Red Hat SummitLa infraestructura de inteligencia artificial
Con el creciente uso de la inteligencia artificial en nuestra vida cotidiana, es fundamental contar con una estructura que permita flujos de trabajo eficaces y eficientes. En este punto es donde entra en juego la infraestructura de inteligencia artificial (infraestructura de IA).
Una infraestructura con un diseño adecuado facilita a los desarrolladores y los analistas el acceso a los datos, la implementación de algoritmos de machine learning (aprendizaje automático) y la gestión de los recursos informáticos del hardware.
La infraestructura de inteligencia artificial combina la tecnología de inteligencia artificial y machine learning para desarrollar e implementar soluciones de datos confiables y con capacidad de ajuste. Gracias a esta tecnología, el machine learning logra que las máquinas piensen como las personas.
El machine learning 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. Se puede aplicar a la inteligencia artificial generativa y es posible gracias al deep learning (aprendizaje profundo), una técnica de machine learning que se utiliza para analizar e interpretar grandes cantidades de datos.
Stack tecnológica para la infraestructura de inteligencia artificial
Una stack tecnológica es un conjunto de tecnologías, marcos y herramientas que se utilizan para diseñar e implementar aplicaciones de software. En su aspecto gráfico, todas ellas se "apilan" unas sobre otras para desarrollar una aplicación. Una stack tecnológica para la infraestructura de inteligencia artificial puede agilizar el desarrollo y la implementación de las aplicaciones a través de tres capas esenciales.
La capa de aplicaciones permite que los equipos trabajen en conjunto con las máquinas cuando utilizan herramientas como las aplicaciones integrales o aquellas orientadas al usuario final. Por lo general, estas últimas se diseñan a partir de marcos open source de inteligencia artificial y crean modelos que se pueden personalizar para satisfacer las necesidades específicas de la empresa.
La capa del modelo facilita el funcionamiento de los productos de inteligencia artificial y requiere una solución de alojamiento para su implementación. En esta capa, se distinguen tres modelos que sirven de base:
- Inteligencia artificial general: imita la capacidad del cerebro humano para pensar y tomar decisiones. Por ejemplo, las aplicaciones de inteligencia artificial, como ChatGPT y DALL-E de OpenAI.
- Inteligencia artificial específica: usa datos específicos para generar resultados precisos. Por ejemplo, tareas como la generación de textos publicitarios o letras de canciones.
- Inteligencia artificial hiperlocal: es aquella que puede alcanzar los niveles más altos de precisión y relevancia, y está diseñada para que sea especialista en su campo. Por ejemplo, la redacción de artículos científicos o la creación de maquetas de diseño de interiores.
La capa de infraestructura incluye distintos elementos de hardware y software que se necesitan para diseñar y entrenar los modelos, entre los que se encuentran los procesadores especializados, como las GPU (hardware), y las herramientas de optimización e implementación (software). Los servicios de cloud computing también forman parte de esta capa.
Elementos de la infraestructura de inteligencia artificial
Ahora que ya conocemos las tres capas de una infraestructura de inteligencia artificial, analicemos algunos elementos imprescindibles para diseñar, implementar y mantener este tipo de modelos.
Almacenamiento de datos
El almacenamiento de datos es la recopilación y conservación de la información digital, es decir, de los bits y bytes que se encuentran detrás de las aplicaciones, los protocolos de red, los documentos, el contenido multimedia, las libretas de direcciones y las preferencias de los usuarios, entre otros. Este aspecto es fundamental porque permite almacenar, organizar y recuperar información sobre inteligencia artificial.
Gestión de los datos
La gestión de los datos es el proceso de recopilación, almacenamiento y uso de los datos que suelen proporcionar los sistemas de software de gestión. Te permite estar al tanto de los datos que posees, conocer su ubicación y propietario, y saber quién puede verlos y cómo se accede a ellos. Con la implementación y los controles adecuados, los flujos de trabajo de gestión ofrecen la información analítica necesaria para tomar mejores decisiones.
Marcos de machine learning
El machine learning es una subcategoría de la inteligencia artificial que utiliza algoritmos para identificar patrones y hacer predicciones dentro de un conjunto de datos, mientras que los marcos proporcionan las herramientas y las bibliotecas adecuadas para ello.
Operaciones del machine learning
Las operaciones del machine learning (MLOps) son un conjunto de prácticas para los flujos de trabajo cuyo objetivo es optimizar el proceso de producción, mantenimiento y supervisión de los modelos. Están inspiradas en los principios de DevOps y GitOps y pretenden establecer un proceso en evolución constante para integrar este tipo de modelos en el desarrollo de software.
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Importancia de la infraestructura de inteligencia artificial
Una infraestructura de inteligencia artificial sólida con elementos consolidados contribuye a la innovación y la eficiencia. Sin embargo, cuando se diseña este tipo de infraestructura es preciso tener en cuenta las aplicaciones, las ventajas y los desafíos que conlleva.
Ventajas
La infraestructura de inteligencia artificial ofrece varias ventajas para las operaciones y las empresas. Una de ellas es la capacidad de ajuste, que permite ampliar y reducir las operaciones en función de las exigencias del caso, sobre todo con las soluciones de inteligencia artificial/machine learning basadas en la nube. Otra ventaja es la automatización, que reduce los errores en las tareas repetitivas y aumenta la velocidad de distribución de los productos.
Desafíos
Aunque la infraestructura de inteligencia artificial ofrece numerosas ventajas, también plantea algunos desafíos. Uno de los principales radica en la cantidad y la calidad de los datos que deben procesarse. Dado que los sistemas de inteligencia artificial se basan en grandes volúmenes de datos para aprender y tomar decisiones, los métodos tradicionales de almacenamiento y procesamiento no son suficientes para hacer frente a la magnitud y la complejidad de sus cargas de trabajo. Otro gran desafío es la necesidad de realizar análisis y tomar decisiones en tiempo real. Para que esto sea posible, la infraestructura debe procesar la información con rapidez y eficacia y, por lo tanto, es necesario adoptar la solución adecuada que permita gestionar grandes volúmenes de datos.
Aplicaciones
Actualmente hay aplicaciones que pueden hacer frente a estos desafíos. Con los servicios de nube de Red Hat® OpenShift®, puedes diseñar, implementar y ajustar las aplicaciones de manera rápida. También puedes mejorar la uniformidad, la seguridad y, por tanto, la eficiencia con la gestión y el soporte preventivos. Con Red Hat Edge, puedes implementar más cerca de donde se recopilan los datos y obtener información procesable.
Red Hat puede ayudarte
Red Hat® AI es nuestra cartera de productos de inteligencia artificial basada en soluciones que nuestros clientes ya conocen. Gracias a ellas, nuestros productos siguen siendo confiables, flexibles y adaptables.
Red Hat AI permite que las empresas:
- adopten y generen innovaciones con la inteligencia artificial de forma rápida;
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