تشتمل مجموعة أدوات تطوير Anaconda AI Catalyst الجديدة على قائمة من نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر التي تم التحقق منها، والتي تقول الشركة إنها تساعد في سد الفجوة بين الحاجة إلى التطوير السريع لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والامتثال لمتطلبات أمن البيانات والحوكمة.
أطلقت Anaconda مجموعة جديدة من أدوات التطوير، والتي تقول شركة تكنولوجيا تطوير البرمجيات إنها توفر نظامًا بيئيًا شاملاً لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي ونشرها وتشغيلها.
مع تقديم AI Catalyst الجديد، تسعى Anaconda – المعروفة في مجال تطوير البرمجيات مفتوحة المصدر من خلال منصة التطوير المستندة إلى Python – إلى توسيع استراتيجيتها المتمثلة في تقديم قدرات تطوير مفتوحة المصدر جنبًا إلى جنب مع أمن البيانات والحوكمة والامتثال في عالم الذكاء الاصطناعي.
“هدفنا، باختصار، هو القيام بما فعلته شركة Anaconda تاريخيًا لجعل البرامج مفتوحة المصدر قابلة للاستخدام وآمنة في عالم Python – نحن نحاول تطبيق نفس النموذج على نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر،” قال سيث كلارك، نائب رئيس Anaconda للمنتج، الذكاء الاصطناعي، (في الصورة) في مقابلة. crn,
(ذات صلة: Anaconda تعزز أداء أداة التطوير بالتعاون الجديد)
AI Catalyst عبارة عن مجموعة تطوير للذكاء الاصطناعي للمؤسسات، موجودة ضمن منصة Anaconda الأوسع، والتي توفر كتالوجًا منسقًا لنماذج الذكاء الاصطناعي الآمنة والموثقة والمفتوحة المصدر التي يمكن لفرق التطوير استخدامها لاكتشاف نماذج الذكاء الاصطناعي واختيارها واختبارها ومقارنتها وتشغيلها في بيئاتهم الخاصة، مما يقلل المخاطر غير المعروفة ويحسن الحوكمة وكفاءة التكلفة. يتضمن AI Catalyst أيضًا أدوات حوكمة لإدارة المخاطر وبرامج تقدير لتشغيل النماذج.
تم تصميم AI Catalyst، الذي يعمل على منصة Amazon Web Services، لمعالجة عدد من التحديات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وتطوير البرمجيات.
وقال كلارك إنه على الجانب الأكثر تقنية، فإن “الغالبية العظمى” من الأسطر الجديدة من الأكواد البرمجية اليوم تتم كتابتها باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية أو نوع ما من المساعدين. على الرغم من أن هذا يوفر الوقت في بداية عملية التطوير، إلا أنه يتم قضاء المزيد من الوقت في مراجعة وتصحيح التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي للمولد، وضبط المطالبات، وضبط نوافذ السياق، ومعالجة مشكلات سير العمل الأخرى.
وتوجد تحديات أخرى في جانب اعتماد الذكاء الاصطناعي وتنفيذه، خاصة في الصناعات المنظمة مثل الرعاية الصحية والخدمات المالية مع لوائح صارمة تحكم إدارة البيانات وقضايا الأمن والسيادة. يؤدي هذا إلى تعقيد الأمور بالنسبة لفرق تطوير البرمجيات التي تحاول إنشاء ونشر تطبيقات ووكلاء الذكاء الاصطناعي ضمن جداول زمنية ضيقة.
وقال كلارك: “إننا نشهد وضع الكثير من اللوائح التنظيمية، وما زالت هذه المنظمات تستكشف عملياتها لتحديد مقدار المخاطر التي يمكنها قبولها بشكل أساسي”. “أين يجب أن تعيش البيانات؟ ما هي النماذج التي سيكونون على استعداد للعمل معها؟ ما هي البيانات التي يُسمح لتلك النماذج بلمسها؟ هناك مزيج من إدارة المخاطر، والحوكمة والامتثال، والمراجعة القانونية (و) أسئلة سيادة البيانات.”
وقال كلارك إن الامتثال لهذه المتطلبات والمراجعات “يخلق الكثير من الاحتكاك ويبطئ الأمور”. “سيكون هدفنا هو مساعدة عملائنا على الحفاظ على الامتثال، ولكن مع متاعب أقل ومشاكل أقل ووقت أقل حتى تتمكن الفرق الهندسية من العودة إلى عملهم.”
