Wat is generatieve AI?
Generatieve AI, een AI-tak die zich richt op het creëren van content, gebruikt neurale netwerken om nieuwe uitvoer te genereren uit omschrijvingen. Uit grote hoeveelheden data leert het tekst, afbeeldingen en nog veel meer te produceren, waardoor het menselijke creativiteit nabootst. Bedrijven gebruiken het voor marketing, klantenservice en analyses, waardoor het productiviteit en besluitvorming verbetert.
Wat is generatieve AI?
Generatieve AI is een tak van artificiële intelligentie die individuen en bedrijven in staat stelt om snel en op grote schaal nieuwe content te creëren – van tekst en afbeeldingen tot muziek en nog veel meer. In tegenstelling tot traditionele AI, die ontworpen is om data te herkennen en te categoriseren, creëert generatieve AI actief verse, nieuwe output als antwoord op een omschrijving.
De technische ruggengraat van generatieve AI wordt gevormd door neurale netwerken, met name die welke bekend staan als generatieve modellen. Bij het genereren van tekst verwerkt een generatief AI-model bijvoorbeeld grote hoeveelheden tekst om grammatica, stijl en context te begrijpen. Vervolgens past het deze interpretatie toe om nieuwe, coherente, contextueel relevante tekst te genereren.
Op eenzelfde wijze analyseren AI-modellen bij het maken van afbeeldingen visuele gegevens, leren ze over kleuren, texturen en vormen en gebruiken ze deze kennis om nieuwe afbeeldingen te maken die niet te onderscheiden zijn van door mensen gemaakte afbeeldingen.
Bedrijven maken om allerlei redenen steeds meer gebruik van generatieve AI. Dit omvat het creëren van content, waar AI marketingmateriaal, nieuwsbrieven en blogs kan genereren, waardoor veel tijd en middelen worden bespaard. Generatieve AI kan ook de klantervaring verbeteren door op AI gebaseerde klantenondersteuning te bieden en door een persoonsgerichte benadering – waaronder het verbeteren van productaanbevelingen en het genereren van content op maat.
AI verbetert analytics door proactief oplossingen te bieden voor reële problemen zonder dat werknemers gegevens hoeven op te vragen. Dit verbetert besluitvormingsprocessen, terwijl technici generatieve AI kunnen gebruiken als hulp bij programmeren, vooral in onbekende talen. Hierdoor neemt de productiviteit toe.
Hoe past generatieve AI in het bredere AI-plaatje?
Generatieve AI bevindt zich in een breder spectrum van artificiële intelligentie. Het onderscheidt zich door zijn unieke capaciteiten en doelstellingen. Om de plaats ervan in het AI-landschap te begrijpen, helpt het om generatieve AI te zien in de context van andere soorten AI.
AI is een breed scala van uiteenlopende technologieën die machines in staat stellen menselijke intelligentie na te bootsen. Dit omvat het begrijpen van natuurlijke taal, het herkennen van afbeeldingen en patronen, het nemen van beslissingen en het leren van gegevens. AI-systemen kunnen grofweg in twee typen worden gecategoriseerd: analytische (of cognitieve) AI en generatieve AI.
- Analytische (cognitieve) AI: Analytische AI, het overgrote deel van traditionele AI-systemen, richt zich op het begrijpen en interpreteren van data – bijvoorbeeld gegevensanalyse, patroonherkenning en besluitvorming op basis van bestaande informatie.
Een cognitief AI-systeem kan bijvoorbeeld financiële gegevens analyseren om markttrends te voorspellen of medische beelden interpreteren om te helpen bij diagnoses. Deze systemen zijn reactief, wat betekent dat ze de ontvangen data analyseren en erop reageren zonder nieuwe data te creëren.
Generatieve AI: Generatieve AI gaat daarentegen een stap verder. In plaats van alleen gegevens te analyseren en te begrijpen, richt het zich op het creëren van nieuwe gegevens die eerder niet bestonden. Deze mogelijkheid om nieuwe content te genereren - of het nu gaat om tekst, afbeeldingen, muziek of zelfs code - maakt generatieve AI uniek.
