机器学习 API为开发人员提供了强大的工具，使他们无需从头开始构建应用程序，即可将复杂的算法和模型集成到应用程序中。这些 API 通过为不同任务提供预先训练的模型和标准化方法，简化了开发过程。这些任务包括图像识别、自然语言处理和预测分析。这种可访问性使机器学习变得民主化，因此不同专业知识的开发人员都可以有效地利用尖端技术。当您使用机器学习 API 在现代 Web 基础架构中托管模型时，它可以大大提高 AI/ML 功能的采用和集成。
在本文中，我们整理了一份机器学习最佳 API 列表。我们还介绍了 ML API 如何为我们带来好处、它们的实际用例以及如何在应对当前挑战的同时实现可扩展性。
核心要点
- 机器学习 API 可将 AI 功能无缝集成到应用程序中。即使您缺乏该领域的专业知识，也可以使用强大的 AI 模型。
- 机器学习 API 可加速产品开发、增强可扩展性并促进模块化。在各种应用程序中部署 AI 驱动的解决方案变得更加容易。
- 领先的机器学习 API（例如 OpenAI、Google Cloud AI/ML、IBM Watson Discovery、Microsoft Azure AI Services 和 NLP Cloud）提供专门的工具和服务。它们可以执行自然语言处理、图像分析和数据提取等任务。
了解机器学习 API
机器学习 API 为强大的预训练模型和算法提供了标准化接口。无论您需要哪种类型的模型或应用程序，标准化都可以大大简化集成过程和工作量。应用程序还可以轻松地与软件系统的不同部分建立统一的通信。
这些 API 通常通过互联网运行，开发人员向 API 端点发送需要处理的数据的请求。然后，API 使用其机器学习模型处理这些数据并返回包含所需结果的响应。此过程抽象了机器学习的复杂性，使开发人员无需深入研究模型训练或数据预处理的细节即可利用 AI。
例如，在图像识别任务中，开发人员可以将图像文件发送到专为图像分析而设计的 API 端点。该 API 使用其预先训练的模型来识别图像中的对象或特征，并以结构化格式（如 JSON 或 XML）返回结果。同样，在情绪分析中，开发人员可以将文本片段发送到 API，该 API 会分析并返回情绪分数，指示文本是带有积极、消极还是中性情绪。这些 API 处理繁重的数据处理和模型推理工作，以便开发人员可以专注于应用程序端，整合结果。
除了提供预先训练的模型外，许多 ML API 还提供自定义选项。这些选项允许开发人员根据特定用例或数据集微调模型。这种自定义涉及向 API 提供额外数据，从而调整模型的参数以更好地满足应用程序的需求。
使用机器学习 API 的主要优势
- 您可以轻松访问强大的 ML 功能，而无需自行构建、训练或部署模型。您无需花费资源进行数据收集、模型训练和优化。标准化接口可轻松集成。此外，模型的回收和重用可大大减少构建 AI 驱动解决方案的时间和精力。
- 这些 API 通常在基于云的平台上运行。这确保了根据需求的可扩展性，并且应用程序可以处理不同的工作负载而不会降低性能。
- 机器学习 API 可让您访问其提供商不断更新和维护的最先进的模型和技术。应用程序可从 AI 的最新进展中受益，而无需深入的知识或手动更新。
- 如上一节所述，许多 ML API 允许自定义。开发人员可以微调模型以满足特定需求或数据集。
ML API 提供可与机器学习模型交互的统一端点。这简化了将 AI 功能集成到现有系统中的过程。
此外，您可以轻松地在独立组件和模型之间建立交互，而无需任何深度集成。这种模块化使不同的应用程序和用户能够高效地访问和使用 AI 模型。
面向开发人员的顶级机器学习 API
机器学习 API 的主要提供商包括：
- OpenAI
- Google Cloud 人工智能/机器学习
- IBM Watson 发现
- Microsoft Azure 人工智能服务
- NLP云
每个平台都提供独特的功能，在以下部分中，我们将更深入地讨论这些平台，以帮助您为自己的应用程序决定最合适的平台。
OpenAI API
OpenAI 提供了当今最前沿的一些人工智能模型。ChatGPT 和 DALL-E 因其多功能性和性能而脱颖而出，成为目前最受欢迎的两种生成式 AI 工具。
ChatGPT是一种能够生成类似人类文本的对话式 AI 模型。它广泛应用于客户支持、内容创建和虚拟助手等应用。该模型在自然语言处理 (NLP) 任务方面的专业知识使其成为构建 NLP 解决方案的开发人员的一个有吸引力的选择。OpenAI API允许完全和自定义地访问 ChatGPT 的功能，开发人员已利用这些功能构建突破性解决方案。
