La 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 efectivos y eficientes. En este punto es donde entra en juego la infraestructura de inteligencia artificial.
Una infraestructura con un diseño adecuado permite que los desarrolladores y los analistas accedan a los datos, implementen algoritmos de machine learning (aprendizaje automático) y gestionen los recursos informáticos del hardware.
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. 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 volúmenes de datos.
Stack tecnológica de 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. Si la representamos gráficamente, todos estos elementos se "apilan" unos sobre otros para desarrollar una aplicación. Una stack tecnológica para la infraestructura de inteligencia artificial permite 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: Replica la capacidad humana de razonar 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: Puede alcanzar los niveles más altos de precisión y relevancia. Está diseñada para funcionar como especialista en su área. 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 describimos las tres capas de una infraestructura de inteligencia artificial, analicemos algunos elementos imprescindibles para diseñar, implementar y mantener los modelos de este tipo de tecnología.
Almacenamiento de datos
El almacenamiento de datos es la recopilación y conservación de la información digital, es decir, de los bits y bytes 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 elemento es fundamental porque permite almacenar, organizar y recuperar información de inteligencia artificial.
Gestión de datos
La gestión de 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.
Software para la optimización del rendimiento
Obtén el máximo rendimiento de tu hardware con software de optimización como vLLM y llm-d.
- vLLM significa modelo virtual de lenguaje de gran tamaño y es una biblioteca de código open source. Permite que los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) realicen cálculos a gran escala de manera más eficiente. En concreto, vLLM es un servidor de inferencia que agiliza los resultados de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa mediante un uso más adecuado de la memoria de la GPU.
- llm-d es marco open source desarrollado en Kubernetes que acelera la inferencia distribuida en entornos a gran escala. Basado en el potencial de vLLM, coordina el procesamiento para que se ejecute de manera ágil y eficiente.
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 de machine learning
Las operaciones de 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. Se basan en los principios de DevOps y GitOps y buscan establecer un proceso en evolución constante para integrar este tipo de modelos en el desarrollo de software.
Recursos de Red Hat
Importancia de la infraestructura de inteligencia artificial
Una infraestructura de inteligencia artificial sólida con elementos consolidados contribuye a la innovación tecnológica y la eficiencia. Sin embargo, cuando se diseña este tipo de infraestructura, es fundamental tener en cuenta las ventajas, los desafíos y las aplicaciones.
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, en especial 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 agiliza el tiempo de respuesta.
Desafíos
Aunque la infraestructura de inteligencia artificial ofrece numerosas ventajas, también plantea algunos desafíos. Uno de los principales es la cantidad de datos que deben procesarse y su calidad. Como 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 los datos con rapidez y eficacia, por lo cual es necesario adoptar la solución adecuada que permita gestionar grandes volúmenes de datos.
Aplicaciones
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 y la seguridad con la gestión y el soporte preventivos para aumentar la eficiencia. Red Hat Edge te permite realizar implementaciones más cerca de donde se recopilan los datos y obtener información útil.
Seguridad
La seguridad de la inteligencia artificial protege las aplicaciones de los ataques maliciosos que tienen como objetivo debilitar cargas de trabajo, manipular datos o robar información confidencial. Adapta los principios de confidencialidad, integridad y disponibilidad al ciclo de vida de la inteligencia artificial y a los ecosistemas técnicos. Para proteger tus sistemas de inteligencia artificial, es fundamental comprenderlos en su totalidad. Cuanto más domines la tecnología y la infraestructura que los respalda, más efectiva será tu protección.
Impacto de la infraestructura de inteligencia artificial en la inferencia
Al planificar tu infraestructura de inteligencia artificial, recuerda que la inferencia es clave. La forma en que implementes tu infraestructura puede tener un gran impacto en las funciones de inferencia. La infraestructura de inteligencia artificial puede afectar:
- la latencia;
- los tokens generados por segundo;
- la simultaneidad de usuarios;
- los costos.
Contar con una infraestructura que no respalde la inferencia puede generar tiempos de respuesta más lentos y bloqueos a causa de la latencia, además de aumentar los costos relacionados con la adaptabilidad. Es por eso que el hardware y el software que te permiten realizar inferencias pueden facilitar o entorpecer tu estrategia de inteligencia artificial.
¿De qué manera agiliza la inferencia la arquitectura de mezcla de expertos?
La mezcla de expertos (MoE) es una técnica de arquitectura de modelos que agiliza la inferencia de inteligencia artificial dirigiendo las tareas a la parte más capaz del modelo.
Para superar desafíos como la latencia y las limitaciones de recursos, MoE crea una red neuronal que permite realizar inferencias más rápidas a gran escala. Los modelos de mezcla de expertos están especialmente entrenados para responder a subcategorías particulares con rapidez y precisión. Esto permite que los LLM se muevan con mayor rapidez y precisión a gran escala.
La mayoría de los modelos base utilizan un tipo de red neuronal conocido como transformador. Los transformadores ayudan a los modelos a registrar relaciones y dependencias contextuales en las secuencias de datos. Los desarrolladores suelen remplazar las arquitecturas densas por las MoE para aumentar la eficiencia de los modelos.
La mezcla de expertos está compuesta por dos partes principales: las capas de redes neuronales escasas y la red de enrutamiento. La arquitectura de MoE permite que varios modelos especializados trabajen en conjunto. Por eso, el enrutador muchas veces identifica más de un experto que puede responder a la petición con rapidez. Luego de que los expertos completan sus tareas, la red de enrutamiento recopila los resultados y los combina para lograr una respuesta final unificada.
Red Hat puede ayudarte
Red Hat® AI está diseñada para realizar inferencias rápidas, flexibles y eficientes a través de su servidor con vLLM . Conecta los modelos a tus datos de manera confiable para unificar la personalización y el desarrollo de agentes especializados en una sola plataforma. Nuestros productos están diseñados con una base open source y te brindan el control total de los flujos de trabajo de inteligencia artificial en cualquier escala.
La cartera de productos de Red Hat AI incluye Red Hat AI Enterprise, una plataforma para implementar, gestionar y ajustar la inferencia de esta tecnología y las aplicaciones que la utilizan, además de los flujos de trabajo de inteligencia artificial con agentes (Agentic AI) en cualquier infraestructura.
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