Bạn biết gì về AI lai? Làm thế nào kết hợp kiến trúc đám mây và cạnh tối ưu hóa.

Trong bài viết trước của chúng tôi, chúng tôi đã giới thiệu Những gì Agentic AI có thể làm trên AI PC và khám phá cách sử dụng của nó trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Chúng tôi cũng đã thảo luận về cách Agentic AI có thể hoạt động trong cả môi trường AI Edge và AI Cloud. Mỗi phương pháp đều mang lại hiệu suất và kết quả tuyệt vời, nhưng mỗi phương pháp cũng đi kèm với những hạn chế riêng. Đây là nơi AI lai có thể cung cấp một giải pháp mới, giúp đạt được sự cân bằng giữa AI Edge và AI Cloud. Hãy cùng xem lý do tại sao chúng ta cần AI lai và làm thế nào nó có thể mang lại những điều tốt đẹp nhất của cả hai thế giới.

Cloud AI cung cấp nhiều khả năng tính toán mạnh mẽ hơn, có nghĩa là nó có thể mang lại kết quả đáng kể và xử lý các khối lượng công việc đòi hỏi cao hơn. Tuy nhiên, nó thường đi kèm với chi phí bổ sung. Chẳng hạn như phí đăng ký hoặc chi phí API cho các dịch vụ AI.

Hơn nữa, không phải mọi loại câu hỏi hoặc nhiệm vụ nào cũng có thể được xử lý bởi AI đám mây. Một số nhiệm vụ hoặc yêu cầu có thể bị hạn chế do các quy định, mối quan tâm về quyền riêng tư hoặc các yêu cầu cụ thể khác. Một trong những mối quan tâm lớn nhất là quyền riêng tư dữ liệu: dữ liệu của người dùng có thể được các nhà cung cấp dịch vụ AI xử lý hoặc sử dụng để cải thiện các mô hình của họ.

Một vấn đề khác là các mô hình AI trực tuyến liên tục được cập nhật hoặc thay đổi. Do đó, các câu trả lời mà chúng cung cấp cũng có thể thay đổi theo thời gian, khiến việc đảm bảo rằng cùng một câu hỏi sẽ luôn tạo ra cùng một kết quả hoặc một câu trả lời sẽ vẫn chính xác trở nên khó khăn.

Edge AI, ngược lại, cung cấp phương pháp gần như trái ngược với AI đám mây. Nó có thể không luôn luôn tạo ra cùng mức độ kết quả như một mô hình dựa trên đám mây mạnh mẽ, nhưng nó mang lại một số lợi thế quan trọng. Người dùng không cần phải trả thêm phí đăng ký cho các dịch vụ AI đám mây và dữ liệu của họ có thể ở lại trên thiết bị, giảm nguy cơ phơi bày dữ liệu. Ngoài ra, các mô hình AI chạy cục bộ có thể cung cấp một môi trường dự đoán và kiểm soát hơn, đồng thời mang lại cho người dùng sự linh hoạt hơn đối với các nhiệm vụ và câu hỏi mà họ muốn xử lý.

Bằng cách kết hợp những lợi thế của cả hai phương pháp và phân công thông minh các nhiệm vụ phù hợp cho dịch vụ AI tương ứng, chúng ta có thể tối đa hóa hiệu suất của một PC AI đại lý.

Ví dụ, các nhiệm vụ đòi hỏi nhiều hơn có thể được giao cho AI đám mây để tận dụng sức mạnh tính toán lớn hơn của nó, trong khi các nhiệm vụ thông thường và nhạy cảm về quyền riêng tư, như dịch thuật, tóm tắt, các công việc theo lịch trình và xử lý thông tin cá nhân, có thể được xử lý bởi AI cạnh.

Chúng ta cũng có thể sử dụng AI cạnh để xây dựng ý tưởng và phát triển các khái niệm ban đầu, sau đó tận dụng AI đám mây để biến những ý tưởng đó thành kết quả tinh vi hơn. Bằng cách xử lý các giai đoạn ban đầu một cách cục bộ, chúng ta có thể giảm sử dụng không cần thiết của AI đám mây và tiết kiệm các token hoặc tín dụng, đồng thời vẫn tận dụng sức mạnh tính toán lớn hơn của đám mây khi cần thiết nhất.

Bằng cách đảm bảo rằng mỗi tài nguyên máy tính được sử dụng một cách khôn ngoan, chúng ta có thể đạt được sự cân bằng tốt hơn giữa hiệu suất, chi phí, quyền riêng tư và tính linh hoạt.

Bằng cách tận dụng các khả năng của AI đám mây, chúng ta có thể giao các nhiệm vụ có giá trị cao và tính toán tập trung cho AI đám mây trong khi để AI cạnh xử lý các khối công việc chung hơn.

