Com'è fatta l'infrastruttura alla base dell'intelligenza artificiale?

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Automazione rapida con l'intelligenza artificiale

Leggendo l'ebook potrai scoprire come Red Hat® Ansible® Lightspeed utilizza IBM Watsonx Code Assistant per consentirti di trasformare le tue iniziative di automazione in codice per Red Hat Ansible Automation Platform, con l'aiuto di prompt basati sul linguaggio naturale.

Dato il crescente impiego di tecnologie basate sull'intelligenza artificiale (IA) nelle attività quotidiane, è essenziale predisporre un ambiente in grado di migliorare l'efficienza e l'efficacia dei flussi di lavoro. L'infrastruttura di intelligenza artificiale si inserisce esattamente in questo contesto. 

Un'infrastruttura ben progettata aiuta i data scientist e gli sviluppatori ad accedere ai dati, a distribuire gli algoritmi di machine learning e a gestire le risorse di elaborazione degli hardware.

L'infrastruttura di intelligenza artificiale (IA) combina le tecnologie di artificial intelligence e machine learning (AI/ML) per sviluppare e distribuire soluzioni affidabili e scalabili per i dati. Si tratta della tecnologia alla base del machine learning che permette alle macchine di pensare come farebbe un essere umano.

Il machine learning è una tecnica che permette di addestrare i computer a individuare schemi, a eseguire analisi predittive e a imparare dall'esperienza, senza alcuna programmazione esplicita. Si può applicare all'intelligenza artificiale generativa e si fonda sul deep learning, una tecnica di apprendimento automatico utilizzata per l'analisi e l'interpretazione di grandi volumi di dati.

Lo stack tecnologico dell'infrastruttura di IA

Con stack tecnologico si intende un insieme di tecnologie, framework e strumenti utilizzati per sviluppare e distribuire le applicazioni software. Queste tecnologie sono per così dire "impilate" le une sulle altre e insieme formano l'applicazione. Lo stack tecnologico di un'infrastruttura di intelligenza artificiale è in grado di velocizzare lo sviluppo e il deployment delle applicazioni grazie a tre livelli fondamentali. 

Il livello delle applicazioni offre agli utenti l'opportunità di collaborare con le tecnologie durante l'utilizzo di strumenti come app end-to-end o app rivolte agli utenti finali. In genere per lo sviluppo delle applicazioni rivolte agli utenti finali si usano framework di IA open source per sviluppare modelli personalizzabili e adattabili alle esigenze dell'azienda. 

Il livello del modello consente ai prodotti IA di funzionare. Questo livello richiede una soluzione di hosting per il deployment e comprende tre modelli che fungono da base.

  • Intelligenza artificiale generale: IA generale: è capace di emulare le modalità di ragionamento e pensiero nonché processi decisionali degli esseri umani, ad esempio ChatGPT e DALL-E, sviluppati da OpenAI. 
  • Intelligenza artificiale specifica: viene addestrata su dati specifici ed è in grado di espletare le richieste con maggiore precisione, ad esempio attività come la creazione di testi pubblicitari o del testo di una canzone. 
  • Intelligenza artificiale iperlocale: raggiunge livelli di accuratezza e rilevanza molto elevati, ed è progettata per un impiego specialistico. Pensiamo alla stesura di articoli scientifici o alla generazione di mockup nel campo dell'interior design.

Il livello dell'infrastruttura contiene i componenti software e hardware per lo sviluppo e l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale. Rientrano in questo livello i processori specifici come le GPU (hardware) e gli strumenti per l'ottimizzazione e il deployment (software). Anche i servizi di cloud computing fanno parte del livello dell'infrastruttura. 

Una volta analizzati i tre livelli dell'infrastruttura di IA, è bene esaminare alcuni dei componenti necessari per lo sviluppo, il deployment e la manutenzione dei modelli di intelligenza artificiale. 

Storage dei dati

Lo storage dei dati è il processo di raccolta e conservazione di informazioni digitali, ovvero bit e byte che costituiscono applicazioni, protocolli di rete, documenti, supporti, rubriche dei contatti, preferenze degli utenti e molto altro. Disporre di un valido sistema di storage dei dati è fondamentale per archiviare, organizzare e attingere alle informazioni necessarie per l'IA.

Gestione dei dati

La gestione dei dati è il processo di acquisizione, archiviazione e utilizzo dei dati, spesso agevolato dagli appositi software gestionali. Permette di sapere quali dati sono disponibili, dove si trovano, chi ne è il proprietario, chi può vederli e chi vi può accedere. Abbinati a implementazioni e controlli adeguati, i flussi di lavoro di gestione dei dati forniscono le informazioni analitiche necessarie per migliorare il processo decisionale.

Framework di machine learning

Il machine learning (ML) è una sotto categoria dell'intelligenza artificiale (IA) che utilizza gli algoritmi per identificare degli schemi nei dati e utilizzarli per eseguire analisi predittive. I framework mettono a disposizione gli strumenti e le librerie necessari. 