Generatieve AI gebruikt zijn kennis van bestaande data om totaal nieuwe, realistische en vaak innovatieve outputs te produceren. Dit creatieve aspect van generatieve AI onderscheidt het van analytische AI.
Analytische AI is primair ontworpen voor begrip, interpretatie en besluitvorming op basis van bestaande data, terwijl generatieve AI is gebouwd om nieuwe data of content te creëren. Analytische AI houdt zich doorgaans bezig met gestructureerde data en richt zich op het verkrijgen van inzichten en patronen.
Generatieve AI verwerkt echter vaak ongestructureerde gegevens en gebruikt deze als basis om iets nieuws te bouwen. Dat gezegd hebbende, gebruiken beide machinelearning en deeplearning, maar generatieve AI maakt vaak gebruik van complexere modellen (zoals generatieve antagonistennetwerken of transformers) om te leren hoe je nieuwe outputs creëert.
Op dit moment loopt generatieve AI voorop in AI-gedreven creativiteit en verlegt het de grenzen van wat machines kunnen doen. Het gaat niet alleen om het begrijpen van de wereld zoals die is, maar om het bedenken en creëren van wat zou kunnen zijn. Als het correct wordt gebruikt, kan generatieve AI een vernieuwer en schepper te zijn.
Wat zijn de verschillende soorten generatieve AI?
Als we nadenken over wat generatieve AI is, is het goed om zich te realiseren dat AI meer afdekt dan alleen tekst en afbeeldingen. Generatieve AI beslaat diverse werkvelden, elk met aparte kenmerken en toepassingen:
Grote taalmodellen (LLM's)
Bevat modellen zoals GPT (“generative pre-trained transformer”), het model achter het beroemde ChatGPT. Deze modellen zijn goed in het begrijpen en genereren van tekst die menselijke taal nabootst. Ze zijn getraind op grote hoeveelheden tekst en kunnen taken uitvoeren van schrijven en vertalen tot programmeren – dit kan worden toegepast op chatbots, het automatisch creëren van content en vertaalservices.
Muziekgeneratoren
Deze modellen creëren nieuwe muziekstukken door patronen in muziek en composities te analyseren – met use cases zoals het genereren van achtergrondmuziek voor games en video's, componisten aan nieuwe ideeën helpen en stemmingsspecifieke muziek maken voor therapeutische doeleinden.
Afbeeldingsgeneratoren
Modellen als DALL-E, Midjourney en StyleGAN genereren nieuwe afbeeldingen op basis van een omschrijving en hebben een revolutie teweeggebracht op gebieden als het maken van kunst, grafisch ontwerp en gaming. Van het genereren van levensechte beelden of beelden die bekende kunstenaars nabootsen tot en met omgevingstexturen en karakterontwerpen, en zelfs wetenschappelijke visualisatie.
Spraakgeneratoren
Op dezelfde manier zijn stemgeneratoren gespecialiseerd in geluid: ze synthetiseren menselijke spraak en begrijpen spraakpatronen, manieren van spreken en accenten. Dat is geweldig voor het maken van virtuele assistenten, het leveren van voice-overs in verschillende media, ondersteuning bij het leren van talen en het verbeteren van de bruikbaarheid van spraakinterfaces.
Videogeneratoren
Deze AI-modellen zijn beeldgeneratoren in beweging en kunnen video-content genereren of wijzigen. Door te leren van bestaande videogegevens kunnen ze nieuwe videoclips maken of bestaande clips wijzigen. Ze worden bij film en animatie toegepast voor het maken van realistische scènes, bij advertenties voor aantrekkelijke content en bij virtual reality-omgevingen.
