Bereitstellung planen

Diese Lösung verwendet ein Best-Practice-Bereitstellungsmuster für die Ausführung einer KI-gestützten Vertriebs- und Umsatzprognoselösung auf Oracle Cloud Infrastructure (OCI).

Obwohl viele OCI-Services durch Open-Source-Komponenten ersetzt werden können, bietet die Verwendung von OCI-Services erhebliche Vorteile, wie eine vereinfachte Codebasis und reibungslose, nahtlose Deployments durch tiefe Integrationen zwischen den aufgeführten Services. Beispiel: Sie können eine Verbindung zwischen Oracle Cloud Infrastructure Data Science und Oracle Autonomous Data Warehouse mit einer einzigen Codezeile herstellen. Ebenso stellt Oracle Cloud Infrastructure Data Integration integrierte Connectors für eine große Anzahl von Quellen und Zielen bereit, sodass kein benutzerdefinierter Code erforderlich ist.

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ai-Forecasting-Funktional-oracle.zip

Oracle Cloud Infrastructure Data Science ist ein vollständig verwalteter Service, mit dem Data Scientists Modelle für maschinelles Lernen nahtlos erstellen, trainieren und bereitstellen können. Es bietet eine kollaborative Umgebung mit Jupyter-basierten Notizbüchern, Unterstützung für gängige Frameworks für maschinelles Lernen und skalierbare Compute-Ressourcen, einschließlich GPU-Unterstützung für leistungsstarke Workloads. Mit integrierten Tools für Modellverfolgung, Versionierung und Deployment vereinfacht Oracle Cloud Infrastructure Data Science den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens.

Darüber hinaus stellt Oracle Cloud Infrastructure Data Science AI Forecaster-Bibliotheken und den KI-Prognoseoperator bereit, um Prognosen für zukünftige Trends mit historischen Zeitreihendaten zu generieren.

Der KI-Prognoseoperator vereinfacht und beschleunigt den Prozess, indem er die Modellauswahl, die Hyperparameteroptimierung und die Featureidentifizierung für eine bestimmte Vorhersageaufgabe automatisiert. Benutzer können Ergebnisse anzeigen und interpretieren, indem sie hilfreiche Visualisierungen verwenden, die vom Prognoseprozess generiert werden:

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Im Folgenden finden Sie einige Implementierungsalternativen:

Anstelle von Oracle Digital Assistant können Sie auch einen benutzerdefinierten Chatbot mit Oracle APEX Application Development oder mit einem Open-Source-Tool zur Anwendungsentwicklung wie StreamLit erstellen.
Sie können Out-of-the-box Large Language Models (LLMs) verwenden, die in Oracle Cloud Infrastructure Generative AI wie Cohere und LLaMA angeboten werden, oder andere öffentlich verfügbare LLMs verwenden.
Oracle empfiehlt zwar die Verwendung von Oracle Autonomous Database, Sie können jedoch jede relationale Datenbank verwenden.

Verwenden Sie die folgenden allgemeinen Schritte, um die Lösung bereitzustellen:

Stellen Sie Oracle Cloud Infrastructure Data Integration mit der OCI-Konsole und der intuitiven Benutzeroberfläche bereit, um Workspaces und zugrunde liegende Projekte mit Datenquellen und Datenaufnahmepipelines zu erstellen.
Stellen Sie Oracle Autonomous Database mit wenigen Klicks in der OCI-Konsole für Analysen und Data Warehousing bereit. Je nach Präferenz für die Isolierung von Workloads können Sie gemeinsame oder dedizierte Bereitstellungsoptionen auswählen. Zu den Deployment-Optionen gehören die Unterstützung für Exadata Cloud@Customer, OCI Dedicated Region und Multi-Cloud. Wählen Sie Autoscaling aus, um die Kontinuität bei Trafficspitzen und anderen Schwankungen aufrechtzuerhalten, die sich auf Workload-Volumes auswirken.
Stellen Sie Oracle Cloud Infrastructure Data Science über die OCI-Konsole bereit. OCI bietet sofort einsatzbereiten Startcode für die Erstellung von Prognoseoperatoren und den zugehörigen Modellendpunkt für die Interpretation von Ergebnissen.
Stellen Sie Oracle Digital Assistant bereit, um Chat- und Sprachschnittstellen bereitzustellen und erweiterte Funktionen in natürlicher Sprache bereitzustellen, die über die von einfachen Chatbots hinausgehen. Dieses Produkt kann komplexe Geschäftsworkflows unterstützen. Für diese Lösung wird jedoch ein kleiner Teil der Funktionalität verwendet, um REST-Services aufzurufen und eine benutzerfreundliche Benutzeroberfläche bereitzustellen.
Große Sprachmodelle aus Oracle Cloud Infrastructure Generative AI bereichern die vom Benutzer bereitgestellte Frage und die zugehörige Antwort mit zusätzlichem Kontext.