AI & Quantum Notebooks
AI Notebooks & Quantum Notebooks
Acelere o lançamento dos seus projetos e modelos com notebooks inteiramente geridos em poucos segundos. Aceda ao Jupyter ou ao VS Code e comece rapidamente com os recursos mais adequados.
Porquê escolher o AI Notebooks?
Para programadores e data scientists
Usufrua de ambientes de trabalho para inteligência artificial (IA) totalmente geridos. Concentre-se nos seus projetos e não na infraestrutura. Lance os seus notebooks em apenas alguns cliques ou em linha de comandos e adicione os seus dados. É tão simples quanto isto!
Tarifação clara e flexível
Consoante as necessidades, poderá atribuir recursos CPU e GPU dedicados ao seu notebook durante o lançamento. Estes recursos são-lhe faturados consoante a utilização. A OVHcloud oferece uma tarifação simples e ao minuto, para que possa gerir o seu orçamento.
Principais frameworks para IA
A solução AI Notebooks propõe a utilização nativa dos frameworks mais conhecidos: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, MXNet ou Hugging Face. Além disso, poderá importar várias bibliotecas adicionais.
Exemplos de casos práticos
Análise e visualização de dados
Os AI Notebooks permitem aos data scientists limpar e pré-tratar eficazmente grandes conjuntos de dados. O Jupyter oferece uma interface amigável e interativa para a análise de dados, com bibliotecas como a Matplotlib e a Seaborn, enquanto o Visual Studio Code proporciona extensões integradas para uma gestão de código mais robusta e uma colaboração facilitada.
Além disso, os widgets interactivos proporcionam uma visualização dinâmica dos resultados, facilitando a exploração e uma melhor compreensão dos modelos de dados.
Desenvolvimento e treino de modelos
Os AI Notebooks permitem que os engenheiros de Machine Learning criem modelos utilizando frameworks como TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn. Podem treinar modelos e ajustar parâmetros, com rastreamento em tempo real, além de visualizar dinamicamente as métricas.
A natureza colaborativa dos AI Notebooks permite que vários colaboradores trabalhem em conjunto, a fim de assegurar um processo de desenvolvimento em equipa para a conceção e o teste dos modelos.
Explore o futuro com os Quantum Notebooks
Quer seja um programador, um investigador ou um estudante, pode agora testar e desenvolver algoritmos quânticos em diferentes tipos de qubits. Usufrua de uma variedade única de emuladores acessíveis num único local. Com os Quantum Notebooks, experimente facilmente e lance os seus projetos de vanguarda para abrir caminho para a inovação quântica a partir de hoje!
AI Notebooks e Quantum Notebooks: feedback
Segmentação de tumores cerebrais
A visão por computador evoluiu muito nos últimos anos graças a vários métodos para tratar e analisar imagens digitais, incluindo a segmentação de imagens. Com o AI Notebooks, é possível criar e treinar um modelo de segmentação de imagens médicas para simplificar a deteção de tumores cerebrais.
Classificação e análise áudio
Os AI Notebooks da OVHcloud podem ser usados para analisar e classificar dados áudio. Dê rapidamente início ao seu ambiente de desenvolvimento, importe dados, treine facilmente modelos de reconhecimento acústico (como CNN ou ANN) e compare os resultados.
O futuro do quântico ao seu alcance
Deseja testar os seus algoritmos ou programar em diferentes tipos de qubits?
Encontre uma vasta gama de emuladores quânticos em versão notebook num único local. Prepare e teste facilmente o seu código a um preço acessível, antes de passar para os QPU Quânticos. Uma forma simples de começar a mergulhar no futuro da potência de cálculo sem correr riscos.
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Porquê escolher a OVHcloud?
Inteligência artificial acelerada graças às soluções cloud
A inteligência artificial baseia-se em unidades de cálculo para aprender, como faria o cérebro humano. Com o desenvolvimento do cloud computing e a transformação digital, são cada vez mais numerosos os projetos que envolvem a IA. O armazenamento dos dados e a potência de cálculo para o tratamento são dois parâmetros decisivos para o sucesso destes projetos. Escolher o Infrastructure-as-a-Service (IaaS) é uma vantagem que permite não só adaptar a configuração às suas necessidades, como também escolher a potência de cálculo necessária.
Entre as aplicações estreitamente ligadas à IA, encontramos as arquiteturas Big Data, que tratam volumes de dados maciços em tempo record graças aos seus algoritmos. Programas como o Apache Spark, o Apache Hadoop e as bases de dados MongoDB são muito utilizados nas soluções Big Data. Os data analysts, responsáveis pelo tratamento dos dados, usam determinadas linguagens de programação, como Python, Scala, R e Java. Já a qualidade dos dados recolhidos é muito importante para obter um resultado o mais preciso possível. Outros exemplos de uso da IA são a análise preditiva, a aprendizagem automática, a inteligência empresarial e a gestão de dados.
Respostas a questões frequentes
O que é um notebook para Machine Learning?
O notebook veio revolucionar o trabalho colaborativo nos projetos de Machine Learning. Trata-se de uma aplicação que permite criar e partilhar código numa equipa. Além de facilitar as comunicações num projeto de Machine Learning, permite visualizar facilmente a renderização dos conjuntos de dados.
O que é o Jupyter em Machine Learning?
Open-source e gratuito, o Jupyter é uma aplicação web que permite usar nada mais nada menos que 40 linguagens de programação diferentes, entre as quais Python, Julia, Ruby e R. Aliás, o Jupyter e o Machine Learning estão intimamente ligados. Estão a ser desenvolvidas várias ferramentas, como o Jupyter Notebook, destinadas a facilitar o trabalho colaborativo em projetos científicos.
Os domínios de aplicação são múltiplos no Machine Learning, mas também em análise de dados, estatísticas e visualização de informações. O Jupyter Notebook para Machine Learning é muito mais do que um simples IDE (Integrated Development Environment) e convém a qualquer tipo de projeto de data science. Use a nossa solução para colocar o Jupyter Notebook na cloud!
O que é um framework IA?
Um framework IA é uma infraestrutura de software dedicada à inteligência artificial. Trata-se de um conjunto de ferramentas de software que servem como base para a arquitetura de um projeto de IA. Alguns exemplos de frameworks IA: Scikit-learn, TensorFlow, Jupyter Notebook e PyTorch.
Como se treina uma IA?
Para treinar uma inteligência artificial (IA), escolha o framework e as bibliotecas necessárias (por exemplo, TensorFlow ou PyTorch) em função do seu projeto. De seguida, carregue os seus dados de treino para o notebook e comece a desenvolver o seu modelo treinando-o com estes dados. Pode ajustar os parâmetros do modelo, executar testes e analisar os resultados diretamente a partir do seu notebook, iterando até obter os desempenhos desejados.
Que dados colocar num notebook?
Os dados a integrar num AI Notebook devem ser pertinentes para o problema que pretende resolver com o seu modelo de IA. Podem incluir conjuntos de dados textuais, imagens, sequências áudio, medições numéricas ou qualquer outra forma de dados específicos ao seu domínio de aplicação. É crucial que pré-trate estes dados para os limpar e organizar, de forma a facilitar a sua utilização pelos algoritmos de aprendizagem automática. Além disso, divida os seus dados em conjuntos de treino, de validação e de teste para avaliar eficazmente o desempenho do seu modelo.