Planificación de su despliegue

Esta solución utiliza un patrón de despliegue de mejores prácticas para ejecutar una solución de previsión de ventas e ingresos basada en IA en Oracle Cloud Infrastructure (OCI).

Aunque muchos servicios de OCI pueden ser reemplazados por componentes de código abierto, el uso de servicios de OCI ofrece ventajas significativas, como una base de código simplificada y despliegues fluidos y fluidos a través de integraciones profundas entre los servicios enumerados. Por ejemplo, puede realizar una conexión entre Oracle Cloud Infrastructure Data Science y Oracle Autonomous Data Warehouse con una sola línea de código. Del mismo modo, Oracle Cloud Infrastructure Data Integration proporciona conectores incorporados para un gran número de orígenes y destinos, de modo que no se necesita ningún código personalizado.

Descripción de la ilustración ai-forecasting-functional.png

ai-previsión-funcional-oracle.zip

Oracle Cloud Infrastructure Data Science es un servicio totalmente gestionado que permite a los científicos de datos crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático sin problemas. Ofrece un entorno de colaboración con blocs de notas basados en Jupyter, soporte para marcos de aprendizaje automático populares y recursos informáticos escalables, incluido el soporte de GPU para cargas de trabajo de alto rendimiento. Con herramientas integradas para el seguimiento, el control de versiones y el despliegue de modelos, Oracle Cloud Infrastructure Data Science simplifica todo el ciclo de vida del aprendizaje automático.

Además, Oracle Cloud Infrastructure Data Science proporciona bibliotecas de previsión de IA y el operador de previsión de IA para generar previsiones para tendencias futuras mediante el uso de datos históricos de series temporales.

El operador de previsión de IA simplifica y acelera el proceso mediante la automatización de la selección de modelos, el ajuste de hiperparámetros y la identificación de funciones para una tarea de predicción específica. Los usuarios pueden ver e interpretar los resultados mediante visualizaciones útiles generadas por el proceso de previsión:

Descripción de la ilustración Forecast-operator-display.png

A continuación se muestran algunas alternativas de implementación:

• En lugar de Oracle Digital Assistant, también puede crear un chatbot personalizado mediante Oracle APEX Application Development o mediante una herramienta de desarrollo de aplicaciones de código abierto, como StreamLit.
• Puede utilizar modelos de lenguaje grandes (LLM) listos para usar que se ofrecen en Oracle Cloud Infrastructure Generative AI, como Cohere y LLaMA, o bien utilizar otros LLM disponibles públicamente.
• Aunque Oracle recomienda utilizar Oracle Autonomous Database, puede utilizar cualquier base de datos relacional.

Utilice los siguientes pasos generales para desplegar la solución:

1. Aprovisione Oracle Cloud Infrastructure Data Integration mediante la consola de OCI y la interfaz de usuario intuitiva para crear espacios de trabajo y proyectos subyacentes con orígenes de datos y pipelines de ingestión de datos.
2. Despliegue Oracle Autonomous Database para análisis y almacenamiento de datos con unos pocos clics en la consola de OCI. Puede elegir opciones de despliegue compartidas o dedicadas en función de sus preferencias de aislamiento de cargas de trabajo. Las opciones de despliegue incluyen soporte para Exadata Cloud@Customer, OCI Dedicated Region y multinube. Seleccione Escala automática para mantener la continuidad durante los picos de tráfico y otras fluctuaciones que afectan a los volúmenes de carga de trabajo.
3. Aprovisione Oracle Cloud Infrastructure Data Science mediante la consola de OCI. OCI proporciona código de inicio listo para usar para crear operadores de previsión y el punto final de modelo asociado para interpretar los resultados.
4. Aprovisione Oracle Digital Assistant para proporcionar interfaces de chat y voz y proporcionar capacidades avanzadas de lenguaje natural que superen a las de los bots conversacionales simples. Este producto puede soportar flujos de trabajo empresariales complejos. Sin embargo, para esta solución, se utiliza un pequeño subconjunto de funcionalidades para llamar a servicios REST y presentar una interfaz de uso fácil de recordar.
5. Los grandes modelos de lenguaje de Oracle Cloud Infrastructure Generative AI enriquecen la pregunta proporcionada por el usuario y la respuesta asociada con contexto adicional.