Comparação das ofertas de IA generativa dos principais provedores de nuvem
- Cloud networking
- 30 de julho de 2024
Evite a sobrecarga de opções de IA e compare suas alternativas com nosso resumo das principais ofertas de IA generativa da AWS, Azure e Google Cloud.
Índice
Nos últimos dois anos, as ofertas de IA generativa cresceram rapidamente no universo da nuvem e em muitos outros setores. Os principais provedores de serviços de nuvem (CSPs) estão bem posicionados para liderar esse movimento: eles oferecem os próprios recursos necessários para criar esses modelos, e seus clientes tendem a adotar a IA cedo e utilizá-la intensamente.
Embora seja fácil ceder à pressão de adotar rapidamente todas essas soluções, os benefícios completos da IA generativa vêm de uma seleção criteriosa e de uma integração orientada pela estratégia. Reunimos os principais produtos e extensões de IA dos três maiores provedores de nuvem para ajudar você a começar.
Novos produtos, extensões e recursos são desenvolvidos continuamente. Esta lista não é exaustiva, e recomendamos consultar os links fornecidos para obter informações atualizadas.
Amazon Web Services
Embora a AWS não tenha sido a primeira a entrar nesse mercado, seu investimento crescente em IA permitiu incorporar a tecnologia a praticamente todos os aspectos de seu portfólio.
Para ajudar os usuários a entender as ofertas, a AWS também apresenta casos de uso para “reinventar experiências de clientes, aumentar a produtividade e acelerar o crescimento.”
Amazon Bedrock
O Amazon Bedrock é um serviço sem servidor e totalmente gerenciado que oferece aos desenvolvedores um ambiente seguro e colaborativo para criar, lançar e executar diversos tipos de aplicações.
O Bedrock reúne modelos de base (FMs) da Amazon e de outras empresas líderes de IA, gerenciados por uma única API, para essas aplicações em execução, abrindo um conjunto de possibilidades em constante expansão.
Você pode experimentar e avaliar esses modelos para criar aplicações e agentes de IA generativa personalizados que utilizam os sistemas e dados da sua organização para realizar tarefas. Como é um produto sem servidor, não exige gerenciamento de infraestrutura. A integração às suas aplicações pode ser facilitada pelo uso de aplicações AWS que você já conhece.
Além disso, o Bedrock mantém seus modelos atualizados por meio da geração aumentada por recuperação (RAG), que enriquece os prompts em tempo de execução com dados proprietários de fontes corporativas para melhorar os resultados.
Se você quer começar a usar IA em suas aplicações, mas não quer gerenciar a infraestrutura subjacente, experimente o Bedrock. Você pode começar com uma demonstração gratuita.
Amazon Titan
O Amazon Titan faz parte da plataforma Bedrock, mas, ao contrário do Bedrock, não é sem servidor e sua infraestrutura não é gerenciada para você. A vantagem é ter controle para criar e projetar suas aplicações de rede com IA de ponta a ponta.
Os modelos de base do Amazon Titan são criados exclusivamente pela AWS e incluem modelos de texto de uso geral, multimodais e de imagem. Você pode personalizá-los ou utilizá-los como estão para gerar texto e imagens, realizar pesquisa semântica, implementar RAG e muito mais.
Se você tem requisitos específicos de rede e está preparado para gerenciar uma infraestrutura de IA por conta própria, o Titan é uma ótima forma de incorporar completamente suas aplicações de IA à empresa.
Amazon SageMaker
Se você quer criar, treinar e implantar seus próprios modelos de machine learning (ML), o SageMaker promete “ML de alto desempenho e baixo custo em escala”.
Esse serviço totalmente gerenciado e escalável oferece um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) com diversas ferramentas para gerenciar modelos em escala. Para quem não desenvolve software, também há uma interface sem código.
Engenheiros de dados podem usar as ferramentas incluídas para criar modelos de base do zero ou acessar um dos centenas de modelos disponíveis e personalizar seus parâmetros com técnicas avançadas.
Para se inspirar nas possibilidades do SageMaker, veja como outros clientes utilizam a aplicação.
Amazon Q
O Amazon Q é um assistente virtual avançado com IA generativa e duas funções principais, Amazon Q Business e Amazon Q Developer, que permitem aproveitar suas capacidades de planejamento e raciocínio em várias etapas.