Elk type generatieve AI heeft een unieke use case. Soms kunnen verschillende soorten generatieve AI samenwerken voor een groter belang. Een scriptschrijver kan bijvoorbeeld een basaal idee van een scène invoeren in een LLM. De tekstgenerator kan dit uitbreiden met dialogen en gedetailleerde beschrijvingen. Vervolgens kan een afbeeldingsgenerator corresponderende storyboardvisuals maken, wat helpt bij het visualiseren van scènes.
Het toppunt van generatieve AI: hoe grote taalmodellen (LLM's) werken
Generatieve AI kan allerlei soorten content produceren – maar voor veel bedrijven bevinden de interessantste en relevantste use cases zich in het genereren van tekst (zelfs als die tekst uiteindelijk wordt vertaald in audio of afbeeldingen).
LLM's zoals GPT van OpenAI, PalmLM van Google en Claude van Anthropic vertegenwoordigen geavanceerde manieren van natuurlijke taalverwerking – en het genereren van nieuwe tekst. De manier waarop LLM's werken omvat diverse essentiële componenten en processen:
Basis in deeplearning en neurale netwerken
LLM's zijn gebouwd op kunstmatige neurale netwerken, met name een type dat transformermodellen wordt genoemd. Deze zijn ontworpen om sequentiële gegevens zoals tekst te verwerken. Deze modellen gebruiken lagen van verwerkingseenheden om taal te analyseren en te genereren.
Finetunen voor specifieke taken
Na pretraining kunnen LLM's worden 'gefinetuned' op een kleinere, specifiekere dataset. Deze stap maakt het model geschikt voor specifieke taken, zoals het beantwoorden van vragen, vertalen of maken van content. Bij het finetunen worden de parameters van het model aangepast om de gewenste taak beter uit te voeren, op basis van de nuances van de specifieke data waarop het is getraind.
Pretraining op grote datasets
In de fase 'pretraining' leert het model taalpatronen. LLM's verteren grote hoeveelheden tekstgegevens (boeken, artikelen, websites, enzovoorts). Tijdens deze fase leren ze de structuur van taal, inclusief grammatica, syntaxis en context. Met deze training kan het model taalpatronen begrijpen en voorspellen.
Iteratieve verbetering
LLM's doorlopen vaak meerdere cycli van trainen en finetunen. Met elke iteratie worden ze beter in het begrijpen en genereren van taal. Feedback en nieuwe gegevens kunnen worden gebruikt om hun prestaties voortdurend te verbeteren.
Context begrijpen met aandachtsmechanismen
Een belangrijk kenmerk van LLM's is het 'aandachtsmechanisme'. Hierdoor kan het model het belang van verschillende woorden in een zin afwegen. Bijvoorbeeld: in de zin "De kat zat op de mat", leert het model dat "kat" nauw verwant is aan "zat" en "mat". Dit begrip van context en relaties tussen woorden is cruciaal voor het genereren van samenhangende en contextueel geschikte tekst.
LLM's zijn in veel opzichten ongebruikelijk: zelflerend en, tenminste in theorie, in staat om een menselijke cognitieniveau te ontwikkelen. Dat betekent ook dat LLM's bijzonder veel toepassingen bieden voor grote en kleine bedrijven – en ook voor particulieren.
Voorbeelden van toepassingen van generatieve AI
Generatieve AI belooft veel. Het spreekt zeker tot de verbeelding bij het brede publiek – en bedrijven zijn helemaal overtuigd van het potentieel van AI – inclusief LLM's. Generatieve AI staat op het punt een revolutie qua productiviteit op wereldschaal te veroorzaken, met het potentieel om jaarlijks biljoenen toe te voegen aan de wereldeconomie.
Het grootste voordeel levert generatieve AI op bij klantgerelateerde activiteiten, marketing, verkoop, software-engineering en R&D. AI kan allerlei bedrijfsactiviteiten aanzienlijk verbeteren, zoals uitgebreidere interactie met klanten, het creëren van marketingcontent en het opstellen van programmacode op basis van omschrijvingen in natuurlijke taal – maar het houdt ook beloften in voor individuen in hun dagelijks leven.
