Una base affidabile per l'innovazione dell'IA: Preparazione di una piattaforma analitica di IA per un team di sviluppatori Implementazione di soluzioni intelligenti nella vendita al dettaglio

In un mondo in cui l'intelligenza artificiale è uno dei principali motori dell'innovazione, la velocità e l'affidabilità dell'infrastruttura determinano il successo di un progetto. Un team di sviluppatori danesi si è trovato di fronte alla necessità di implementare una piattaforma per la costruzione di un sistema di analisi per una catena di supermercati che utilizza la rete neurale YOLO.
Il progetto aveva una forte rilevanza pratica per il business e il team INTROSERV ha iniziato immediatamente a selezionare e configurare la piattaforma secondo le specifiche tecniche del cliente.

Obiettivi:

Configurazione di una piattaforma server per la rete neurale YOLO

• Selezionare la piattaforma giusta: scegliere una configurazione di server GPU con un budget accettabile per l'implementazione di YOLO.
• Piattaforma di virtualizzazione: Il progetto richiedeva l'uso di più macchine virtuali.
• Connessione sicura tra il centro dati e il supermercato: Poiché i dati video trasmessi possono contenere informazioni riservate o immagini di clienti che non hanno acconsentito alla pubblicazione del video, era obbligatorio garantire una trasmissione sicura.
• Ridondanza a livello di disco: Sebbene non fosse richiesto il riconoscimento in tempo reale, i lunghi tempi di inattività dovuti alla reinstallazione o alla riconfigurazione erano inaccettabili.
• Backup e ripristino rapido in caso di guasto: Il progetto prevedeva numerose impostazioni in ogni macchina virtuale, per cui era essenziale disporre di un sistema di backup e ripristino affidabile.
• Connettività di rete stabile: Il sistema di analisi intelligente si basa sui feed della videosorveglianza e richiede una larghezza di banda sufficiente per una dozzina di flussi simultanei, oltre a una capacità extra per le operazioni di CRM.

Risultati:

Implementazione di GPU Server, Proxmox VE e trasmissione video sicura per l'analisi della vendita al dettaglio

• Piattaforma idonea selezionata: È stato implementato un server dedicato con una GPU NVIDIA RTX 2080Ti, che offre prestazioni sufficienti per l'elaborazione video YOLO.
• Installazione dell'hypervisor Proxmox VE: Questa soluzione open-source consente il GPU Passthrough alle macchine virtuali.
• Server e tunnel VPN configurati: Tutto il traffico tra il server e il supermercato passa esclusivamente attraverso un tunnel VPN WireGuard.
• RAID1 configurato per tutti i gruppi di dischi: Eliminazione dei singoli punti di guasto dovuti a guasti del disco. È stato attivato il monitoraggio proattivo con avvisi in caso di anomalie hardware.
• Configurazione di backup e ripristino: Backup regolari delle macchine virtuali per un rapido ripristino del sistema in caso di crash.
• È assicurata una connettività di rete stabile: È stato scelto un piano con una larghezza di banda estesa per gestire i trasferimenti ininterrotti di dati video dalle telecamere di sorveglianza.

Contesto: Come YOLO e l'AI migliorano le operazioni del supermercato

Un team di sviluppo specializzato in soluzioni di AI per il retail si è rivolto a INTROSERV con la richiesta di un ambiente di inferenza per una rete neurale di computer vision - Ultralytics YOLOv11.

Il loro obiettivo: analizzare il comportamento dei clienti in una piccola catena di supermercati per aumentare il valore medio degli ordini, valutare l'efficacia di stand e banner promozionali, ottimizzare le prestazioni delle casse durante le ore di punta, determinare tali ore di punta per ogni sede e ottimizzare il posizionamento dei prodotti in base alle zone calde e fredde all'interno del negozio.

La direzione si è resa conto che i metodi di analisi esistenti (basati sui rapporti di vendita e sull'intuizione dei manager) erano insufficienti. Era necessaria una comprensione più approfondita e tecnologica del comportamento dei clienti.

Il progetto di analisi AI è stato pianificato per essere esteso a tutte le filiali chiave, a partire da alcune sedi di nuova apertura.

Questo progetto richiedeva qualcosa di più del semplice "affitto di un server": era necessario un ambiente specializzato e sicuro, pronto a gestire carichi di lavoro specifici di IA.