O Amazon Q Business é um assistente virtual baseado em um grande modelo de linguagem (LLM). Com acesso aos dados dos sistemas da organização, ele responde a perguntas, fornece resumos, gera conteúdo e realiza tarefas para os funcionários com segurança.
O assistente pode se conectar com segurança a mais de 40 ferramentas empresariais comuns para consolidar e interpretar diferentes fontes de informação, aprimorando a gestão do conhecimento. Sua integração ajuda a melhorar a produtividade e economizar tempo em pesquisas e verificação de fatos. O modelo também inclui citações nas respostas para facilitar a verificação.
Como medida de segurança, o Amazon Q Business foi projetado para dar aos usuários acesso apenas aos dados que eles já poderiam acessar fora da plataforma.
Para programação, o Amazon Q Developer executa diversas tarefas solicitadas por desenvolvedores, incluindo geração de código, testes, atualização de aplicações, diagnóstico e depuração de erros, verificações e correções de segurança e otimização de recursos AWS.
Conectado a dados corporativos, como políticas, informações de produtos, resultados e base de código, o Amazon Q Developer pode resumir informações de forma lógica, analisar tendências e dialogar sobre os dados. O recurso CodeWhisperer também analisa o código para gerar sugestões contextuais, recomendar acréscimos e alertar sobre possíveis problemas de segurança.
O Amazon Q também pode ser integrado ao QuickSight, a plataforma de business intelligence (BI) da Amazon. O Amazon Q in QuickSight usa BI generativa para permitir que analistas interajam em linguagem natural, descubram e explorem informações de negócio, economizando horas de análise. Resumos executivos, perguntas e respostas contextuais e narrativas de dados personalizáveis oferecem várias formas de analisar informações e compartilhar descobertas na empresa.
O Amazon Q continua se expandindo e se integrando a outros produtos AWS. Sem dúvida, veremos a letra Q com frequência cada vez maior.
Outras ofertas de destaque
Conheça mais recursos e integrações de IA generativa da AWS.
- Infraestrutura de IA: uma visão geral da infraestrutura abrangente, segura e com boa relação preço-desempenho da AWS.
- Dados e IA: um conjunto completo de recursos de dados para impulsionar sua IA generativa.
Azure
O apoio da Microsoft à OpenAI deu ao Azure uma vantagem inicial com ofertas líderes de IA generativa, mas o provedor não se limitou a essa parceria. O Azure também desenvolve e lança tecnologias próprias, ao lado das soluções de seus parceiros, para ampliar suas capacidades e adaptar melhor os produtos aos usuários de redes em nuvem.
Azure OpenAI service
O Azure OpenAI service é uma plataforma multifuncional que permite criar aplicações e experiências de IA generativa com modelos da Microsoft, OpenAI e Meta, entre outras empresas.
Suas ferramentas permitem automatizar tarefas, criar conteúdo e imagens, desenvolver assistentes virtuais personalizados, gerar análises preditivas e muito mais. Você pode personalizar extensivamente os modelos ou utilizá-los como estão para aproveitar os recursos do Azure e de seus parceiros líderes.
Integre facilmente outros serviços Azure, utilize a segurança incorporada e aproveite APIs poderosas para melhorar a experiência do cliente, automatizar tarefas repetitivas e extrair informações mais aprofundadas dos dados corporativos.
Modelos abertos Phi-3
Se você procura um modelo de linguagem versátil e econômico, os modelos abertos Phi-3 prometem baixo custo e baixa latência. Esses pequenos modelos de linguagem (SLMs) consomem muito menos recursos computacionais que os LLMs, oferecendo uma forma sustentável de incorporar aplicações internamente.
Segundo a Microsoft, a família Phi-3 “supera modelos do mesmo tamanho e da categoria imediatamente superior em diversos benchmarks de linguagem, raciocínio, programação e matemática.” Há quatro modelos prontos para uso:
- Phi-3-mini: 3,8 bilhões de parâmetros
- Phi-3-small: 7 bilhões de parâmetros
- Phi-3-medium: 14 bilhões de parâmetros
- Phi-3-vision: 4,2 bilhões de parâmetros, modelo multimodal com recursos de texto e imagem.