Belangrijker nog: generatieve AI is bezig de aard van arbeid te hervormen door taken te automatiseren die momenteel werknemerstijd kosten en hoger betaald kenniswerk wordt zwaarder getroffen dan ander soort werk.
Use cases voor particulieren
Zelfs in het dagelijks leven biedt generatieve AI al duidelijk potentieel om menselijke productiviteit te verhogen. Neem bijvoorbeeld leren. Generatieve AI kan de interacties van leerlingen analyseren om hypergepersonaliseerde leerstof te maken die bij individuele behoeften en voorkeuren past. Hierdoor kunnen personen sneller leren.
Het kan gepersonaliseerde onderwijstrajecten maken die bij de unieke achtergrond en interesses van elke leerling aansluiten. Hierdoor wordt de betrokkenheid vergroot en wordt het behoud van kennis en het verwerven van vaardigheden geoptimaliseerd.
Generatieve AI kan automatisch cijfers geven en studenten persoonlijke feedback bieden. Dit bespaart tijd voor docenten en biedt leerlingen waardevolle inzichten. Dit kan studenten helpen hun sterke en zwakke punten te begrijpen, waardoor ze zich kunnen richten op hun verbeterpunten.
Bij alledaagse zaken kan generatieve AI handmatige en repetitieve taken automatiseren, waardoor tijd wordt vrijgemaakt voor complexere en creatieve taken. AI kan bijvoorbeeld fungeren als een persoonlijke assistent, vergaderingen plannen, routinematige e-mails verwerken, een agenda organiseren en werk beoordelen of goedkeuren waarbij iemand toezicht dient te houden.
Use cases voor kleine bedrijven
Generatieve AI kan kleine bedrijven helpen hun productiviteit te verbeteren, activiteiten te stroomlijnen en klantervaringen op diverse manieren te verbeteren. Hier zijn enkele voorbeelden:
Analyses leveren:
Generatieve AI kan kleine bedrijven helpen uiteenlopende gegevens te organiseren en handige, actiegerichte inzichten in natuurlijke taal te bieden. Hierdoor blijft het bedrijf soepel en betrouwbaar werken, wat de klanttevredenheid verbetert.
Klantenservice verbeteren:
Generatieve AI kan gepersonaliseerde automatische chatbots op bedrijfswebsites maken om 24 uur per dag, 7 dagen per week service te bieden, nieuwe leads te kwalificeren en te genereren en veelgestelde vragen te beantwoorden. AI kan onmiddellijk antwoorden bieden op vragen van klanten via live chat, telefoongesprekken en e-mails. Hierbij blijft een menselijke benadering gehandhaafd en wordt de klanttevredenheid verbeterd.
Marketing en sales automatiseren:
Of het nu gaat om blogberichten, content op sociale media of ander marketingmateriaal, generatieve AI bespaart kleine bedrijven tijd en middelen. Generatieve AI kan fungeren als virtuele assistent voor verkopers, taken automatiseren zoals het opstellen van e-mails, het plannen van vergaderingen en het voorbereiden van notities voor de volgende interactie. Hierdoor kunnen salesteams zich richten op het sluiten van deals.
Door gebruik te maken van generatieve AI kunnen kleine bedrijven de werking van hun bedrijf optimaliseren, hun klantervaringen verbeteren en een concurrentievoordeel in de markt behalen.
Use cases voor grote bedrijven
Voor grote ondernemingen zijn generatieve AI-use cases ingrijpend – deels omdat grote bedrijven de budgetten hebben om AI op grote schaal aan te passen om beter aan hun eisen te voldoen. Sommige bedrijven bouwen hun modellen zelfs vanaf nul op. Enkele van de gebieden waarop grote bedrijven generatieve AI gebruiken, zijn:
Marketingcommunicatiestromen:
Van het op grote schaal versturen van persoonlijke e-mails tot het maken van content: generatieve AI kan diep integreren in CRM-systemen om marketing te automatiseren. Deze AI-tools worden ook steeds meer geïntegreerd in projectmanagementplatforms voor communicatie en workflowautomatisering, Er komen regelmatig nieuwe tools bij.
