yang akan menganalisis data, mengenali pola, dan membuat prediksi—dipilih serta disesuaikan untuk kasus penggunaan dan masalah yang ingin dipecahkan.

Model ini dilatih—yang berarti diberi kemampuan untuk mendeteksi pola tertentu dan melakukan tugas tertentu—dengan data dalam jumlah sangat besar serta melalui perulangan pengujian dengan kecepatan sangat tinggi. Model ini terus belajar seiring developer AI menyempurnakannya hingga dapat secara akurat dan berulang kali menyelesaikan tugas yang dirancang untuknya.

Pelatihan model mengandalkan alat pengembangan AI. Kerangka kerja dan pustaka yang dibuat khusus serta elemen solusi siap pakai membantu dan mengakselerasi pemilihan, pengembangan, pelatihan, serta evaluasi model.

Pilihan perangkat lunak yang digunakan sangat bergantung pada jenis model AI dan apakah akan digunakan untuk machine learning (ML) atau deep learning (DL).

Meskipun model AI dapat dibangun dari awal, model sumber terbuka yang juga dikenal sebagai model fondasi, dapat menjadi titik awal untuk kemampuan AI. Model ini dapat dikustomisasi dan disempurnakan agar sesuai dengan kebutuhan spesifik solusi AI dengan lebih mudah dan cepat, sehingga menghemat waktu yang berharga bagi bisnis dengan persaingan tinggi.

Penggunaan

Penerapan menggunakan alat perangkat lunak untuk menguji, memvalidasi, mengintegrasikan, dan mengoptimalkan model. Setelah model AI sepenuhnya terlatih dan divalidasi, model AI diintegrasikan ke dalam lingkungan dunia nyata selama fase penerapan. Di sini, model AI yang terlatih mulai bekerja dalam proses inferensi yang mengharuskannya membuat keputusan dan prediksi menggunakan data baru yang belum pernah ditemuinya, seperti rekaman real-time dalam aplikasi visi komputer.

Beban kerja inferensi AI adalah mesin utama dari setiap aplikasi AI. Beban kerja ini harus berjalan secara optimal agar aplikasi AI berfungsi dengan baik serta membutuhkan sumber daya komputasi yang tinggi. Ini menyebabkan infrastruktur perangkat keras menjadi pilihan penting selama penerapan untuk memastikan skalabilitas dan prediktabilitas. Alat perangkat lunak AI dalam tahap ini digunakan untuk mengoptimalkan cara model disajikan, performanya, dan untuk terus menyempurnakannya.

Optimasi

Pengoptimalan adalah suatu proses yang berkelanjutan. Perangkat lunak pemantauan digunakan untuk terus menganalisis performa aplikasi AI. Perangkat lunak pengoptimalan dan penyeimbangan beban kerja memastikan aplikasi AI memiliki infrastruktur yang ideal untuk mendukungnya. Model juga harus diperbarui dan dilatih ulang secara berkala saat diskalakan dan merespons kondisi dunia nyata.

Dampak Perangkat Keras terhadap Performa

Solusi AI memerlukan kombinasi perangkat lunak AI dan perangkat keras AI. Terlepas dari seberapa baik model bekerja dalam isolasi, performanya dalam skala besar dan di bawah tekanan skenario dunia nyata sangat penting untuk penggunaan AI serta nilai yang dihasilkannya. Implementasi AI yang sukses berjalan pada infrastruktur AI yang dapat diskalakan, berukuran tepat, dan aman dengan perangkat lunak yang dioptimalkan. Pelajari lebih lanjut tentang susunan teknologi modern dan komponen infrastruktur AI end-to-end yang mendukung alur kerja AI.

Manfaat Perangkat Lunak AI

Perangkat lunak AI sangat penting untuk seluruh proses alur kerja AI, dengan setiap alat memainkan peran tertentu, dan menghadirkan manfaat secara keseluruhan bagi bisnis, termasuk:

• Peningkatan produktivitas dan efisiensi: Pustaka, kerangka kerja, dan elemen solusi siap pakai memberikan titik awal bagi ilmuwan data dan developer, yang dapat mengakselerasi setiap langkah alur kerja. Platform end-to-end membantu menyederhanakan alur kerja serta meningkatkan efisiensi dan produktivitas.
• Mempersempit kesenjangan keterampilan: Semakin banyak platform perangkat lunak AI end-to-end yang tersedia dengan alat yang memudahkan ilmuwan non-data dalam membantu pelatihan model, sehingga dapat mengurangi kebutuhan untuk menemukan dan mempekerjakan spesialis serta mengakselerasi pengembangan dan waktu peluncuran ke pasar.
• Skalabilitas dan fleksibilitas: Alat penerapan dan pengoptimalan dapat membantu dengan pendekatan pengodean-sekali, pendekatan terapkan-di-mana-saja, serta memudahkan pembuatan model yang berjalan secara efisien pada platform perangkat keras dan perangkat lunak yang berbeda.
• Mengakselerasi performa AI: Banyak alat digunakan untuk memanfaatkan kemampuan perangkat keras serta mengoptimalkan pengelolaan sumber daya dan efisiensi kode untuk meningkatkan performa aplikasi perangkat lunak secara keseluruhan.
• Otomatisasi tugas: Kerangka kerja analisis, debugging, dan pengujian kode otomatis dapat mengidentifikasi kesalahan di awal proses pengembangan, dan membantu memastikan perangkat lunak lebih andal dan aman, serta mengurangi waktu developer dalam mengerjakan tugas ini.

