¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial hace referencia a los procesos informáticos y los algoritmos estadísticos que simulan y mejoran la inteligencia humana.
Red Hat AI Enterprise
Una plataforma integrada de inteligencia artificial para diseñar y ejecutar modelos, agentes y aplicaciones eficientes y rentables en cualquier infraestructura.
Destacados
¿Qué son los vLLM?
Los vLLM son conjuntos de código open source que ayudan a los modelos de lenguaje a realizar cálculos de manera más eficiente.
¿Qué es la inteligencia artificial soberana?
La inteligencia artificial soberana implica ser propietario de la tecnología de inteligencia artificial, mantener los datos en tus entornos locales y garantizar que los sistemas reflejen tus valores y requisitos legales únicos.
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Aspectos básicos de la inteligencia artificial
¿Qué es el machine learning?
El machine learning (aprendizaje automático) es la técnica que consiste en entrenar a una computadora para que encuentre patrones, realice predicciones y aprenda de la experiencia sin una programación explícita.
¿Qué es el deep learning?
El deep learning (aprendizaje profundo) es una técnica de inteligencia artificial que consiste en enseñar a las computadoras a procesar los datos utilizando algoritmos inspirados en el cerebro humano.
Los modelos base para la inteligencia artificial
Se trata de modelos de machine learning (aprendizaje automático) que se entrenan previamente para llevar a cabo diversas tareas.
¿Qué son los modelos de lenguaje de gran tamaño?
Un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) es un tipo de modelo de inteligencia artificial que emplea técnicas de machine learning (aprendizaje automático) para comprender y generar lenguaje humano.
Diferencias entre los SLM y los LLM: ¿Qué son los modelos de lenguaje pequeños?
Un modelo de lenguaje pequeño (SLM) es una versión reducida de un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) que tiene más conocimientos especializados, se personaliza más rápido y es más eficiente durante su ejecución.
¿Qué es la inferencia de la inteligencia artificial?
La inferencia de la inteligencia artificial ocurre cuando un modelo de inteligencia artificial proporciona una respuesta a partir de datos. Es la fase final de un proceso complejo de tecnología de machine learning (aprendizaje automático).
La infraestructura de inteligencia artificial
La infraestructura de inteligencia artificial combina la tecnología de inteligencia artificial y machine learning (aprendizaje automático) para desarrollar e implementar soluciones de datos confiables y con capacidad de ajuste.
Las plataformas de inteligencia artificial
Las plataformas de inteligencia artificial son conjuntos integrados de tecnologías para desarrollar, entrenar y ejecutar modelos de machine learning (aprendizaje automático).
Tipos de inteligencia artificial
¿Qué es la IA generativa?
La inteligencia artificial generativa es un tipo de tecnología que crea contenido nuevo a partir de los modelos de deep learning (aprendizaje profundo) que están entrenados con conjuntos grandes de datos.
Diferencias entre la inteligencia artificial predictiva y la generativa
La inteligencia generativa y la predictiva presentan diferencias sustanciales y se aplican a distintos casos prácticos. A medida que la inteligencia artificial evoluciona, establecer una distinción entre estos dos tipos permite conocer mejor sus diferentes funciones.
¿Qué es la inteligencia artificial con agentes?
La inteligencia artificial con agentes (Agentic AI) es un sistema de software que interactúa con datos y herramientas para que la intervención humana sea mínima.
Comparación entre la IA con agentes y la IA generativa
Explicación sobre la inteligencia artificial generativa y la inteligencia artificial con agentes (Agentic AI): Descubre el funcionamiento de cada una, sus ventajas particulares y la forma en que pueden trabajar juntas para obtener soluciones más inteligentes.
Mejoras en el modelo
¿Qué es la generación aumentada por recuperación?
La generación aumentada por recuperación (RAG) conecta los recursos externos a un LLM para obtener resultados más precisos de un modelo de inteligencia artificial generativa.
Diferencias entre la RAG y el perfeccionamiento del modelo
Tanto la generación aumentada por recuperación (RAG) como el perfeccionamiento tienen como objetivo mejorar los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), pero usan métodos diferentes. Con la RAG no se alteran los modelos, mientras que con el perfeccionamiento se deben ajustar sus parámetros.
¿Qué es el perfeccionamiento con eficiencia de parámetros?
El perfeccionamiento con eficiencia de parámetros (PEFT) es un conjunto de técnicas que permiten ajustar solo una parte de los parámetros de un LLM para utilizar menos recursos.
Diferencias entre LoRA y QLoRA
La adaptación de bajo rango (LoRA) y la adaptación de bajo rango cuantificada (QLoRA) son técnicas para entrenar modelos de inteligencia artificial.
¿Qué es InstructLab?
Con InstructLab, es más fácil personalizar los modelos de lenguaje de gran tamaño con datos privados.
