Pianificazione della distribuzione

Questa soluzione utilizza un modello di distribuzione basato sulle best practice per eseguire una soluzione di previsione delle vendite e dei ricavi basata sull'intelligenza artificiale su Oracle Cloud Infrastructure (OCI).

Sebbene molti servizi OCI possano essere sostituiti da componenti open source, l'uso dei servizi OCI offre vantaggi significativi, come una base di codice semplificata e implementazioni fluide e senza interruzioni attraverso integrazioni profonde tra i servizi elencati. Ad esempio, puoi stabilire una connessione tra Oracle Cloud Infrastructure Data Science e Oracle Autonomous Data Warehouse con una singola riga di codice. Analogamente, Oracle Cloud Infrastructure Data Integration fornisce connettori integrati per un'origine e una destinazione di numero elevato in modo che non sia necessario alcun codice personalizzato.

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Oracle Cloud Infrastructure Data Science è un servizio completamente gestito che consente ai data scientist di creare, addestrare e implementare senza problemi modelli di machine learning. Offre un ambiente collaborativo con notebook basati su Jupyter, supporto per framework di Machine Learning più diffusi e risorse di computazione scalabili, incluso il supporto GPU per carichi di lavoro ad alte prestazioni. Grazie agli strumenti integrati per il monitoraggio, il controllo delle versioni e l'implementazione dei modelli, Oracle Cloud Infrastructure Data Science semplifica l'intero ciclo di vita del machine learning.

Inoltre, Oracle Cloud Infrastructure Data Science, fornisce librerie AI Forecaster e AI Forecast Operator per generare previsioni sulle tendenze future utilizzando i dati cronologici delle serie temporali.

L'operatore di previsione AI semplifica e accelera il processo automatizzando la selezione dei modelli, l'ottimizzazione degli iperparametri e l'identificazione delle funzioni per un task di previsione specifico. Gli utenti possono visualizzare e interpretare i risultati utilizzando visualizzazioni utili generate dal processo di previsione.

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Di seguito sono riportate alcune alternative di implementazione.

• Invece di Oracle Digital Assistant, puoi anche creare un chatbot personalizzato utilizzando Oracle APEX Application Development o utilizzando uno strumento di sviluppo di applicazioni open source, come StreamLit.
• Puoi utilizzare modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) pronti all'uso offerti in Oracle Cloud Infrastructure Generative AI, come Cohere e LLaMA o utilizzare altri LLM disponibili pubblicamente.
• Anche se Oracle consiglia di utilizzare Oracle Autonomous Database, è possibile utilizzare qualsiasi database relazionale.

Utilizzare i passi di alto livello riportati di seguito per distribuire la soluzione.

1. Esegui il provisioning di Oracle Cloud Infrastructure Data Integration utilizzando la console OCI e l'interfaccia utente intuitiva per creare aree di lavoro e progetti di base con origini dati e pipeline di inclusione dei dati.
2. Distribuisci Oracle Autonomous Database per gli analytics e il data warehousing con pochi clic nella console OCI. È possibile scegliere opzioni di distribuzione condivise o dedicate in base alla preferenza per l'isolamento dei carichi di lavoro. Le opzioni di distribuzione includono il supporto per Exadata Cloud@Customer, OCI Dedicated Region e Multi-cloud. Selezionare il ridimensionamento automatico per mantenere la continuità durante i picchi di traffico e altre fluttuazioni che influiscono sui volumi del carico di lavoro.
3. Esegui il provisioning di Oracle Cloud Infrastructure Data Science utilizzando la console OCI. OCI fornisce codice iniziale pronto all'uso per la creazione degli operatori di previsione e l'endpoint del modello associato per l'interpretazione dei risultati.
4. Esegui il provisioning di Oracle Digital Assistant per fornire interfacce di chat e voce e per fornire funzionalità avanzate di linguaggio naturale che superano quelle dei semplici chatbot. Questo prodotto può supportare flussi di lavoro aziendali complessi, tuttavia per questa soluzione viene utilizzato un piccolo sottoinsieme di funzionalità per richiamare i servizi REST e presentare un'interfaccia di utilizzo intuitiva.
5. I modelli di linguaggio di grandi dimensioni di Oracle Cloud Infrastructure Generative AI arricchiscono la domanda fornita dall'utente e la risposta associata con un contesto aggiuntivo.