而DALL-E则擅长图像生成。它可以根据文本描述创建高质量的图像。这为数字艺术、广告和视觉内容创作开辟了新的可能性。
Google Cloud AI/ML API
Google Cloud 提供了广泛的 AI 和机器学习产品套件，旨在满足广泛的需求。
例如，Vertex AI 平台提供了一套用于创建、训练、测试、监控、调整和部署 AI 模型的全套工具，其中包括一个 API。此类平台在整个机器学习生命周期内为开发人员提供支持。它还包括用于快速原型设计和安全实验的 Vertex AI Notebooks。
此外，Google Cloud 的 AI/ML 套件包含以下专用 API：
- 视频智能 API 可以分析视频以识别超过 20,000 个物体、地点和动作。
- 使用 Dialogflow API，开发人员可以在他们的应用程序中构建自然的对话体验。
- Speech-to-Text API 提供高精度语音识别。
- 文本转语音API 提供自然的语音合成。
Google Cloud Platform 提供的一些其他 AI 服务包括：
- Vision AI为图像识别和分析提供预先训练的模型。
- 自然语言人工智能为情感分析、实体识别和语言翻译提供预训练模型。
- Translation AI为语言翻译提供预先训练的模型/
- Document AI提供用于数据提取和文档处理的预训练模型。
Google Cloud 为您提供一个统一的平台，一切开箱即用。无论您的用例如何，您都可能找到适合的解决方案。您还可以享受无需前期投资的随用随付定价模式。
IBM Watson Discovery API
IBM Watson Discovery API 具有复杂的数据提取和模式分析功能，使其成为数据科学家的宝贵工具。它还可以高效处理非结构化数据。企业使用它来分析大量文本并发现隐藏的模式和见解。
IBM Watson Discovery 使用自定义 NLP 模型和 LLM 来提供强大的自然语言处理。这使得该 API 成为复杂文本分析的合适工具 – 例如，在解释和响应客户查询的客户服务应用程序中。此外，研究人员和开发部门使用此 API 从大量数据集中提取有价值的信息。
Microsoft Azure 人工智能服务
[Microsoft Azure AI 服务] 为一系列 AI 解决方案提供可靠且可扩展的平台。例如，Azure AI 语言服务（以前称为文本分析服务）提供了用于情绪分析、关键短语提取和语言检测的预构建模型。
这些服务旨在通过云部署处理具有可扩展性和灵活性的大规模文本和计算机视觉工作流程。
NLP云
NLP Cloud专注于自然语言处理任务。该平台提供强大的工具，用于情感分析、内容审核和文本摘要。此自然语言 API 可以对词性进行分类并分析文本以推断特定于语言的元数据，使其成为处理非结构化文本的多功能工具。
开发人员可以使用 NLP Cloud 生成文本和网页摘要。这简化了内容管理并改善了用户体验。
专用机器学习 API
通用机器学习 API 提供广泛的功能，而专用 API 则针对特定任务。它们可以显著提高特定领域应用程序的性能和准确性。
例如：
- 对于需要精确面部分析的应用程序，SkyBiometry提供了先进的面部识别和特征检测功能。
- Roboflow Universe的图像相似性 API 可以分析图像以确定它们的视觉相似性。
- Perspective API可以检测有毒、淫秽、侮辱或威胁性文本，以用于内容审核和用户保护等用例。
让我们进一步了解这些 API。
天空生物测量
SkyBiometry 的面部识别 API 可以以惊人的精度检测图像中的面部。您可以检测面部特征并实现实时面部跟踪。这使其成为安全、监控和用户身份验证应用程序的强大工具。
Roboflow 宇宙
Roboflow Universe 的图像相似性 API 可在两幅图像之间创建特征印记。特征印记以数学方式表示图像的视觉特征。通过计算特征点之间的距离，该 API 可以确定两幅图像之间的相似性。从事涉及大型图像数据集的项目的开发人员可能会发现此 API 特别有用。
透视 API
Perspective API 是一种 NLP 工具，旨在识别和标记潜在的有害、淫秽、侮辱或威胁性文本。它利用高级算法来分析语言模式并确定文本中的潜在危害程度。如果您希望应用程序审核用户生成的内容并维护安全的在线环境，Perspective API 可以证明非常有用。
将机器学习 API 集成到您的应用程序中