La sfida: come raccogliere dati accurati sul comportamento dei clienti utilizzando l'IA

La sfida principale: creare una piattaforma analitica efficiente e fattibile per il settore retail, dove le semplici statistiche sono insufficienti.

Come acquisire dati accurati sui movimenti di centinaia di clienti senza interrompere la loro esperienza di acquisto? E come trasformare questi dati in informazioni commerciali concrete e misurabili?

Mentre il team di sviluppo dell'intelligenza artificiale si è occupato dell'integrazione della rete neurale, la configurazione dell'infrastruttura è stata completamente affidata a INTROSERV.

Il progetto ha suscitato immediatamente l'interesse degli specialisti tecnici di INTROSERV. Grazie a una serie di obiettivi e requisiti chiari, una configurazione adeguata era già disponibile e pronta per una rapida implementazione. Il team INTROSERV sapeva esattamente come trasferire in modo sicuro più flussi video ad alta risoluzione al centro dati.

La soluzione: Server GPU dedicati con Proxmox per analisi basate su YOLO

Il team INTROSERV ha sviluppato e implementato una soluzione multicomponente utilizzando due server dedicati con Proxmox VE e Proxmox Backup Server.

Ciò consente un'efficiente separazione delle risorse, l'isolamento delle attività e il backup completo delle macchine virtuali per il disaster recovery.

Panoramica dell'infrastruttura: Macchine virtuali multiple

Macchina virtuale n. 1: Gateway di rete con pfSense

• Compiti: Connettività sicura e controllo degli accessi all'infrastruttura server.
• Implementazione: Sono stati implementati un router pfSense e un server VPN WireGuard. La rete interna del supermercato, dove operano le telecamere di videosorveglianza, è connessa in modo sicuro al server del data center tramite un tunnel VPN crittografato.

Macchina virtuale #2: AI Core (YOLO + GPU)

• Compiti: Messa a punto del modello YOLO con fotogrammi video di riferimento e rilevamento di oggetti in tempo reale.
• Implementazione: La macchina virtuale chiave. Utilizzando il PCI passthrough in Proxmox VE, la GPU NVIDIA RTX 2080 Ti è stata assegnata direttamente alla VM. Questo ha fornito prestazioni quasi native per:
• Messa a punto del modello: Formazione YOLO personalizzata su filmati di sorveglianza per aumentare la precisione del rilevamento.
• Riconoscimento: Elaborazione del flusso video in tempo reale, rilevamento delle persone e tracciamento dei movimenti.

Macchina virtuale n. 3: Analisi e CRM

Compiti: Raccolta, archiviazione e visualizzazione dei dati.

• Implementazione: È stato implementato un sistema CRM per ricevere i dati elaborati dalla VM #2: coordinate delle persone, tempi di permanenza, dimensioni delle code. Il sistema genera mappe di movimento, heatmap, grafici del traffico pedonale e report aziendali dettagliati.

Server di backup Proxmox:

Attività: Repository di backup delle macchine virtuali.

Implementazione: Installato su un server separato, collegato tramite un'interfaccia locale dedicata al server principale. Proxmox Backup Server ha garantito backup automatici e sicuri di tutti i dati delle macchine virtuali.

Configurazioni server dedicate utilizzate

INTROSERV: il vostro partner tecnologico per l'innovazione

Esternalizzando l'intera configurazione dell'infrastruttura a INTROSERV, il team di sviluppo del cliente ha potuto concentrarsi completamente sul miglioramento del modello AI e sul lavoro con i dati.

Invece di dedicare tempo alla selezione dell'hardware, all'impostazione della protezione e alla configurazione dell'alta disponibilità, il cliente ha ricevuto una piattaforma pronta per la produzione, facilmente replicabile in tutte le sedi future.

Al momento della pubblicazione, il cliente ha integrato con successo il sistema di analisi e la prima sede di vendita al dettaglio sta già ricevendo rapporti giornalieri sul comportamento dei clienti. Questi dati aiutano il management a prendere decisioni informate sull'ottimizzazione delle vendite e sulle strategie di posizionamento dei prodotti.

Questo progetto dimostra che INTROSERV non è solo un fornitore, ma un vero e proprio partner tecnologico, prontoa supportare progetti IT complessi con un'infrastruttura affidabile.

Questo progetto dimostra che INTROSERV non è solo un fornitore, ma un vero e proprio partner tecnologico in grado di garantire il successo di progetti IT complessi.

Per scegliere l'infrastruttura ottimale per il vostro progetto, contattate il reparto commerciale di INTROSERV.