Entertainmentmedia:
AI-technologieën worden steeds vaker gebruikt voor het maken van beelden in films en games, audio voor muziek en podcasts en personages voor virtuele storytelling. Ze helpen bij het schrijven van scripts en het maken van interactieve NPC's. De voorspellingen zijn dat dit in de toekomst gebruikelijk zal zijn voor film en mediacontent.
Softwareontwikkeling:
Generatieve AI stroomlijnt het softwareontwikkelingsproces door repetitieve taken te automatiseren, codefragmenten te genereren en realtime programmeersuggesties te bieden. Dit verhoogt de productiviteit en efficiëntie van ontwikkelaars. Hierdoor kunnen developers zich richten op complexere en creatievere aspecten van hun projecten, hetgeen tot sneller prototyping, testen en uiteindelijk tot snellere productlanceringen leidt.
Prestatiemanagement en coaching:
Generatieve AI helpt bij het coachen van werknemers door gespreksgegevens en gevoelens te analyseren. Dit helpt managers prestaties te beoordelen en verbeteringen te begeleiden. Het ondersteunt prestatiebeoordelingen en feedbackprocessen van werknemers en stimuleert de productiviteit van werknemers.
Business intelligence:
Generatieve AI blinkt uit in het samenvatten van grote hoeveelheden data, in het bijzonder ongestructureerde en kwalitatieve data. Dit verbetert business intelligence en rapportage. Het is baanbrekend in het maken van dataverhalen voor een beter begrip van datasets.
AI bij het ontdekken van farmaceutische medicijnen:
AI versnelt het ontdekken en ontwerpen van medicijnen, genereert nieuwe moleculen en voorspelt de resultaten van klinische proeven. Medische diagnostiek en beeldvorming zijn andere use cases – AI laat bijvoorbeeld zijn potentieel zien in de pathologie, terwijl tools zoals ChatGPT gebruikt worden bij medische onderzoeken en helpen bij het identificeren van ziekten.
Slimme productie en voorspellend onderhoud
AI helpt bij innovatief ontwerp en voorspellend onderhoud in productie door het genereren van takenlijsten en workflowsuggesties. Het wordt gebruikt in omgekeerd ontwerp voor het creëren van nieuwe materialen.
Generatieve AI wordt toegepast op een breed scala aan use cases, waarvan er vele nog in opkomst zijn. Men zou kunnen zeggen dat we pas het begin zien – met veel van de ingrijpendere use cases die nog ontdekt moeten worden, met een explosie van productiviteit die zal volgen.
Welke risico's houdt generatieve AI in?
In de beginfase, toen individuen en bedrijven generatieve AI gingen verkennen, doken beperkingen op die inherent zijn aan generatieve AI. LLM's kunnen bijvoorbeeld niet altijd duidelijk de bron van hun content identificeren. Hierdoor is het voor gebruikers moeilijk om de geloofwaardigheid en herkomst van de informatie te beoordelen.
Het kan een uitdaging zijn om vooroordelen in bronnen te beoordelen, omdat generatieve AI content vaak herverpakt zonder inzichten in inherente vooroordelen te bieden. Een andere belangrijk punt van zorg is de moeilijkheid om onnauwkeurigheden op te merken, omdat door AI gegenereerde content vaak realistisch en overtuigend klinkt… zelfs als de content onnauwkeurig is.
Het kan complex zijn om te begrijpen hoe deze systemen aan nieuwe of veranderende situaties aangepast kunnen worden.
Uitdagingen bij de implementatie van Gen AI
Het implementeren van AI gaat daarom gepaard met een unieke set uitdagingen. Van het omgaan met technische complexiteit tot het aanpakken van ethische problemen: bedrijven moeten een complex doolhof doorlopen om het volledige potentieel van generatieve AI te benutten.