集成过程从选择适合您的项目需求的 API 开始。例如，如果您需要图像识别功能，您可以选择 Google Cloud Vision 或 Microsoft Azure 的计算机视觉 API 等 API。选择后，请仔细阅读文档以了解如何使用 API，包括可用端点、身份验证方法、加密和请求-响应格式。标准化端点可确保应用与 API 交互方式的一致性。
接下来，您将在应用程序中实现从端点发送和接收数据的 API。这涉及使用必要的参数和身份验证令牌构建 HTTP 请求。例如，对于文本分析 API，您将向包含文本数据的 API 发送 POST 请求。您的实现必须妥善解决可能发生的任何错误。为了获得成功的响应，您必须正确提取有用的信息，例如情绪分数或分类标签。
最重要的是，您需要准备和格式化输入数据，以使其符合 ML API 的要求。您可能需要对数据进行分析、清理、验证和转换，以确保数据适合分析并获得最佳结果。
注意模型交互端点的标准化。UbiOps 等平台为数据科学代码提供了易于使用的部署层，即使您上传新代码，也能以标准化格式维护端点。这种标准化简化了集成过程，并确保应用程序能够与机器学习模型进行一致交互。
管理和扩展您的机器学习模型
有效管理机器学习模型可确保您的 AI 应用在解决实际问题时具有出色的性能和可靠性。以下是一些需要考虑的关键点：
- MLflow 和 TensorBoard 等工具有助于跟踪准确度、精确度、召回率和延迟等关键指标，从而提供对生产环境中模型行为的洞察。
- 团队可以使用 DVC 或 Git 等平台实施版本控制来管理模型变更和更新。这样如果出现问题，可以轻松回滚。
- 日志和警报系统（例如 Datadog 或 Prometheus 的日志和警报系统）有助于检测异常或性能下降。
- 随着数据模式的发展，模型保持相关性和有效性也很重要。因此，使用 Kubeflow 等工具中的自动化管道用新数据重新训练模型。
对于扩展 ML 模型，可以考虑以下一些策略：
- 确保模型在不同的需求和增加的工作负载下表现良好。
- 工程师可以使用 Kubernetes 或 Amazon SageMaker 等基于云的解决方案来有效地协调和管理资源。
- 负载平衡是必要的，以防止任何单个模型实例成为瓶颈。为此，NGINX 等工具可以将传入请求分发到多个实例。
- 开发人员可以使用量化或模型修剪等技术来优化模型的速度和资源效率。这些通常使用 TensorFlow Lite 或 ONNX 等框架来实现。
- 对于自定义模型，将模型工件存储在同一 Google Cloud 项目内的 Cloud Storage 存储桶中可确保可访问性和安全性。
机器学习 API 的实际用例
机器学习 API 在解决不同行业的现实问题中发挥了至关重要的作用。例如：
- 在医疗保健领域，Highmark Health 等组织使用 AI 来提高护理服务、药物研发和临床试验规划的效率。美国退伍军人事务部利用 AI 来提高偏远军事设施癌症检测的准确性。
- Snapchat 的 My AI 聊天机器人使用 OpenAI 的GPT 系列大型语言模型(LLM)。
- Khan Academy 的 Khanmigo 使用 OpenAI 的 GPT-4 提供个人辅导和教学辅助。
- 在交通运输领域，德克萨斯州中部区域交通管理局利用 Vertex AI 实现运营现代化，提高效率和服务交付。
- 在客户服务方面，百思买和 Magalu 等公司已经创建了人工智能虚拟助手，以增强客户参与度和支持。
- 此外，丰田投资的公司Woven也利用人工智能实现自动驾驶。
常见挑战和解决方案
机器学习解决方案的实施面临着一系列独特的挑战。
- ML 模型依赖于大量、多样化且高质量的数据集。否则，模型性能不佳且结果不准确。彻底的数据清理、预处理和增强技术可以确保数据质量并解决不平衡问题。投资数据收集和标记工作也有助于提高数据可用性。
- 特征选择是一个从大量数据集中找出最相关特征的过程，可能是一个非常耗时的过程。有效的特征选择对于构建准确的模型是必不可少的，各种技术和工具都可以协助这一过程。
- 优化 ML 模型需要调整超参数以调整学习率和性能。适当的数据预处理和优化技术可以确保模型得到适当的训练并在实际应用中表现良好。
概括
在这篇博文中，我们讨论了机器学习 API 的工作原理以及针对不同用例存在的不同类型。人工智能领域发展迅速。未来似乎有望看到人工智能民主化与这些新创新一起获得更多主流吸引力。开源人工智能和机器学习 API 等趋势证实了全球社区致力于让人工智能更简单、更易于用户使用的承诺。
现在，利用强大的机器学习和 AI API 生态系统，比以往任何时候都更有可能打造具有影响力的产品。但对于未来的关键挑战，持续监控、了解和研究 AI 产品的不同方面至关重要。