Zanesljiva podlaga za inovacije na področju umetne inteligence: Priprava analitične platforme AI za ekipo razvijalcev Izvajanje pametnih rešitev v maloprodaji

Infrastruktura za analitiko umetne inteligence – primer uvedbe YOLO in Proxmox s strani INTROSERV

V svetu, kjer je umetna inteligenca ključno gonilo inovacij, sta hitrost in zanesljivost infrastrukture odločilni za uspeh projekta. Ekipa razvijalcev z Danske se je soočila s potrebo po vzpostavitvi platforme za izgradnjo analitičnega sistema za maloprodajno verigo supermarketov z uporabo nevronskega omrežja YOLO.

Projekt je imel velik praktični poslovni pomen, zato je ekipa podjetja INTROSERV takoj začela izbirati in vzpostavljati platformo v skladu s tehničnimi specifikacijami naročnika.

Cilji:

Vzpostavitev strežniške platforme za nevronsko omrežje YOLO

• Izbira prave platforme: Izberite konfiguracijo strežnika z grafičnim procesorjem v okviru sprejemljivega proračuna za postavitev sistema YOLO.
• Platforma za virtualizacijo: Projekt je zahteval uporabo več virtualnih strojev.
• Varna povezava med podatkovnim centrom in supermarketom: Ker lahko preneseni video podatki vsebujejo zaupne informacije ali slike kupcev, ki niso privolili v objavo videa, je bil obvezen varen prenos.
• Redundanca na ravni diska: Čeprav prepoznavanje v realnem času ni bilo potrebno, so bili dolgi izpadi zaradi ponovne namestitve ali rekonfiguracije nesprejemljivi.
• Varnostno kopiranje in hitra obnova v primeru okvare: Projekt je vključeval številne nastavitve v vsakem virtualnem računalniku, zato je bil zanesljiv sistem varnostnega kopiranja in obnovitve bistvenega pomena.
• Stabilna omrežna povezljivost: Sistem pametne analitike temelji na videonadzoru, zato je bila potrebna zadostna pasovna širina za ducat hkratnih tokov in dodatna zmogljivost za delovanje CRM.

Rezultati:

Vključitev strežnika GPU, Proxmox VE in varnega prenosa videoposnetkov za analitiko maloprodaje

• Izbrana ustrezna platforma: Nameščen je bil namenski strežnik z grafičnim procesorjem NVIDIA RTX 2080Ti, ki zagotavlja zadostno zmogljivost za obdelavo videa YOLO.
• Nameščen hipervizor Proxmox VE: Ta odprtokodna rešitev omogoča prehod grafičnega procesorja v virtualne računalnike.
• Konfiguracija strežnika VPN in predora: Ves promet med strežnikom in supermarketom poteka izključno prek tunela VPN WireGuard.
• RAID1 konfiguriran za vse skupine diskov: Odpravljene so posamezne točke odpovedi zaradi okvare diska. Omogočeno je bilo proaktivno spremljanje z opozorili v primeru nepravilnosti strojne opreme.
• Nastavitev varnostnega kopiranja in obnovitve: Izvedene so bile redne varnostne kopije virtualnih strojev za hitro obnovitev sistema v primeru okvare.
• Zagotovljena je stabilna omrežna povezljivost: Izbran je bil načrt z razširjeno pasovno širino za neprekinjen prenos video podatkov iz nadzornih kamer.

Kontekst: Kako YOLO in umetna inteligenca izboljšata delovanje supermarketa

Razvojna skupina, specializirana za rešitve umetne inteligence za maloprodajo, se je na podjetje INTROSERV obrnila z zahtevo po okolju za sklepanje za nevronsko mrežo računalniškega vida - Ultralytics YOLOv11.

Njihov cilj: analizirati vedenje kupcev v verigi majhnih supermarketov za povečanje povprečne vrednosti naročila, oceniti učinkovitost promocijskih stojal in transparentov, optimizirati delovanje blagajn v času največjih ur, določiti te največje ure za posamezno lokacijo ter optimizirati postavitev izdelkov na podlagi vročih in hladnih območij v trgovini.

Vodstvo je ugotovilo, da obstoječe metode analize (ki so temeljile na poročilih o prodaji in intuiciji vodij) niso bile zadostne. Potrebno je bilo globlje, tehnološko podprto razumevanje vedenja kupcev.

Ta projekt analitike z umetno inteligenco je bilo načrtovano uvesti v vseh ključnih poslovalnicah, začenši z nekaj novo odprtimi lokacijami.

Ta projekt je zahteval več kot le "najem strežnika" - potreboval je specializirano, varno okolje, pripravljeno na posebne delovne obremenitve AI.

Izziv: Kako z uporabo umetne inteligence zbrati natančne podatke o vedenju strank

Glavni izziv: zgraditi uporabno in učinkovito analitično platformo za maloprodajo, kjer preprosta statistika ni dovolj.