Implemente o modelo escolhido na nuvem, na borda ou no dispositivo, opere offline com implantação local e faça ajuste fino com dados específicos do seu domínio. Para usar IA generativa em um conjunto limitado de tarefas simples sem comprometer o desempenho, o Phi-3 é uma boa escolha.
Azure Machine Learning
Engenheiros de dados que procuram IA para todo o ciclo de vida de machine learning precisam de uma solução de nível empresarial. Com o Azure ML, você acessa infraestrutura específica de IA para criar modelos escaláveis sobre uma base computacional potente.
Os recursos incluem engenharia avançada de prompts, endpoints gerenciados, preparação interativa de dados e padronização de atributos para reutilização em toda a empresa. A integração e a entrega contínuas também permitem automatizar e simplificar fluxos de trabalho em diferentes operações.
Não é uma solução para iniciantes, mas, com as habilidades necessárias, o Azure ML oferece ferramentas para criar uma camada poderosa de IA que sustente toda a empresa. Experimente gratuitamente para explorar os recursos.
Azure AI Search
A recuperação de informações é essencial na IA generativa, especialmente em aplicações que produzem texto ou vetores. Em vez de deixar esse recurso em segundo plano, o Azure criou sua própria plataforma segura e escalável de recuperação de informações com IA: o Azure AI Search.
Nas palavras do Azure, “o Azure AI Search oferece um sistema completo de recuperação, pronto para empresas, com tecnologia avançada de pesquisa, sem comprometer custo ou desempenho.”
O Azure AI Search oferece mais formas de reunir e recuperar dados para aplicações de IA:
- Vá além da pesquisa apenas vetorial com pontuação de correspondência de palavras-chave, reclassificação, pesquisa geoespacial e outros recursos avançados.
- Carregue automaticamente dados de fontes Azure e de terceiros.
- Simplifique extração, divisão em trechos, enriquecimento e vetorização em um único fluxo.
- Utilize um banco de dados vetorial completo, com suporte a múltiplos vetores, pesquisa híbrida, vários idiomas e filtragem de metadados.
- Conte com criptografia, autenticação segura e isolamento de rede.
Você pode integrar o Azure AI Search a várias aplicações e frameworks, gerenciar workloads RAG em escala e reduzir o tempo de implantação.
Para começar, saiba mais sobre como criar um serviço de pesquisa.
Azure AI Content Safety
Cada provedor mencionado neste artigo inclui recursos de segurança e proteção como parte do compromisso com IA responsável. Eles vão de boas práticas incorporadas à engenharia de prompts até a identificação e rejeição de entradas de texto e solicitações de imagem inadequadas.
O Azure foi além e lançou um sistema avançado de segurança de conteúdo, facilmente integrado ao seu conjunto de IA. Seus recursos de monitoramento analisam conteúdo produzido por modelos de base e por pessoas para identificar problemas de qualidade, detectar e filtrar riscos e bloquear ameaças.
O Azure AI Content Safety foi desenvolvido para:
- detectar e filtrar conteúdo inadequado e prejudicial
- detectar e bloquear ataques de injeção de prompts
- identificar conteúdo sem fundamentação ou alucinado
- identificar e proteger conteúdo com direitos autorais.
Você pode personalizar e ampliar os recursos conforme os padrões e políticas da organização, por exemplo, criando uma lista de bloqueio com palavras-chave específicas. Para personalizações mais avançadas, use a API do Azure AI Content Safety.
Outras ofertas de destaque
Conheça mais recursos e integrações de IA generativa do Azure e da Microsoft.
- Microsoft CoPilot in Azure: um assistente de IA, da nuvem à borda, desenvolvido para simplificar operações e gerenciamento.
- GitHub CoPilot in Azure: uma extensão integrada ao GitHub Copilot Chat no VS Code.
- Azure AI Speech Analytics: um serviço para transcrever gravações de áudio e vídeo e gerar resultados aprimorados com vários recursos.
- Dall-E 3: a ferramenta de geração de imagens da OpenAI, integrada a vários produtos de IA da Microsoft.
- ChatGPT: sabemos que você já usa este, também integrado a vários produtos de IA da Microsoft.
Google Cloud
O Google assumiu o compromisso de colocar a IA no centro de seu portfólio, algo evidente no número de produtos e extensões disponíveis.
