人工智能基础：人工智能云服务（Alaas）介绍
今天给大家聊聊人工智能云服务（Alaas）相关的知识，一起来了解了解吧！
1、概念介绍人工智能云服务（AIasaService）是目前主流的人工智能平台的服务方式，它会把几个常见的人工智能服务进行准确划分，并通过云端提供单独或者打包的服务。模式类似于WordPress中的博客有很多在线的插件，用户可以根据自己的需要免费或者付费的方式下载并安装自己需要的博客插件。国内常见的案例有阿里云、华为云、腾讯云、百度云都有自己的人工智能服务平台。
2、人工智能云服务解决了什么问题？云服务就是部署在云端，不属于私人部署的方式，它主要解决了下面几个问题：
2.1节约部署成本传统人工智能服务部署运行成本非常高
2.2海量数据和机器学习未来人工智能必须能够同时处理百亿甚至千亿量级的数据，并且还需要进行自然语言处理或运行机器学习模型，放在云端进行处理的最理想的方案。
2.3降低用户使用人工智能服务的成本使用部署在云端的智能服务，用户不需要投入很多的精力和软硬件成本。通过平台按需购买自己所需要的服务并和自己公司的产品进行简单的系统对接就可以了。
3、人工智能云服务的类型根据部署方式划分为：公有云、私有云、混合云
3.1公有云是指将服务的全部资源放在公有云的服务器上面，用户不需要购买软硬件设备就可以直接调用云服务。
优点：成本低廉、使用最方便，适合中小企业对数据安全要求不高的。
缺点：客户的数据放在公有云服务器上面存在数据泄露的风险。
3.2私有云是指将服务器只提供给指定的客户使用，其主要目的就是为了保证客户的数据安全，增强企业对服务的管理能力。
优点：数据安全性最高。适合那些不差钱的企业并对数据安全有很高的需求。
缺点：搭建服务成本高，部署周期较长，并且后续需要有专门的运维人员。
3.3混合云混合云就是综合了公有云和私有云的特点的一种综合方案，一般都是客户数据本地化存储，从而保证了客户数据的安全，把不敏感的节点放在公有云服务器上面进行处理。
4、人工智能云服务案例4.1微信小程序“识花君”「识花君」微信小程序是由腾讯“识你所见”AI产品团队研发，通过人工智能技术，为用户提供智能识别植物服务的小程序。支持6000多种常见花草，拍照上传，立刻识别。识花君还可以把你的照片制作成精美卡片，保存欣赏。
4.2狗屁不通文章生成器狗屁不通文章生成器，BullshitGenerator，该项目有python3版本和由suulnnka修改在线版，可以自动生成万字申请、废话报告、形式主义文章。
为什么大家都在做云服务
1 什么是云服务云服务就是互联网提供的各种服务器，计算、存储、数据库，甚至是大数据、人工智能服务，并且这些服务是弹性可伸缩、按需支付的。
2.云服务都能提供什么服务（1）SaaS：软件即服务SaaS（Software-as-a-Service）为用户提供了对供应商云端软件的访问。用户无须购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动。常见的比如邮件服务、ERP系统、办公系统、疫情期间的远程协同工具等，这类服务都可以成为SaaS服务。SaaS服务的定制化程度高，往往都是满足已经确定的需求，用户很难对其做个性化的改变
（2）PaaS：平台即服务
PaaS（Platform-as-a-Service）为用户提供云环境，用于开发、管理和交付应用。除存储器和其他计算资源以外，用户能够使用预构建工具套件，开发、定制和测试自己的应用。PaaS可帮助企业用户和开发人员，以本地部署解决方案无法企及的速度创建应用程序。
（3）IaaS：基础设施即服务
IaaS（Infrastructure-as-a-Service）处于更加底层的服务，比如服务器资源、存储资源、网络和计算资源，都属于IaaS服务。可想而知，IaaS的灵活性更高，供应商只负责提供这些硬件资源，同样的，在开发和维护上的工作也就更多。
我们再电商平台的例子来说：
使用IaaS服务意味着省去了买服务器、搭建网络环境等环节，只需要在供应商提供的虚拟机器上搭建自己的开发环境，然后开始写代码；
而PaaS服务则不需要搭建开发环境，只需要按照供应商给出的开发指南进行开发；
而SaaS服务连开发步骤也省去了，只需要在供应商提供的网站的基础上，修改一下名称和图片就可以开始卖
3.云服务的好处1.节约成本使用云服务最大的好处就在于能够帮助你节约成本。像我们在讲的大数据体系，要想独立构建这样一套完整的体系需要很多的服务器资源、网络资源以及人力成本，直接使用云服务省去了自己构建的麻烦，只需要根据需求去进行应用就好了。
2.可扩展性除了节约成本，可扩展也是云服务的一大好处。就像前面说的例子，在搞活动的时候我们可能需要比平时多十倍的机器和带宽，而在剩下的时间里，不需要那么多资源。而云服务的供应商有着充足的资源，当我们需要的时候，按需求进行扩展，比如说只购买一天的量来应对特殊的情况，而且这种扩展的成本往往都非常低，云服务供应商可以提供很好的无缝衔接。
3.紧跟最新技术理所应当，如果使用云服务你就不需要关心升级和更新。云服务供应商对于技术方面往往都会做很多种版本的支持，这样你可以根据自己的需要进行选择。它会帮你配置好各种复杂的依赖，即使你想使用最新的版本也基本上可以得到满足，而不需要自己去解决细节问题。当然，在云服务的背后有强大的技术团队来进行支撑。
4.流动性由于所有的操作都可以云端进行，比如你可以把数据放在云存储上，运算也可以使用云计算，甚至连交易平台也使用云上的服务，所以你只需要一个能够联网的设备，比如说笔记本，或者是一个iPad，就可以进行办公。云服务使得流动性变得更好，你可以随时随地根据自己的需求进行连接。
5.故障恢复你的云端设备可以匹配最佳的企业系统，如果服务器发生故障，它将自动将故障转移到另一台服务器，不会损坏你本来服务器的稳定性。在小型组织的IT环境中，这项技术是绝对无法实现的，因为实施这种故障转移将耗费巨大资金，并且消耗很多的时间。
4大数据与云计算的关系根据前面的介绍，我们可以了解到，使用云服务可以让我们以更低成本和更快速地构建起自己所需要的资源和服务。所以，通过使用云服务，我们可以把各种云端的软硬件资源和服务都当作软件来进行合理的使用。
而大数据架构的基本的特征，首先就是可以横向扩展，通过增加机器来满足原本单个机器无法处理的存储和计算的问题。譬如说我们所讲的Hadoop架构，它的高可用性是通过合理的软件设计和架构设计来实现的，而不是使用高端的硬件设备来实现的。所以，从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。云服务中的虚拟化技术和弹性扩展能力可以支持大数据平台快速地扩展或者缩减存储和计算的资源。云存储为大数据提供了可扩展、高可用性、高持久性、安全的存储资源，保证了大数据平台的高效运行。
未来的趋势是，云平台作为计算资源和存储资源的底层，支撑着上层的大数据平台，而大数据的发展为云服务的落地找到了更多的实际应用。大数据和云的融合是重大的趋势，这两个技术是相辅相成的关系。