Er is een combinatie van technische obstakels, integratie met oudere systemen, gegevensvertrouwelijkheid, auteursrechtelijke kwesties en implicaties voor het personeelsbestand. Door deze uitdagingen te begrijpen kunnen organisaties zich beter voorbereiden om effectief en verantwoord gebruik te maken van generatieve AI, waardoor nieuwe kansen voor innovatie en groei worden geboden. Uitdagingen zijn onder andere:
Nauwkeurigheid en hallucinaties
Generative AI vertoont beperkingen qua nauwkeurigheid en betreffende het fenomeen hallucinaties. LLM's kunnen soms onjuiste of onbetrouwbare resultaten produceren als gevolg van vooroordelen in de trainingsgegevens, een gebrek aan gezond verstand en het vertrouwen van het model op statistische patronen – die niet altijd accuraat zijn.
Onder deze uitdaging met nauwkeurigheid valt een fenomeen waarbij het model tekst genereert die onjuist, onzinnig of niet echt is – dit heet hallucineren. Een controle op nauwkeurigheid is van essentieel belang, omdat zelfs de meest zelfverzekerde AI-uitvoer fouten kan bevatten.
Een wijze om dit risico aan te pakken is het anonimiseren van de gegevens die in de Gen AI-engines ingevoerd worden. Andere bedrijven kiezen ervoor om privé-instances van de oorspronkelijke modellen te gebruiken – niet de publieke modellen die door grote technologiebedrijven worden aangeleverd. Als alternatief kunnen bedrijven hun eigen AI-modellen trainen. Deze kunnen intellectuele eigendom en privégegevens beschermen.
Cyberveiligheid
Een ander significant risico is de sterk toegenomen cybervoetafdruk die Gen AI creëert, met de mogelijkheid dat gevoelige gegevens gemakkelijk toegankelijk zijn. Er blijft aanzienlijke onzekerheid bestaan over de manier waarop bedrijven die Gen AI gebruiken adequaat beschermd kunnen worden tegen aanvallers die "promptinjectie" gebruiken om privégegevens te proberen bloot te leggen.
Op dit moment vormen cyberbeveiligingsrisico's een van de belangrijkste belemmeringen voor de brede acceptatie van generatieve AI-partijen, ten dele omdat veel van de risico's nog steeds slecht worden begrepen en er nog verder onderzoek nodig is.
Intellectuele eigendom
Een van de grootste risico's die bedrijven lopen, is of bij het gebruik van het AI-model de technologie hun intellectuele eigendom en gevoelige gegevens zal blootleggen. Bijvoorbeeld het risico dat een openbare chatbot gevoelige inhoud tijdens gebruik kan vrijgeven.
Kosten
In andere gevallen zijn de kosten de belangrijkste rem die een snellere overstap op Gen AI tegenhoudt. De kosten zijn in twee grote categorieën te verdelen: training en implementatie, maar ook de exploitatiekosten – omdat AI rekenintensief is.
In gevallen waarin bedrijven gebruik maken van opensourcemodellen moet veel tijd, moeite en geld worden besteed aan het trainen van de modellen. Dat gezegd hebbende, zijn veel AI-tools gratis – personeel bij kleine bedrijven kan bijvoorbeeld veel waarde halen uit Bard en ChatGPT, zonder een cent te betalen.
Ten slotte vereisen veel use cases een zorgvuldige afweging qua vooroordelen. Modellen weerspiegelen vaak de vooroordelen in de data waar ze op getraind zijn. Dit kan leiden tot scheve of oneerlijke resultaten. Dit brengt aanzienlijke risico's met zich mee, vooral wanneer deze modellen worden gebruikt op gevoelige gebieden als werving, rechtshandhaving of gezondheidszorg. Een bedrijf dat bijvoorbeeld kredietaanvragen evalueert, moet bij het toepassen van AI-modellen op de kredietaanvragen rekening houden met vooringenomenheid.