Sua abordagem equilibra pesquisa de ponta e aplicação prática, garantindo que os avanços em IA não sejam apenas teóricos, mas melhorem a experiência do usuário.
Gemini
Anteriormente conhecido como Bard, o Gemini for Google Cloud é um poderoso assistente de IA. Seu conjunto de recursos inclui:
- Gemini Code Assist, um assistente de programação multifuncional para desenvolvedores
- Gemini Cloud Assist, uma plataforma de gerenciamento do ciclo de vida de aplicações
- Gemini in Security, uma plataforma de inteligência para detecção e resposta a ameaças
- Gemini in BigQuery, que incorpora automação à plataforma de análise de dados totalmente gerenciada do Google Cloud
- Gemini in Looker, um assistente inteligente com o qual você conversa naturalmente para extrair informações dos dados
- Gemini in Databases, um assistente de desenvolvimento de bancos de dados.
Todos os recursos foram projetados para uso imediato por interação conversacional. O Gemini também pode ser integrado ao Google Workspace da empresa para ampliar seus benefícios por toda a organização.
Vertex AI
Enquanto o Gemini simplifica a experiência do usuário, o Vertex AI prioriza controle e personalização. Com a plataforma de ML do Google, você pode treinar e implantar modelos e aplicações de IA em escala, além de personalizar e implantar LLMs em suas aplicações.
Com o Vertex AI, você acessa:
- Os modelos de IA generativa do Google para texto, imagem e fala, personalizáveis para suas aplicações
- O AutoML, uma plataforma de treinamento sem código que automatiza a identificação e sinalização de diferentes tipos de conteúdo
- Um serviço gerenciado de treinamento personalizado para controlar completamente o treinamento dos modelos
- O Model Garden, a biblioteca de modelos de ML do Google com opções proprietárias e de código aberto para usar e personalizar no Vertex AI.
- As Codey APIs, um conjunto de modelos via API para facilitar e agilizar tarefas de programação.
Você também pode usar ferramentas MLOps totalmente gerenciadas e personalizáveis ou integrar recursos adicionais do Vertex para ampliar a criação e a colaboração em modelos. Para aplicações de IA em execução, o Vertex AI é uma solução completa.
Gen App Builder
Se você tem pouco tempo ou recursos, mas quer melhorar a experiência do cliente com aplicações de pesquisa e IA conversacional, vale experimentar o Gen App Builder. Essa ferramenta completa leva IA à camada de orquestração da infraestrutura de rede e orienta o desenvolvimento e a implantação sem código, incluindo fluxos de trabalho prontos.
O Gen App Builder recebe e sintetiza conjuntos de dados da empresa para gerar resultados que facilitam a integração dessas aplicações às operações internas, aos canais de atendimento e aos sites. O resultado é mais eficiência e uma experiência de cliente melhor, com o mínimo de esforço.
Outras ofertas de destaque
Conheça mais recursos e integrações de IA generativa do Google Cloud e do Google.
- Google DeepMind: uma subsidiária de pesquisa em IA que reúne diversos projetos e plataformas do Google
- PaLM 2: um modelo de linguagem de nova geração com recursos avançados de vários idiomas, raciocínio e programação
- Chirp on Vertex AI: a versão do Vertex AI de um modelo universal de fala, capaz de transcrever mais de 100 idiomas
- Imagen on Vertex AI: recursos de geração de imagens com IA do Vertex AI para desenvolvedores de aplicações
- Vision AI: ferramentas que combinam visão computacional com outras tecnologias para analisar vídeos e integrar detecção visual às aplicações.
Conclusão
Usar ferramentas de IA dos hyperscalers é uma forma eficaz de acelerar diversos resultados de negócio. À medida que os workloads crescem e os dados se acumulam em locais específicos, uma estratégia robusta de conectividade se torna essencial.
Com conjuntos de dados distribuídos por vários pontos de presença e a necessidade de combinar ferramentas para obter os melhores resultados, uma rede privada escalável com acesso direto às principais ferramentas de cada provedor é fundamental para reduzir a complexidade de gerenciamento e melhorar a eficiência operacional.
Megaport AI Exchange
Como qualquer sistema de TI, a IA depende de infraestrutura computacional. O desempenho das aplicações de IA está diretamente ligado a essa infraestrutura e às conexões entre seus componentes.
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