Solusi Perangkat Lunak AI

Dengan menganalisis tumpukan dan aliran data, AI dapat mengungkapkan lokasi terbaik untuk cabang ritel baru, memprediksi kerusakan mesin utama, atau mengungkapkan potensi risiko dan ancaman yang semakin meningkat. Merancang AI untuk melakukan tugas spesifik yang menjadikan organisasi lebih tangguh, menguntungkan, dan inovatif memerlukan sejumlah alat dan komponen perangkat lunak AI. Dengan lanskap perangkat lunak AI yang berkembang sangat cepat, menemukan alat yang tepat bukanlah perkara mudah. Katalog Perangkat Lunak AI kami menyediakan ikhtisar komprehensif tentang model dan solusi yang tersedia untuk membantu Anda membuat keputusan yang tepat untuk proyek AI Anda.

Secara umum, alat perangkat lunak AI yang digunakan ilmuwan data dan pengembang perangkat lunak memiliki tiga fungsi utama:

• Mengoptimalkan pengelolaan sumber daya: AI membutuhkan sumber daya yang sangat besar. Menjalankan inferensi AI memerlukan daya komputasi tinggi, yang dapat memakan biaya besar baik dari segi infrastruktur perangkat keras maupun energi yang digunakan. Kernel, kompiler, dan pustaka performa digunakan untuk memanfaatkan kemampuan perangkat keras dan meningkatkan performa aplikasi perangkat lunak dengan mengoptimalkan pengelolaan sumber daya serta efisiensi kode.
• Menyederhanakan proses alur kerja AI: Pustaka, alat, dan kerangka kerja AI digunakan untuk mempercepat serta menyederhanakan proses alur kerja AI. Pustaka menyediakan koleksi fungsi, kelas, dan modul siap pakai untuk membangun serta melatih model. Kerangka kerja memberikan ekosistem komponen dan alat yang memfasilitasi proses end-to-end, mulai dari pengumpulan data hingga pengelolaan model AI pascapenerapan.
• Mempraktikkan AI: Aplikasi AI yang efisien dan menghasilkan ROI yang baik memerlukan pengoptimalan serta pengelolaan berkelanjutan, sering kali di seluruh organisasi besar dan banyak lokasi dari edge hingga cloud. Platform AI dan alat serta prinsip operasi machine learning (MLOps) menyatukan pengelolaan AI secara keseluruhan secara end-to-end dan membantu meningkatkan produktivitas tim lintas fungsi.

Pustaka, Alat, dan Kerangka Kerja AI untuk Alur AI

Elemen paling penting dari setiap inisiatif AI adalah memiliki data yang tepat untuk pelatihan dan pengembangan. Bahkan, sebagian besar waktu yang dihabiskan dalam pengembangan perangkat lunak AI digunakan untuk menjelajahi, membersihkan, dan menyiapkan data. Pustaka umum dan akselerator pustaka digunakan untuk memberikan struktur data dan memungkinkan manipulasi, analisis, serta komputasi data.

Pengembangan dan pelatihan model juga sangat memakan waktu serta sumber daya, itulah sebabnya developer mengandalkan pustaka dan alat tambahan untuk menyederhanakan serta mempercepat proses. Alat yang dipilih akan bervariasi berdasarkan jenis model AI dan tujuan yang diinginkan.

Memilih tempat dan cara menerapkan model serta inferensi AI memiliki dampak besar pada kesuksesan jangka panjang dari setiap inisiatif AI. Lokasi beban kerja AI perlu dioptimalkan untuk mengendalikan biaya, melindungi data, dan memenuhi persyaratan waktu respons. Fase penerapan dan pengoptimalan memerlukan sejumlah mesin inferensi, kerangka kerja kompiler, dan toolkit untuk mengoptimalkan serta mengakselerasi model ML dan memungkinkannya berjalan secara efisien pada platform perangkat keras serta perangkat lunak yang berbeda.

Bergerak Maju dengan Pengembangan Perangkat Lunak AI

Mengembangkan lebih cepat dengan model siap pakai dan kit referensi

Model AI yang sudah ada, yang disebut model fondasi, memberikan titik awal untuk mengembangkan kemampuan AI. Menyempurnakan model fondasi lebih mudah dan lebih cepat daripada membangun dari nol, sehingga menghemat waktu yang berharga bagi bisnis dengan persaingan tinggi.
Kit referensi AI—yaitu sumber daya bersumber terbuka dan gratis yang dirancang untuk kasus penggunaan tertentu serta telah dioptimalkan terlebih dulu untuk kerangka kerja dan pustaka populer—juga tersedia untuk membantu developer dan ilmuwan data dengan cepat membuat prototipe model, sehingga dapat dengan cepat beralih dari konsep ke demo.

Cara baru untuk mengembangkan GenAI

Hasil yang diperkaya pengambilan (Retrieval-augmented generation, RAG) menawarkan jalur yang lebih cepat untuk menghasilkan nilai dari GenAI yang menghindari kebutuhan akan pelatihan model tambahan. Dalam metodologi RAG, model bahasa besar fondasi terhubung ke basis pengetahuan tertentu dan terintegrasi dengan konteks serta informasi yang relevan.

Semua yang Anda perlukan end to end

Ada sejumlah platform perangkat lunak AI yang menawarkan ekosistem lengkap yang terdiri dari alat, set data yang dikurasi, model pralatih, API, dan pustaka untuk menyederhanakan pengembangan, pelatihan, serta penerapan AI.