Ressources d'apprentissage sur l'infrastructure de l'IA
Avec la demande croissante d’évolutivité et d’efficacité dans les charges de travail d’IA, les organisations ont besoin de solutions de centre de données optimisées qui accélèrent le traitement des données et améliorent la sécurité pour la gestion d’ensembles de données d’IA à grande échelle. Que vous soyez un professionnel chevronné ou débutant, notre sélection de ressources d'apprentissage vous fournira des informations précieuses et des connaissances pratiques sur la façon d'exploiter la puissance des GPU pour faire évoluer vos applications d'IA.
Architecture des application' IA
Découvrez les meilleures pratiques et principes de conception pour créer et déployer des applications intelligence artificielle robustes avec des performances et une évolutivité d'IA accélérées.
Inférence IA
Exploitez la formation et l’inférence en apprentissage profond dans les clouds et dans les centres de données sur site. Découvrez des ressources sur le déploiement de modèles d'IA pour une prise de décision en temps réel et des performances efficaces.
IA de pointe
Edge AI représente un changement transformateur dans le déploiement de intelligence artificielle, permettant aux algorithmes de traiter les données plus près de la source avec une latence réduite, plutôt que de s’appuyer sur des centres de données centralisés. En exploitant les GPU ou les modèles optimisés pour les périphériques, les tâches d'IA peuvent être accélérées, ce qui rend Edge AI idéal pour l'automatisation en temps réel dans divers écosystèmes, notamment les villes intelligentes, les soins de santé, l'IoT industriel et les télécommunications. Cependant, le déploiement de charges de travail d’IA en périphérie présente également des défis tels que la garantie de la sécurité des données, la gestion efficace de l’alimentation et du refroidissement et le maintien de l’évolutivité. Découvrez les avantages et les défis multiformes du déploiement de charges de travail d’IA en périphérie.
Mise à l'échelle des charges de travail d'IA et de ML
Trouvez des stratégies et des outils pour faire évoluer et automatiser efficacement vos charges de travail d'IA générative et d'apprentissage automatique afin de gérer les demandes croissantes de données et de calcul. Découvrez comment optimiser le débit des données de formation.
Usines d'IA
Alors que les organisations intègrent des modèles d’IA dans tous les aspects de leur écosystème application , les usines d’IA fournissent l’infrastructure nécessaire de stockage, de mise en réseau et de calcul pour une formation et une inférence de haute performance. Comprendre le concept des usines d’IA et comment elles rationalisent la production et le déploiement de modèles d’IA dans une entreprise.
Gestion des données IA
Plongez dans les méthodologies et technologies permettant de gérer, stocker et préparer efficacement les données pour le développement de modèles d’IA et de les consolider pour une inférence de modèles d’IA contextuellement consciente.
Récupération-Génération augmentée (RAG)
Découvrez comment la mobilité des données est essentielle pour combiner des modèles d’IA fondamentaux avec des données propriétaires afin de fournir des résultats d’IA plus précis et plus contextuels.
Tendances du secteur de l'IA
Le paysage de l’infrastructure de l’IA évolue rapidement, porté par les progrès de intelligence artificielle et la manière dont elle est intégrée dans chaque application et écosystème. Voici quelques perspectives de F5 sur les dernières tendances et innovations en matière d’IA ayant un impact sur les entreprises.
Collaboration et partenariats F5 AI
Découvrez comment F5 collabore avec ses partenaires pour stimuler les avancées et fournir des solutions d'IA de pointe.
