Некоторые преимущества использования облачных вычислительных систем для разработки AI-ассистентов:

• Универсальность и масштабируемость. 1 Облачные решения позволяют динамично наращивать вычислительные мощности в зависимости от потребностей. 1 Это особенно важно для сложных моделей, требующих обширных данных и значительных вычислительных ресурсов. 1
• Доступность мощных инструментов и библиотек. 1 Облачные провайдеры предоставляют готовые фреймворки для обработки данных и развёртывания моделей. 1
• Оптимизация ресурсов и управление затратами. 13 ИИ в облаке способствует эффективному распределению ресурсов и оптимизации использования вычислительной мощности, что позволяет снизить затраты на оборудование и поддержание инфраструктуры. 13
• Скорость запуска. 1 В отличие от формирования собственного кластера ИИ, запуск кластера ИИ в облаке занимает пару кликов. 1
• Улучшение безопасности и обнаружение аномалий. 3 ИИ обеспечивает автоматическое обнаружение и анализ аномалий в данных, позволяя быстро реагировать на угрозы и предотвращать потенциальные нарушения безопасности. 3

Некоторые недостатки использования облачных вычислительных систем для разработки AI-ассистентов:

• Необходимость подключения к интернету. 2 Для доступа к данным требуется подключение к интернету. 2
• Время простоя. 2 Доступ к данным невозможен в случае простоя (потери интернета у облачного провайдера). 2
• Ограниченная пропускная способность. 2 Если организация превысит лимит пропускной способности облачного провайдера, ей придётся платить значительно более высокие затраты. 2
• Ограниченный контроль и гибкость. 2 Облачная инфраструктура полностью принадлежит, управляется и контролируется облачными провайдерами. 2
• Технические вопросы. 2 Из-за частых выпусков версий некоторых приложений приходится постоянно обновлять свои системы, и в промежутках между этими обновлениями есть вероятность столкнуться с некоторыми техническими проблемами. 2