Kako zajeti natančne podatke o gibanju več sto strank, ne da bi pri tem motili njihovo nakupovalno izkušnjo? In kako te podatke spremeniti v konkretne, merljive poslovne vpoglede?

Medtem ko se je ekipa za razvoj umetne inteligence ukvarjala z integracijo nevronskih mrež, je bila vzpostavitev infrastrukture v celoti zaupana podjetju INTROSERV.

Projekt je takoj vzbudil zanimanje tehničnih strokovnjakov podjetja INTROSERV. Zaradi jasnega nabora ciljev in zahtev je bila ustrezna konfiguracija že na zalogi in pripravljena za hitro uvedbo. Ekipa podjetja INTROSERV je natančno vedela, kako varno prenesti več video tokov visoke ločljivosti v podatkovni center.

Rešitev: Namenski strežniki z grafičnimi procesorji s sistemom Proxmox za analitiko, ki temelji na tehnologiji YOLO

Ekipa INTROSERV je razvila in uvedla večkomponentno rešitev z dvema namenskima strežnikoma s Proxmox VE in Proxmox Backup Server.

To omogoča učinkovito ločevanje virov, izolacijo nalog in popolno varnostno kopiranje virtualnih računalnikov za obnovitev po nesreči.

Pregled infrastrukture: Več virtualnih strojev

Virtualni stroj št. 1: omrežni prehod s pfSense

• Naloge: Varnostna povezljivost in nadzor dostopa do strežniške infrastrukture.
• Izvedba: Nameščena sta bila usmerjevalnik pfSense in strežnik WireGuard VPN. Notranje omrežje supermarketa - v katerem delujejo videonadzorne kamere - je varno povezano s strežnikom podatkovnega centra prek šifriranega tunela VPN.

Virtualni stroj št. 2: Jedro umetne inteligence (YOLO + grafični procesor)

• Naloge: Natančna nastavitev modela YOLO z referenčnimi videoposnetki in zaznavanje predmetov v realnem času.
• Izvajanje: Izvedba: Ključni virtualni stroj. Z uporabo PCI passthrough v Proxmox VE je bil grafični procesor NVIDIA RTX 2080 Ti dodeljen neposredno temu virtualnemu računalniku. S tem je bila zagotovljena skoraj naravna zmogljivost za:
• fino nastavitev modela: usposabljanje YOLO po meri na posnetkih nadzornih kamer za povečanje natančnosti zaznavanja.
• Prepoznavanje: Prepoznavanje: obdelava video tokov v realnem času, zaznavanje ljudi in sledenje gibanju.

Virtualni stroj #3: Analitika in CRM

Naloge: Zbiranje, shranjevanje in vizualizacija podatkov.

• Izvajanje: Izvedba: Tu je bil nameščen sistem CRM, ki prejema obdelane podatke iz virtualnega stroja št. 2: koordinate oseb, čas bivanja, velikost čakalne vrste. Sistem ustvarja zemljevide gibanja, toplotne zemljevide, grafe prometa in podrobna poslovna poročila.

Varnostni strežnik Proxmox:

Naloge: Hramba varnostnih kopij VM.

Izvedba: Izvedba: Način namestitve: nameščen na ločenem strežniku, ki je prek posebnega lokalnega vmesnika povezan z glavnim strežnikom. Strežnik Proxmox Backup Server je zagotavljal avtomatizirano in varno izdelavo varnostnih kopij vseh podatkov VM.

Uporabljene konfiguracije namenskega strežnika

INTROSERV: vaš tehnološki partner za inovacije

Z oddajo celotne vzpostavitve infrastrukture podjetju INTROSERV se je lahko naročnikova razvojna ekipa v celoti osredotočila na izboljšanje modela umetne inteligence in delo s podatki.

Namesto da bi stranka porabila čas za izbiro strojne opreme, nastavitev zaščite in konfiguracijo visoke razpoložljivosti, je dobila platformo, pripravljeno za produkcijo - zlahka ponovljivo na vseh prihodnjih lokacijah.

V času objave je stranka uspešno integrirala analitični sistem, prva maloprodajna lokacija pa že prejema dnevna poročila o vedenju strank. Ti vpogledi pomagajo vodstvu pri sprejemanju informiranih odločitev o optimizaciji prodaje in strategijah umeščanja izdelkov.

Ta projekt dokazuje, da INTROSERV ni le ponudnik, temveč pravi tehnološki partner, ki jez zanesljivo infrastrukturo pripravljenpodpirati kompleksne IT-projekte.

Ta projekt dokazuje, da INTROSERV ni le izvajalec, temveč pravi tehnološki partner, ki je sposoben zagotoviti uspeh pri kompleksnih projektih IT.

Za izbiro optimalne infrastrukture za vaš projekt se obrnite na INTROSERV-ov prodajni oddelek.