AI 軟體是什麼？

AI 軟體是一項廣泛的主題，涵蓋許多用來準備資料集，以及開發、部署與最佳化 AI 模型的不同類型程式和工具，使機器執行涉及學習、調整與決策的任務。

開發者在 AI 管道或工作流程的三個階段（資料準備、模型選擇與訓練和部署）使用 AI 軟體，協助加速生產力、使流程高效、可擴充且可管理、提升所實現功能的部署靈活性，以及最佳化 AI 效能。

軟體在 AI 中的作用

AI 本身為一種軟體類型，需要使用各種軟體應用程式與工具來發揮功能。不同階段的 AI 開發流程需要不同類型的 AI 軟體，並根據需執行任務的性質而有所差異。

資料準備

AI 工作流程的第一階段即為資料準備，這是最耗時且關鍵的一步。這一階段涉及準備資料，供 AI 模型擷取進行訓練。資料科學家收集、清理原始資料，並彙整到資料庫中，便於分析以及整合至統一的資料集。資料集可包含數值資料、影片、以及其他許多專屬 AI 模型目標應用類型的資訊。

這個階段使用的軟體工具輔助資料的收集、儲存與管理；擷取、操作與驗證；以及探索、視覺化與轉換。

模型開發與訓練

在此階段，開發者將根據使用案例與協助解決的問題挑選與微調 AI 模型（能分析資料、識別模型與作出預測的軟體演算法）。

模型會使用大量資料並反覆超高速測試執行訓練，從而取得偵測特定模式與執行指定任務的能力。模型將隨著 AI 開發者的調整而學習，直至得以準確又重複完成目標任務。

專用架構、程式庫和預先建置的解決方案元素可協助輔助與加速挑選、開發、訓練與評估模型。

軟體工具的選擇主要取決於所使用的 AI 模型類型，以及是供機器學習（ML）還是深度學習（DL）所使用。

雖然可以從頭開始建置 AI 模型，但開放原始碼模型（又稱基礎模型）能為 AI 功能奠定基礎。這類模型可客製化與微調，更簡易、快速實現 AI 解決方案的特定需求，為在競爭中奮鬥的企業爭取寶貴時間。

部署

AI 模型完成訓練與通過驗證後，即會在部署階段整合到實際環境中。此時，經過訓練的 AI 模型會在推斷過程中開始運作，這個過程必需使用全新、前所未有的資料進行決策與預測，例如處理電腦視覺應用程式中的即時畫面。

AI 推斷工作負載是任何 AI 應用程式的核心。這項工作負載對運算資源要求極為嚴苛，並且必須以最佳方式執行，才能確保 AI 應用程式正常運作。因此，部署過程中的硬體基礎架構選擇對確保擴充性、可預測性至關重要。這一步驟的 AI 軟體用於最佳化模型的提供方式和效能，以及不斷進行調整。

最佳化

最佳化是一項持續的過程。監測軟體用於不斷分析 AI 應用程式的效能。工作負載最佳化與平衡軟體可確保 AI 應用程式具備合適的基礎架構來支援執行。隨著擴充與應對實際情況，模型也必須定期更新和重新訓練。

硬體對效能的影響

AI 解決方案需要結合 AI 軟硬體。無論模型獨立運行的表現如何，在大規模、面對實際使用情境壓力下的效能對 AI 應用與所帶來的價值至關重要。成功的 AI 實施需要在可擴充、大小合適、安全的 AI 基礎架構上執行，並搭配最佳化軟體。進一步瞭解現代技術堆疊與支援 AI 工作流程的端對端 AI 基礎架構元件。

AI 軟體的優勢

AI 軟體對整個 AI 工作流程至關重要，每項工具各司其職，為企業帶來整體優勢，包括：

• 提高生產力與效率：程式庫、架構與預先建置的解決方案元件為資料科學家與開發者提供基礎，加速每項工作流程的步驟。端對端平台協助簡化工作流程，提升效率與生產力。
• 縮小技能差距：越來越多端對端 AI 軟體平台提供工具，讓非資料科學家也能輕鬆協助訓練模型、減少尋找與聘用專家的需求，並加速開發與上市時間。
• 擴充性與靈活性：部署與最佳化工具可協助實現「一次編寫，隨處部署」的方法，在不同軟硬體平台上高效執行模型也因此變得更加簡易。
• 加速 AI 效能：多種工具可用於充分利用硬體功能、最佳化資源管理與程式碼效率，提升整體軟體應用程式的效能。
• 任務自動化：自動化程式碼分析、偵錯與架構測試可在開發流程早期識別錯誤，協助確保軟體更可靠、更安全，並減少開發者執行這類任務的時間。

AI 軟體解決方案

透過分析資料庫與資料串流，AI 可顯示新零售分店的最佳位置、預測重大機器故障，抑或是潛在風險或持續成長的威脅。需要多種 AI 軟體與元件才能使 AI 執行特定任務，從而提升組織的韌性、利潤與創新。

一般而言，資料科學家與軟體開發者採用的 AI 軟體工具具備三項主要功能：

• 最佳化資源管理：AI 消耗的資源相當可觀。執行 AI 推斷需要大量的運算能力，無論是在硬體基礎架構還是能源使用方面，都會造成高昂的成本。效能程式庫、編譯器與核心透過最佳化資源管理與程式碼效率，充分利用硬體功能，並且提升軟體應用程式的效能。
• 簡化 AI 工作流程：AI 程式庫、工具與架構用於加速並簡化 AI 工作流程。程式庫提供大量用於建立和訓練模型的預先建置功能、分類和模組。架構提供元件與工具的生態系統，促進從資料收集到部署後 AI 模型管理的端對端流程。
• 實現 AI 應用：提供投資報酬率的高效 AI 應用程式需要不斷最佳化與管理，往往涵蓋大型組織以及從邊緣到雲端的許多位置。AI 平台與機器學習營運（MLOps）工具以及原則整合了端對端的 AI 管理，並協助提升跨職能團隊的生產力。

AI 管道的 AI 程式庫、工具與架構

所有 AI 計畫最重要的元素在於擁有適合訓練和開發的資料。事實上，AI 軟體開發的大部分時間花在探索、清理與準備資料。通用程式庫和程式庫加速器用於提供資料結構，以及實現資料操作、分析與運算。

模型開發與訓練同樣耗費大量時間與資源，因此開發者仰賴其他程式庫與工具來簡化與加速流程。根據 AI 模型的類型與預期用途，所挑選的工具會有所不同。

AI 模型部署的位置與方式選擇對任何 AI 計畫的長遠成功有著深遠的影響。AI 工作負載位置需要最佳化來控制成本、保護資料，並滿足回應時間需求。部署與最佳化階段需要多種推斷引擎、編譯器架構和工具組，藉此最佳化與加速 ML 模型，並使模型在不同的軟硬體平台上高效執行。

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