¿Qué son los vLLM?
Los vLLM son conjuntos de código open source que ayudan a los modelos de lenguaje a realizar cálculos de manera más eficiente.
¿Qué es el protocolo de contexto de modelos?
Descubre la manera en que el protocolo de contexto de modelos (MCP) conecta las aplicaciones de inteligencia artificial con las fuentes de datos externas para que puedas diseñar flujos de trabajo más inteligentes.
¿Qué son los modelos como servicio?
Los modelos como servicio (MaaS) son un enfoque para distribuir modelos de inteligencia artificial como recursos compartidos, lo que permite que los usuarios de una empresa accedan a ellos en función de las necesidades.
¿Qué son los modelos Granite?
Los modelos Granite de IBM son una serie de LLM creados para las aplicaciones empresariales. Los modelos Granite admiten casos prácticos de inteligencia artificial generativa que utilizan lenguaje y código.
Inteligencia artificial a gran escala
¿Qué es la inteligencia artificial soberana?
La inteligencia artificial soberana implica ser propietario de la tecnología de inteligencia artificial, mantener los datos en tus entornos locales y garantizar que los sistemas reflejen tus valores y requisitos legales únicos.
¿Qué es llm-d?
llm-d es un marco open source de Kubernetes que agiliza la inferencia distribuida de los LLM a gran escala.
¿Qué es la inferencia distribuida?
La inferencia distribuida permite que los modelos de inteligencia artificial procesen las cargas de trabajo de manera más eficiente al dividir la tarea de inferencia entre un grupo de dispositivos interconectados.
La inteligencia artificial para empresas
La inteligencia artificial para empresas consiste en la integración de herramientas de esta tecnología y software de machine learning (aprendizaje automático) en los procesos y las operaciones a gran escala. Lo que antes llevaba años, hoy puede resolverse en semanas.
Edge AI: inteligencia artificial en el extremo de la red
Descubre cómo el Edge AI (la inteligencia artificial al extremo de la red) permite la toma de decisiones inteligentes en tiempo real en el extremo de la red, permitiendo un procesamiento de datos más rápido, una automatización mejorada y soluciones más inteligentes con Red Hat.
El concepto de MLOps
Las operaciones de machine learning (MLOps) son un conjunto de prácticas para los flujos de trabajo cuyo objetivo es optimizar el proceso de implementación y mantenimiento de los modelos de machine learning (aprendizaje automático).
¿Qué es LLMOps?
Las operaciones de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMOps) son métodos operativos que se usan para gestionar este tipo de modelos.
Todo sobre AIOps
AIOps (inteligencia artificial para las operaciones de TI) es un enfoque para automatizar las operaciones de TI con el machine learning (aprendizaje automático) y otras técnicas avanzadas de inteligencia artificial.
La seguridad de la inteligencia artificial
La seguridad de la inteligencia artificial protege las aplicaciones de los ataques maliciosos que tienen como objetivo debilitar las cargas de trabajo de inteligencia artificial, manipular datos o robar información confidencial.
Casos prácticos de la inteligencia artificial y el machine learning
Es importante comprender los beneficios de la inteligencia artificial y el machine learning (aprendizaje automático) y prepararse para los desafíos que presentan con respecto a tus procesos y cargas de trabajo empresariales específicos.
El uso de la inteligencia artificial en el sector de la salud
Descubre las ventajas y los desafíos de usar la inteligencia artificial en el sector de la salud y los beneficios que ofrece Red Hat.
IA en el sector bancario
En la nueva era de la inteligencia artificial y el machine learning (aprendizaje automático) en el sector bancario, sin dudas veremos mejoras en el servicio de atención al cliente y la eficiencia operativa.
Aplicación de la inteligencia artificial a las telecomunicaciones
Las soluciones adecuadas de TI permiten que las empresas de telecomunicaciones utilicen la inteligencia artificial de manera eficaz y rentable para hacer frente a los desafíos más comunes. Obtén más información al respecto.
Motivos para elegir Red Hat AI
Utiliza una base confiable que admite cualquier modelo y agente en todos los aceleradores de hardware y en la nube híbrida. Red Hat AI brinda a las empresas la libertad de implementar aplicaciones donde lo exijan sus requisitos de datos, de cumplimiento normativo y de costos.
Inferencia
Gestiona la complejidad de los modelos con inferencias rápidas y eficientes impulsadas por los modelos de lenguaje de gran tamaño virtuales (vLLM) y el control para ejecutar cualquier modelo en todos los aceleradores en la nube híbrida.
Datos
Personaliza los casos prácticos específicos de un área de la inteligencia artificial con agentes (Agentic AI) con modelos conectados a los datos privados de tu empresa.
Agentes
Simplifica y agiliza la adopción exitosa de la inteligencia artificial con agentes (Agentic AI) con supervisión y control.
Plataforma
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