Искусственный интеллект: объясняем что под капотом

Сегодня технологии искусственного интеллекта становятся обыденной частью нашей жизни, используются в том числе на сайте по продажам смазочных материалов "Ойл-Форби".

Для меня это настоящая магия, прорыв цивилизации, промышленная революция постиндустриального мира сопоставимая с первой промышленной революцией произошедшей в XIX веке, которая подарила миру паровик и ДВС, массовое производство и стандартизацию, новые правила социальных взаимодействий и управленческие технологии.

Так что же лежит в основе информационных технологий, о которых мы даже не задумываемся заходя в свой смартфон для вэб-сёрфинга или скроллинга соцсетей, просмотров шортсов и рилсов?

Сегодня одним из основных языков программирования является Phython. Основой его успешного развития и популярности стала открытая среда, которая привлекла разработчиков к его использованию и совершенствованию. Так коллективный разум совершенно бесплатно создал эффективный язык, вытеснивший всякие там фортраны, бэйсики и пр. Сегодня 0Анаконда является важной средой, объединяющей программистов всего мира.

Разбираемся по пунктам.

Что такое Anaconda и чем она отличается от Conda?

Anaconda — это компания и одновременно популярная платформа для работы с Python, Data Science, машинным обучением и AI-разработкой.

Anaconda включает в себя:

• готовую Python-среду;
• набор библиотек для аналитики и AI;
• инструменты управления пакетами;


Подберите масло для автомобиля с помощью нашего ИИ-ассистента!

Достаточно спросить у него, например: "Подбери масло для Chevrolet Niva".

• средства работы с окружениями;
• корпоративные инструменты безопасности и администрирования.

Проще говоря, Anaconda — это целая экосистема для разработчиков, аналитиков и инженеров данных.

А что такое Conda?

Conda — это один из ключевых инструментов внутри экосистемы Anaconda.

Conda выполняет две основные задачи:

1. Управляет пакетами (установкой, обновлением и зависимостями библиотек).
2. Управляет окружениями, то есть отдельными изолированными средами разработки.

Например, один проект может работать на Python 3.10 и одной версии библиотек, а другой — на Python 3.12 и совершенно другом наборе пакетов. Conda позволяет избежать конфликтов между ними.

Простое сравнение

• Anaconda = полноценная платформа и экосистема.
• Conda = инструмент внутри этой экосистемы для управления пакетами и окружениями.

Можно провести аналогию:

• Anaconda — это «автомобиль целиком»,
• Conda — «двигатель и коробка передач» внутри него.

Что такое ML-инфраструктура?

ML — это сокращение от Machine Learning («машинное обучение»).

Machine Learning — направление искусственного интеллекта, в котором модели обучаются на данных и затем делают прогнозы, находят закономерности или принимают решения.

ML-инфраструктура — это набор инструментов и сервисов для работы с AI-моделями

Она включает:

• вычислительные мощности (CPU и GPU);
• хранение данных;
• запуск и обучение моделей;
• контроль версий моделей;
• автоматизацию процессов;
• мониторинг работы AI;
• управление безопасностью;
• orchestration-процессы.

Если упростить, ML-инфраструктура — это «завод» для искусственного интеллекта.

Она нужна для того, чтобы AI-модели:

• стабильно обучались;
• масштабировались;
• обновлялись;
• работали в production-среде без сбоев.

Что такое CVE?

Common Vulnerabilities and Exposures или CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) — это международная система идентификации известных уязвимостей в программном обеспечении.

Каждая найденная уязвимость получает собственный номер, например:

• CVE-2025-12345

Это позволяет компаниям и специалистам по безопасности быстро понимать:

• какая именно проблема обнаружена;
• какие программы затронуты;
• насколько опасна уязвимость;
• нужно ли срочно обновление.

Зачем это важно?

Современные AI- и IT-системы используют тысячи open-source компонентов и библиотек.

Если хотя бы одна библиотека содержит уязвимость, это может привести к:

• утечке данных;
• взлому инфраструктуры;
• остановке сервисов;
• заражению вредоносным кодом.

Именно поэтому инструменты вроде Environment Services Manager становятся всё более важными для корпоративного рынка.

Что такое production-среда?

Production-среда — это реальная рабочая система компании, где сервисы уже используются клиентами или сотрудниками.

Например:

• тестовая среда — для проверки;
• development-среда — для разработки;
• production — «боевой» рабочий контур.

Когда говорят, что AI-модель «вышла в production», это означает, что она уже работает в реальном бизнес-процессе.

Что такое inference?

Inference — это процесс применения уже обученной AI-модели.

Например:

• пользователь задаёт вопрос нейросети;
• модель анализирует запрос;
• система выдаёт ответ.

Сам момент генерации ответа и есть inference.

Обучение модели и inference — это разные процессы:

• обучение требует больших вычислительных ресурсов;
• inference обычно легче и выполняется постоянно во время работы AI-сервиса.

Что такое GPU и почему они важны для AI?

Graphics Processing Unit (GPU) — графические процессоры, изначально созданные для обработки графики и видеоигр.

Однако оказалось, что GPU отлично подходят для AI-задач благодаря способности выполнять огромное количество параллельных вычислений.

Сегодня именно GPU являются основой:

• обучения нейросетей;
• генеративного AI;
• больших языковых моделей;
• компьютерного зрения.

Без GPU современный AI был бы значительно медленнее и дороже в эксплуатации.

Данная статья была подготовлена, адаптирована для публикации ИИ.

Выбирайте моторное масло на сайте Ойл-Форби с помощью ИИ-ассистента

Правильного выбора и профессионального применения!