وقال كلارك: “إنه الغرب المتوحش الحقيقي من حيث التوفر، والتوثيق، والشفافية فقط فيما يتعلق بالنماذج (المفتوحة المصدر) الموجودة، وما هي جيدة لها وأيها آمنة”. “نحن نجعل من السهل جدًا على عملائنا الحصول على مجموعة رائعة ومنسقة من هذه النماذج التي يمكنهم استخدامها لحالات الاستخدام الأكثر تحديدًا حيث تعد إدارة البيانات والامتثال والمخاطر من القضايا المهمة للغاية.”
نماذج ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر تم التحقق منها
جوهر AI Catalyst هو مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر المنسقة التي تم اختيارها وفحصها بواسطة Anaconda، ووفقًا للشركة، تأتي مع قائمة محتويات “قوية” بما في ذلك ملفات تعريف المخاطر الشاملة للشفافية والرقابة الجاهزة للتدقيق، من بين مستندات أخرى.
وفقًا لإعلان Anaconda، تدعم النماذج التطوير المحلي أو السحابي أو تكامل الإنتاج الذي يعمل على وحدة المعالجة المركزية أو وحدة معالجة الرسومات، “مما يضمن أن يتمتع المطورون بالمرونة عندما يتعلق الأمر بنشر النموذج داخل البنية التحتية الآمنة لمؤسستهم”. تم تحسين النموذج ومقارنته بحالات الاستخدام المؤسسي، والتي تقول الشركة إنها توفر للمطورين أسابيع من البحث والاختبار اليدوي، وتقييم النموذج وإدارة التبعية، وتسريع سير عمل تطوير النموذج الأولي إلى الإنتاج.
يوفر AI Catalyst أيضًا أدوات حوكمة تسمح للمؤسسات بتحديد مستويات إدارة المخاطر المطلوبة وقيود استخدام البيانات. وتوفر المنصة خادم استدلال آمن، تم إنشاؤه باستخدام توزيع حزم Anaconda، والذي تقول الشركة إنه يوفر تحكمًا أكبر في مكدس الاستدلال، بما في ذلك دعم تنفيذ النموذج الذي تم التحقق منه، وبالتالي التخفيف من نقاط ضعف الطرف الثالث وتحديد المخاطر الخاصة بالنموذج.
“إن أفضل طريقة للتفكير في هدف Anaconda وغرضه (مع AI Catalyst) هو أننا نريد حقًا توفير أساس متين يوفر جميع العناصر الأساسية اللازمة للفرق الهندسية لبناء تطبيقات متطورة حقًا تعمل بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي،” قال كلارك.
وقال كلارك إن أناكوندا شهدت طلبًا متزايدًا على منصة التطوير الخاصة بها من شركات تكامل الأنظمة والشركات الاستشارية – ومعظمها من أولئك الذين يعملون في مشاريع تحليل البيانات لعملائهم. وقال: “في جميع هذه الحالات، تعد سيادة البيانات واحدة من أكبر التحديات التي يواجهونها”.
يمكن للشركاء نشر منصة Anaconda، بما في ذلك AI Catalyst، داخل السحابة الخاصة الافتراضية الخاصة بهم وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل آمن حيث توجد بيانات عملائهم دون التعرض لخطر اختراق البيانات.
يتوفر AI Catalyst حاليًا على منصة AWS وتقوم Anaconda بعرض المنتج في مؤتمر AWS Re:Invent هذا الأسبوع. وقال كلارك إنه سيكون متاحًا بحلول نهاية العام وعلى منصات أخرى بحلول عام 2026.
بالإضافة إلى إطلاق AI Catalyst، كشفت Anaconda أيضًا عن إمكانات جديدة ضمن منصة التطوير الأساسية الخاصة بها، بما في ذلك وظيفة البحث المتكاملة والوصول الموسع للنموذج. يتوفر للعملاء الآن أيضًا خيار تشغيل تطبيق سحابي مستضاف ذاتيًا لمنصة Anaconda، المقدمة من خلال Amazon Virtual Private Cloud، ضمن بيئتهم الآمنة والخاضعة للرقابة على AWS.
يتوج إطلاق AI Catalyst عامًا حافلًا لشركة Anaconda التي يقع مقرها في أوستن بولاية تكساس. وفي أكتوبر، عينت الشركة ديفيد ديسانتو، الرئيس التنفيذي السابق للمنتجات في GitLab، رئيسًا تنفيذيًا جديدًا للشركة. وهو يحل محل الرئيس التنفيذي السابق بيتر وانغ، المؤسس المشارك لشركة Anaconda، والذي يشغل الآن منصب الرئيس التنفيذي للذكاء الاصطناعي والابتكار في الشركة.
في يوليو، جمعت الشركة 150 مليون دولار في جولة تمويل من السلسلة C بقيادة Insight Partners. وقالت الشركة في ذلك الوقت إن إيراداتها السنوية المتكررة تزيد عن 150 مليون دولار.
