2026 年数据就绪指数:了解成功实现 AI 的基础

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Cloudera 和 Salt AI 如何携手为生命科学领域提供旗舰级人工智能基础平台

Aber Whitcomb
Andreas Skouloudis Headshot
摩天大楼的窗户、天空与云层

生命科学人工智能需要模式,而非一次性概念验证

生命科学团队正在处理比以往任何时候都更多的数据、模型,并面临更严格的监管审查。而这些数据——组学、影像、电子健康记录、试验方案、真实世界证据等——都以非结构化格式存储,难以搜索和管理。

人工智能有潜力重新定义生命科学的可能性——将庞大且分散的生物和临床数据转化为可操作的智能,加速发现,提升决策,并最终更快地为患者带来拯救生命的创新。但首先,组织必须证明 AI 驱动的决策是可解释的、稳定的且合规的。

在这种环境下,一次性概念验证是不够的。为了在人工智能驱动的洞察力方面实现可接受的管理水平和信任度,生命科学组织需要将可信数据和计算基础与能够大规模协调模型和工作流程的智能层相结合。

Cloudera 和 Salt AI 合作:面向大规模情境化可信 AI 的参考架构

Cloudera 和 Salt AI 正在合作,能够为生命科学团队提供强有力的参考组合。

  • Cloudera 提供了一个开放的数据湖库和企业 AI 平台,集成了流数据、数据工程、数据仓库和机器学习/生成式人工智能,并通过 SDX 实现统一的治理和安全层。该框架具备基于属性的数据访问控制、数据血缘以及主动元数据丰富和编目功能。

  • Salt AI 利用了这些基础安全机制,并在 AI 模型和数据之间增加了编排层。可扩展的基础设施持续捕捉上下文——提示、系统提示、工作流程设计、运行性能、用户角色和数据源——使复杂的用例能够充分发挥专业和通用 AI 模型的价值。用于智能体操作的工具调用可通过 Salt 的 txt2 助手轻松启用,而管线则在画布中以可视化方式生动呈现,直观展示数据流的具体方式。

这种合作使生命科学组织能够在本地、公有云和混合环境中应用细粒度控制;使用任何适合特定任务的模型;并获得可审计的、可视化的记录,说明 AI 系统如何做出决策。

此外,Cloudera 和 Salt AI 在整个数据生命周期中提升计算和运营效率。借助 GPU 加速框架,Cloudera 在数据工程和大型语言模型推理工作负载上分别提升了 20 倍36 倍的效能。同样,Salt AI 还提供了一些优化功能,如平衡 CPU 和 GPU 进程的分离式计算架构、复杂的缓存系统,以及将人工智能模型交换、混合和组合到工作流程中的能力。管道越复杂,运行越多,在 Salt 上运行时计算效率越高。

专为适应更广泛的生态系统而设计

Cloudera 和 Salt 人工智能解决方案经过专门设计,可与每个客户现有的云、数据平台和人工智能工具生态系统无缝协作。它可以部署在客户的虚拟专用云 (VPC) 中,无需公共出口,并可与多种模型提供商、向量存储和数据系统集成。

Cloudera 基于 Apache Iceberg 构建的开放数据湖仓,提供了灵活且高性能的表格格式,结合了多功能分析和自动化数据管理能力(如模式和分区演化)。这种方法规范了特征工程工作流程,跨不同且多样化的数据源,促进生命科学领域的 GxP 合规

此外,Cloudera Iceberg REST 目录 可与支持 Apache Iceberg 表的其他公有云数据平台(如 Databricks、Snowflake)共享数据。Salt AI 提供了一种机制,可将文本查询转化为研发工作流程,从而协调大型语言模型、图数据库、建模工具和内部系统。此外,它还赋能研究人员将代码(如 Python 脚本)转换为可视化工作流程,促进研究团队间的跨职能协作。这些功能将孤立的研究计划民主化,并自动集成复杂的系统,无需耗费大量人力物力来构建定制的集成和编排逻辑,从而加快了创新周期。

对于将 Cloudera 作为标准配置的企业来说,这种合作关系提供了一条捷径:将管理数据与上下文协调相结合,为分子设计、药物再利用、转化医学、方案编写和医疗事务助理等用例做好准备。对于其他人来说,它是将现有数据平台与上下文优先的人工智能协调层结合起来的蓝图。

图 1.Cloudera 与 Salt AI 的合作如何加速生命科学领域的创新

图 1.Cloudera 与 Salt AI 的合作如何加速生命科学领域的创新

从实验到商业价值

在企业部署中,Cloudera 和 Salt AI 的结合使组织实现了前所未有的规模,达到了每小时数千个数据工程任务的吞吐量、更快速地构建复杂的研发工作流程原型,以及为 AlphaFold2 等机器学习工作负载带来性能和成本的显著提升。例如,Salt AI 的处理速度比之前的 Alphafold2 基准快了22倍。同样重要的是,这些收益伴随着完整的遥测、治理继承,以及每次工作流程运行的清晰审计跟踪。最终,团队可以专注于科学成果,而不是现有数据和技术解决方案的整合。

Salt AI 将继续投资于与云、数据平台和模型组成的广泛生态系统的互操作性,同时与 Cloudera 等合作伙伴合作,发布监管行业可以采用和调整的具体模式。对于生命科学团队来说,这意味着更多选择——以及更清晰的例子——将人工智能实验转化为耐用、可信赖的系统。了解更多关于 Cloudera 功能Salt AI 平台的更多信息。

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