Metodologie MLOps

L'approccio MLOps (Machine Learning Operations) è un insieme di metodologie per i flussi di lavoro pensato per semplificare il processo di produzione, gestione e monitoraggio dei modelli di machine learning (ML). Ispirato ai principi DevOps e GitOps, MLOps punta a creare una procedura continua e in costante evoluzione per l'integrazione dei modelli di ML nei processi di sviluppo del software.

Top considerations for building a production-ready AI/ML environment

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Considerazioni essenziali per la creazione di un ambiente di AI e ML production ready.

Una solida infrastruttura di IA con componenti consolidati contribuisce all'innovazione e all'efficienza. Tuttavia, quando si progetta un'infrastruttura di IA, è necessario considerare vantaggi, problematiche e scenari di utilizzo.

Vantaggi

L'infrastruttura di IA offre diversi vantaggi per le organizzazioni e le operazioni di IA. Uno di questi è la scalabilità, ovvero la possibilità di estendere o ridurre la portata delle operazioni in base alle esigenze, in particolare nel caso delle soluzioni di AI/ML basate sul cloud. Un altro vantaggio è l'automazione che consente di ridurre gli errori e ottenere tempi di erogazione più veloci. 

Sfide

L'infrastruttura di IA offre innegabili vantaggi ma pone anche alcune sfide. Una delle difficoltà più grandi è legata alla quantità e alla qualità dei dati che occorre elaborare. Poiché i sistemi di intelligenza artificiale necessitano di grandi volumi di dati per apprendere e prendere decisioni, spesso i metodi tradizionali di storage ed elaborazione dei dati non sono adatti a gestire la portata e la complessità dei carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale. Anche la necessità di analizzare e prendere decisioni in tempo reale costituisce una difficoltà notevole. Le aziende devono infatti riuscire a integrare la soluzione adeguata che permetta all'infrastruttura di elaborare enormi volumi di dati rapidamente e in maniera efficiente.

Applicazioni

Esistono diverse applicazioni che possono aiutare a superare gli ostacoli appena elencati. I servizi cloud di Red Hat® OpenShift® velocizzano lo sviluppo, il deployment e la scalabilità delle applicazioni. La gestione e il supporto proattivi consentono di aumentare l'efficienza, migliorare la coerenza e incrementare la sicurezza. Red Hat Edge permette di eseguire il deployment in prossimità dell'ubicazione in cui si raccolgono i dati e consente di ottenere informazioni utilizzabili.

L'intelligenza artificiale sta trasformando non solo la vita di tutti i giorni ma anche le organizzazioni. Le piattaforme open source di Red Hat permettono di realizzare, distribuire e monitorare modelli e applicazioni di IA, stimolano così nuove esperienze e scoperte in tutti i settori e garantiscono adattabilità al futuro. 

Red Hat OpenShift AI è un insieme di strumenti basati sull'intelligenza artificiale e pensati per l'intero ciclo di vita delle iniziative e dei modelli di AI/ML. Include Red Hat OpenShift AI. Questa soluzione assicura anche coerenza, semplicità di utilizzo e la possibilità di eseguire i deployment dal cloud all'edge, considerando che il cloud ibrido è l'infrastruttura più diffusa per l'IA.

Red Hat OpenShift AI offre un ambiente flessibile che permette a data scientist, ingegneri e sviluppatori di progettare, distribuire e integrare progetti più rapidamente. Tra le sue funzionalità non mancano la sicurezza integrata e l'integrazione del ciclo di vita degli operatori. Offre anche Jupyter-as-a-Service con associati TensorFlow, Pytorch e altre librerie framework. Il servizio di artificial intelligence (AI) integra le soluzioni di numerosi partner tecnologici (Starburst, IBM, Anaconda, Intel e NVIDIA). Questo consente di provare nuovi strumenti per l'acquisizione dei dati, la creazione e il deployment dei modelli e il monitoraggio in un ambiente cloud native moderno.

Sfruttando come base l'infrastruttura di Red Hat, i partner per l'IA contribuiscono alla creazione di nuove soluzioni che ottimizzano lo sviluppo di applicazioni di AI/ML. Le tante soluzioni includono: integrazione e preparazione dei dati, sviluppo e addestramento dei modelli di intelligenza artificiale, gestione dei modelli ed elaborazione di inferenze sulla base di nuovi dati. 

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Un modello di base è una particolare tipologia di modello di machine learning (ML) che viene addestrato per eseguire una specifica gamma di attività. 

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Una piattaforma per modelli fondativi concepita per sviluppare, testare ed eseguire, in modo semplice, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) della famiglia Granite per applicazioni aziendali.

Il portfolio di soluzioni incentrate sull'IA è una gamma di strumenti che permettono di addestrare, ottimizzare, impiegare, monitorare e gestire iniziative e modelli di AI/ML su Red Hat OpenShift.

Una piattaforma applicativa di livello enterprise che grazie a servizi verificati consente la distribuzione delle app su un'ampia gamma di infrastrutture. 

Red Hat Ansible Lightspeed with IBM watsonx Code Assistant è un servizio di IA generativa progettato da e per gli sviluppatori, gli operatori e gli autori dell'automazione Ansible. 

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