Infraestrutura de Inteligência Artificial (IA)

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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.

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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. 

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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.  

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Recursos da Red Hat

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.

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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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Red Hat® AI é nosso portfólio de soluções de IA, desenvolvido com base em soluções em que nossos clientes confiam. Com essa base, nossas soluções permanecem consistentes, flexíveis e escaláveis.

O Red Hat AI pode ajudar as organizações a:

  • Adotar a IA e inovar rapidamente.
  • Reduzir as complexidades da entrega de soluções de IA.
  • Implante em qualquer ambiente.

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Parceiros do Red Hat AI

Além disso, nosso ecossistema de parceiros de IA está crescendo. Uma variedade de parceiros de tecnologia trabalham com a Red Hat para certificar a capacidade de operação com o Red Hat AI. Assim, você pode manter suas opções abertas.

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