Hardware, infrastructuur en MLOps

A

Ab testing van ai modellen A/B-testen vergelijkt twee modelversies in productie om te bepalen welke betere resultaten oplevert. Lees uitleg → Ai data centers en stroomverbruik hardware technisch AI-data centers verbruiken enorme hoeveelheden stroom voor training en inferentie van grote modellen. Lees uitleg → Ai pipelines orchestratie kubeflow airflow AI pipeline-orchestratie automatiseert de stappen van datavoorbereiding tot modeldeployment met tools zoals Kubeflow en Airflow. Lees uitleg → Asynchrone gpu inferentie Asynchrone GPU-inferentie laat CPU en GPU parallel werken voor hogere doorvoer en lagere latentie. Lees uitleg → Automated retraining triggers Automated retraining triggert het opnieuw trainen van modellen op basis van monitoring-signalen zoals drift of prestatieverlies. Lees uitleg →

B

Benchmarken van ai modellen mmlu gsm8k humaneval Benchmarks zoals MMLU, GSM8K en HumanEval meten de prestaties van AI-modellen op gestandaardiseerde taken. Lees uitleg →

C

Cloud ai platforms aws bedrock azure openai gcp vertex Cloud AI-platforms bieden beheerde diensten voor het bouwen en implementeren van AI-toepassingen. Lees uitleg → Containerisatie van ai modellen docker kubernetes Containerisatie verpakt modellen met hun dependencies in Docker-images, die door Kubernetes worden georkestreerd. Lees uitleg → Continuous integration continuous deployment cicd voor ml CI/CD voor ML automatiseert het testen, valideren en deployen van modellen, met extra controle op data en modelkwaliteit. Lees uitleg → Cost optimization voor ai inferentie Cost optimization verlaagt de kosten van AI-inferentie door efficiëntere hardware, software en architectuurkeuzes. Lees uitleg → Cpu vs gpu voor ai workloads CPU's zijn flexibel en algemeen; GPU's zijn gespecialiseerd in parallelle berekeningen voor AI. Lees uitleg → Cuda en rocm frameworks CUDA en ROCm zijn frameworks voor GPU-programmering, respectievelijk van NVIDIA en AMD. Lees uitleg →

D

Data pipelines en etl voor machine learning Data pipelines automatiseren het verzamelen, transformeren en laden van data voor ML-training en inferentie. Lees uitleg → Data versioning dvc lakefs Data versioning maakt het mogelijk om datasets te versiebeheren, net zoals code, voor reproduceerbaarheid en auditeerbaarheid. Lees uitleg → De machine learning lifecycle De ML-lifecycle beschrijft de end-to-end reis van ruwe data naar een productiemodel en terug via monitoring en hertraining. Lees uitleg → Determinisme vs non determinisme in ai outputs Deterministische AI geeft hetzelfde antwoord bij dezelfde input; non-deterministische AI kan variëren door randomness. Lees uitleg → Distributed training data parallelism vs model parallelism Distributed training verdeelt het trainingsproces over meerdere GPU's of machines voor snellere verwerking. Lees uitleg →

E

Edge ai en on device processing Edge AI voert AI-taken lokaal uit op apparaten, zonder cloud, voor privacy en lage latentie. Lees uitleg → Embedded ai tinyml TinyML brengt machine learning naar microcontrollers en embedded systemen met extreem lage energie. Lees uitleg → Experiment tracking in ml Experiment tracking legt parameters, metrieken en artefacten vast van elke training-run voor reproduceerbaarheid en vergelijking. Lees uitleg →

F

Feature stores feast hopsworks Een feature store is een gecentraliseerd systeem voor het beheren, delen en serveren van features voor ML-modellen. Lees uitleg → Floating point precision fp32 fp16 int8 fp4 Floating point precisie bepaalt hoeveel bits worden gebruikt voor getallen, wat snelheid en nauwkeurigheid beïnvloedt. Lees uitleg →

G

Geheugen beperkingen memory bound vs compute bound Memory-bound workloads worden beperkt door geheugenbandbreedte; compute-bound door rekenkracht. Lees uitleg →

H

High performance computing hpc clusters HPC-clusters zijn krachtige systemen met vele nodes voor wetenschappelijke en AI-berekeningen. Lees uitleg →

I

Interconnects nvlink infiniband NVLink en InfiniBand zijn snelle interconnectietechnologieën voor communicatie tussen GPU's en servers. Lees uitleg →

