O que é infraestrutura de IA?
Com o aumento do uso de inteligência artificial (IA) no nosso dia a dia, é essencial ter uma estrutura que possibilite fluxos de trabalho eficazes e eficientes. É aí que entra a infraestrutura de inteligência artificial (ou de IA).
Uma infraestrutura bem projetada ajuda cientistas de dados e desenvolvedores a acessar dados, implantar algoritmos de machine learning e gerenciar os recursos de computação do hardware.
A infraestrutura de IA combina as tecnologias de inteligência artificial e machine learning (IA/ML) para desenvolver e implantar soluções de dados confiáveis e escaláveis. É a tecnologia que possibilita o machine learning (aprendizado de máquina), permitindo que máquinas pensem como humanos.
Machine learning é a técnica de treinamento de computadores para encontrar padrões, fazer previsões e aprender com a experiência sem que seja necessário programá-los explicitamente. Ele pode ser aplicado à IA generativa, graças ao deep learning, uma técnica de machine learning utilizada para analisar e interpretar grandes quantidades de dados.
Stack de tecnologia para a infraestrutura de IA
Stack de tecnologia é um conjunto de tecnologias, frameworks e ferramentas usados para criar e implantar aplicações de software. Visualmente, essas tecnologias se "empilham" (stack em inglês) umas sobre as outras para criar uma aplicação. Incluir um stack de tecnologia na infraestrutura de IA acelera o desenvolvimento e a implantação de aplicações utilizando três camadas essenciais.
Com a camada de aplicações, as pessoas podem colaborar com máquinas ao trabalhar com ferramentas como apps de ponta a ponta ou voltadas para o usuário final. Aplicações voltadas para o usuário final são normalmente desenvolvidas usando frameworks de IA open source para criar modelos personalizáveis e atender a necessidades empresariais específicas.
A camada de modelo ajuda no funcionamento de soluções de IA. Essa camada requer uma solução de hospedagem para implantação. Três modelos formam a base dessa camada.
- IA genérica: simula a capacidade do cérebro humano de pensar e tomar decisões. Por exemplo, aplicações de IA como o ChatGPT e DALL-E da OpenAI.
- IA específica: usa dados específicos para gerar os resultados exatos. Por exemplo, tarefas como a geração de textos publicitários e letras de música.
- IA hiperlocal: a inteligência artificial que pode alcançar os maiores níveis de precisão e relevância, projetada para ser especialista em sua área de atuação. Por exemplo, escrita de artigos científicos e criação de modelos de design de interiores.
A camada de infraestrutura inclui o hardware e o software necessários para criar e treinar modelos. Processadores especializados, como GPUs (hardware) e ferramentas de otimização e implantação (software), entram nessa camada. Serviços de cloud computing também fazem parte da camada de infraestrutura.
Componentes da infraestrutura de IA
Agora que já discutimos as três camadas de uma infraestrutura de IA, vamos conhecer alguns componentes necessários para criar, implantar e manter modelos de IA.
Armazenamento de dados
Armazenamento de dados é a coleta e retenção de informações digitais: os bits e bytes das aplicações, protocolos de rede, documentos, mídias, catálogos de endereços, preferências dos usuários e muito mais. O armazenamento de dados é importante para guardar, organizar e recuperar informações da IA.
Gerenciamento de dados
O gerenciamento de dados é o processo de reunir, armazenar e utilizar os dados, o que costuma ser viabilizado por softwares específicos. Esse processo permite compreender quais dados você tem, onde eles estão localizados, quem é o proprietário, quem pode vê-los e como são acessados. Com controles e implementação apropriados, os fluxos de trabalho do gerenciamento de dados oferecem as informações analíticas necessárias para tomar as melhores decisões.
Frameworks de machine learning
Machine learning (ML) é uma subcategoria da inteligência artificial (IA) que usa algoritmos para identificar padrões e fazer previsões dentro de um conjunto de dados, enquanto os frameworks oferecem as ferramentas e bibliotecas necessárias.
Operações de machine learning
Operações de machine learning (MLOps) são um conjunto de práticas de fluxo de trabalho para otimizar o processo de produção, manutenção e monitoramento de modelos de ML. Inspirado nos princípios de DevOps e GitOps, o MLOps busca estabelecer um processo contínuo e evolutivo para integrar modelos de ML em processos de desenvolvimento de software.
Recursos da Red Hat
Por que a infraestrutura de IA é importante?
Uma infraestrutura de IA sólida com componentes bem estabelecidos contribui para a inovação e eficiência. No entanto, há benefícios, desafios e aplicações a se considerar ao criar essa infraestrutura.
Benefícios
A infraestrutura de IA traz diversos benefícios para suas operações de IA e organizações. Um deles é a escalabilidade, que dá a oportunidade de aumentar ou diminuir as operações sob demanda, principalmente com soluções de IA/ML baseadas na nuvem. Outro é a automação, que permite reduzir os erros em trabalhos repetitivos e melhorar o tempo de entrega.
Desafios
Apesar dos benefícios, a infraestrutura de IA ainda apresenta alguns desafios. Um dos maiores é a quantidade e qualidade dos dados a serem processados. Como os sistemas de IA dependem de grandes quantidades de dados para aprender e tomar decisões, os métodos tradicionais de armazenamento e processamento de dados podem não ser suficientes diante da escala e complexidade das cargas de trabalho da IA. Outro grande desafio é a necessidade de analisar e tomar decisões em tempo real. Essa necessidade significa que a infraestrutura precisa processar dados rápida e eficientemente, algo a ser considerado na de hora integrar a solução ideal para gerir grandes volumes de dados.
Aplicações
Existe aplicações capazes de lidar com esses desafios. Com os serviços de computação em nuvem do Red Hat® OpenShift®, você pode criar, implantar e escalar aplicações rapidamente. Além disso, é possível aumentar a eficiência melhorando a consistência e a segurança com gerenciamento e suporte proativos. O Red Hat Edge ajuda você a fazer a implantação mais perto de onde os dados são coletados e a obter insights acionáveis.
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