Goede werkwijzen bij het implementeren van generatieve AI
Dus wat kunnen particulieren en bedrijven doen om te profiteren van generatieve AI, terwijl ze de mogelijke risico's vermijden? Stappen zijn onder andere:
Nauwkeurigheid:
Train indien mogelijk AI-modellen met uw eigen gegevens voor betrouwbare resultaten, zodat u een balans vindt tussen nauwkeurigheid, precisie en herinnering. Transparantie over de onzekerheid in AI-antwoorden is essentieel. Hiertoe behoort onder meer het aanhalen van bronnen en het uitleggen van de redenering van de AI. Zorg vooral dat er zich altijd een mens in de keten bevindt om de output te verifiëren.
Veiligheid:
Kies een aanpak waarbij veiligheid voorop staat en beperk vooroordelen, toxiciteit en kwetsende uitvoer door middel van beoordelingen en het beschermen van persoonlijke informatie. Beveiligingsevaluaties zijn ook belangrijk om kwetsbaarheden te identificeren en te verminderen.
Eerlijkheid:
Het respecteren van de herkomst van gegevens en de toestemming voor het gebruik ervan is essentieel. Opensource- en door gebruikers aangeleverde gegevens hebben de voorkeur. Daarnaast moet de door AI gegenereerde content op transparante wijze worden geïdentificeerd, bijvoorbeeld door middel van een watermerk.
Empowerment:
AI moet in het algemeen de menselijke besluitvorming eerder ondersteunen dan vervangen, vooral in vertrouwensgevoelige sectoren als finance en gezondheidszorg. Toegankelijkheid en respectvolle behandeling van leveranciers van content en gegevenslabelers verdienen ook aandacht.
Een laatste punt om over na te denken is duurzaamheid, omdat de milieueffecten van generatieve AI aanzienlijk zijn. Er worden inspanningen verricht om hun omvang en energieverbruik te verminderen en zo hun koolstofvoetafdruk te verlagen – maar zowel individuen als bedrijven moeten zich ervan bewust zijn dat het gebruik van generatieve AI bijdraagt aan koolstofemissies.
OVHcloud en Generatieve AI
Cloud computing
OVHcloud biedt een uitgebreide reeks cloudcomputingdiensten en -producten – inclusief public cloud voor alledaagse AI-use cases en voor het trainen van AI. Dat is een aanvulling op gespecialiseerde oplossingen voor webhosting, domeinservices, data-analytics en netwerkbeveiliging.
U kunt bijvoorbeeld onze AI Deploy-functie gebruiken om uw Docker-images naadloos te integreren. Gebruik API-verzoeken voor uw modellen en de webinterface voor het beheer van uw productieapplicaties – terwijl u de complexiteit van infrastructuur- en omgevingsbeveiligingsmanagement aan ons overlaat. De OVHcloud AI Notebook is ook een eenvoudig te gebruiken product voor datawetenschappers. Hiermee is het gemakkelijk om gegevens te verkennen en modellen te testen.
Cloud GPU
OVHcloud, dat samenwerkt met NVIDIA, biedt ook een geavanceerd cloud GPU-versnellingsplatform dat ontworpen is voor deeplearning en high-performance computing. Dit platform is uitgerust met een reeks NVIDIA grafische kaarten, waaronder H100/A100/L40S/L4/V100S GPU's, die de serverless AI-oplossing van OVHcloud met opmerkelijke mogelijkheden uitbreiden.
Ons GPU-versnellingsplatform is namelijk in verschillende contexten beschikbaar: als een cloud-instance, in een Kubernetes-managed cluster, in een serverloze configuratie (AI Solutions), of als bare metal.
AI machinelearning
In al onze AI-oplossingen benadrukt OVHcloud haar inzet voor gegevensbescherming en het naleven van standaarden als de AVG (GDPR). Daarnaast bieden we support voor verschillende sectoren.