AI đám mây có thể tạo ra các chương trình hoặc bảng điều khiển chất lượng cao cho phân tích dữ liệu. Một khi chương trình đã được phát triển, chúng ta có thể sử dụng một tác nhân AI để nhập dữ liệu nhạy cảm hoặc bí mật và thực hiện phân tích cục bộ. Bằng cách này, dữ liệu nhạy cảm có thể vẫn còn trên thiết bị, giảm nguy cơ phơi bày dữ liệu.

Cách tiếp cận này tương tự như khái niệm thuê ngoài phát triển phần mềm. AI đám mây có thể giúp chúng ta xây dựng các công cụ chúng ta cần, trong khi AI cạnh có thể xử lý dữ liệu nhạy cảm và phân tích thực tế tại cục bộ. Bằng cách kết hợp những điểm mạnh của cả hai, chúng ta có thể tận dụng tốt hơn tài nguyên AI của mình trong khi vẫn duy trì quyền kiểm soát lớn hơn đối với quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.

Cloud AI có thể giúp trả lời nhiều câu hỏi bạn đặt ra và xử lý một loạt các nhiệm vụ. Tuy nhiên, không phải mọi loại câu hỏi hoặc yêu cầu đều có thể được trả lời. Do một số quy định, chính sách hoặc các hạn chế khác. Bạn có thể không luôn nhận được câu trả lời hoàn chỉnh và một số yêu cầu có thể bị từ chối bởi các dịch vụ AI đám mây. Ngược lại, edge AI có thể cung cấp tính linh hoạt hơn vì các mô hình chạy cục bộ không phải chịu các hạn chế cấp dịch vụ tương tự như các dịch vụ AI dựa trên đám mây.

Trong những tình huống này, chúng ta có thể tìm kiếm một LLM phù hợp trên Hugging Face để đáp ứng nhu cầu cụ thể của mình và chạy nó cục bộ trên một PC AI. Hugging Face là một nền tảng mở cung cấp quyền truy cập vào một loạt các mô hình AI nguồn mở và có sẵn công khai có thể được sử dụng cho các ứng dụng khác nhau. Chẳng hạn như ollama, hoặc Bionic.

Để biết thêm thông tin về PC AI đại lý MSI, vui lòng truy cập đây để biết thêm thông tin chi tiết.
https://www.msi.com/Business-Productivity-PCs

Đối với nghiên cứu và phát triển, chúng ta có thể sử dụng các LLMs cục bộ để nghiên cứu và phân tích các chương trình chúng ta cần, và sau đó sử dụng các dịch vụ AI đám mây để giúp phát triển hoặc hoàn thiện một sản phẩm cuối cùng chất lượng cao. Như chúng tôi đã đề cập trước đó, một số yêu cầu có thể bị hạn chế bởi các dịch vụ AI đám mây. Trong những trường hợp như vậy, chúng ta có thể sử dụng một LLM AI cạnh để phân tích mã, xác định các vấn đề tiềm ẩn, tối ưu hóa mã hoặc nâng cao thêm sản phẩm.

Bằng cách kết hợp các điểm mạnh của AI cục bộ và AI đám mây, chúng ta có thể làm cho quá trình phát triển linh hoạt hơn và có khả năng đạt được kết quả tốt hơn.

MSI PRO MAX Edge AI+ được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng AI Agentic. Được cung cấp sức mạnh bởi bộ xử lý AMD Ryzen AI Max+ 395 tích hợp, nó được trang bị đầy đủ để thực thi các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) và đáp ứng các yêu cầu phần mềm AI khó tính. Với tối đa 128 GB bộ nhớ thống nhất, nó chạy mượt mà các mô hình 120B tham số cục bộ với tốc độ hơn 30 token mỗi giây, mang lại thời gian phản hồi AI cực nhanh.

Ngoài các tác vụ AI, bộ xử lý đồ họa Radeon 8060S tích hợp xử lý trò chơi 2K dễ dàng. Lo lắng về hiện tượng giảm nhiệt độ trên một hệ thống nhỏ gọn? MSI đã thiết kế một hệ thống làm mát ba quạt tùy chỉnh với tản nhiệt bằng đồng nguyên chất để đảm bảo hệ thống của bạn hoạt động mát mẻ và ổn định. Kích thước nhỏ gọn của nó dễ dàng phù hợp với bất kỳ không gian làm việc nào. Nhấp vào đây để tìm hiểu thêm về MSI PRO MAX Edge AI+.

PRO MAX Edge AI+: https://www.msi.com/Business-Productivity-PC/PRO-MAX-EDGE-AI-Plus-11M