K

Kv cache geheugenbeheer vllm pagedattention KV-cache beheer optimaliseert het geheugengebruik tijdens LLM-inferentie, met technieken zoals PagedAttention. Lees uitleg →

L

Llm guardrails en output validation guardrails ai nemo Guardrails valideren en beperken de output van LLM's om schadelijke of onjuiste antwoorden te voorkomen. Lees uitleg →

M

Memory swapping en offloading deepspeed Memory swapping en offloading verplaatsen data tussen GPU en CPU om grote modellen te kunnen draaien. Lees uitleg → Wat is mlops machine learning operations? MLOps is de discipline die machine learning-modellen betrouwbaar en efficiënt van ontwikkeling naar productie brengt en onderhoudt. Lees uitleg → Model compilatie onnx tensorrt openvino Model compilatie optimaliseert en vertaalt modellen voor specifieke hardware, wat snelheid en efficiëntie verhoogt. Lees uitleg → Model distillation kennisoverdracht van groot naar klein model Model distillation traint een klein model om het gedrag van een groot model na te bootsen, voor efficiëntie. Lees uitleg → Model monitoring data drift vs concept drift Data drift is een verandering in de invoerdata; concept drift is een verandering in de relatie tussen invoer en doelvariabele. Lees uitleg → Model registries mlflow weights biases Een model registry is een gecentraliseerde opslag voor productiekandidaten, met versiebeheer en levenscyclusbeheer. Lees uitleg → Model serialization pickle safetensors gguf Model serialization slaat getrainde modellen op schijf op in een formaat dat later kan worden geladen voor inferentie. Lees uitleg →

N

Neural processing units npu in smartphones en pcs NPU's zijn gespecialiseerde chips voor AI-taken op apparaten, met focus op energie-efficiëntie. Lees uitleg → Neuromorphic computing brein geinspireerde chips Neuromorfe computing gebruikt chips die geïnspireerd zijn op de hersenen voor energiezuinige AI. Lees uitleg →

P

Performance monitoring latency throughput error rate Performance monitoring meet de operationele gezondheid van AI-systemen: latentie, doorvoer en foutpercentages. Lees uitleg → Pipeline parallelism en tensor parallelism Pipeline- en tensorparallelisme zijn technieken om grote modellen over meerdere GPU's te verdelen. Lees uitleg → Prompt engineering als systeemcomponent Prompt engineering is het ontwerpen en beheren van prompts als integraal onderdeel van een AI-systeem. Lees uitleg → Pruning snoeien van neurale netwerken Pruning verwijdert onbelangrijke verbindingen of neuronen uit een neuraal netwerk om het kleiner en sneller te maken. Lees uitleg →

Q

Quantum ai quantum machine learning Quantum AI combineert quantumcomputing met machine learning voor potentieel enorme versnellingen. Lees uitleg →

R

Rate limiting en load balancing voor ai apis Rate limiting beperkt het aantal requests per gebruiker; load balancing verdeelt verkeer over meerdere servers. Lees uitleg →

S

Serverless ai inferentie Serverless AI-inferentie draait modellen zonder serverbeheer, met automatische schaling en betaling per gebruik. Lees uitleg → Shadow deployments en canary releases Shadow deployment draait een nieuw model naast het oude zonder gebruikersimpact; canary release stuurt een klein deel van het verkeer naar het nieuwe model. Lees uitleg → Specialized asics voor ai ASIC's zijn chips die speciaal voor AI zijn ontworpen, met hoge efficiëntie voor specifieke taken. Lees uitleg → Structured outputs json mode instructor Structured outputs dwingen LLM's om output in een specifiek formaat te genereren, zoals geldige JSON. Lees uitleg → Systolic arrays in ai chips Systolic arrays zijn architecturen voor efficiënte matrixvermenigvuldiging in AI-chips zoals TPU's. Lees uitleg →

T

Tensor cores en matrix vermenigvuldiging Tensor Cores zijn gespecialiseerde eenheden in GPU's voor het versnellen van matrixvermenigvuldiging in neurale netwerken. Lees uitleg → Wat is een tensor processing unit tpu? Een TPU is een door Google ontwikkelde ASIC die is geoptimaliseerd voor tensorberekeningen in neurale netwerken. Lees uitleg →

V

Vram en geheugenbandbreedte bij ai VRAM is het geheugen van een GPU; bandbreedte bepaalt hoe snel data kan worden verwerkt voor AI. Lees uitleg →