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 (aprendizado de máquina) 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, permitindo que máquinas aprendam com dados e tomem decisões como humanos.
Machine learning é a técnica de treinar computadores para identificar padrões, fazer previsões e aprender com a experiência sem a necessidade de uma programação explícita. 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 desenvolver e implantar aplicações de software. Visualmente, essas tecnologias se "empilham" (stack em inglês) umas sobre as outras para desenvolver 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 demandas 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 geral: simula a capacidade do cérebro humano de processar informações 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 desenvolver 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 desenvolver, 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 usar 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.
Software de otimização
Execute seu hardware com o máximo de eficiência com softwares de otimização como o vLLM e o llm-d.
- O vLLM, modelo virtual de linguagem de larga escala, é uma biblioteca de código open source. Ele ajuda Large Language Models (LLMs) a fazer cálculos com mais eficiência e em grande escala. Especificamente, o vLLM é um servidor de inferência que acelera as respostas de aplicações de IA generativa ao utilizar a memória da GPU de forma mais eficiente.
- O llm-d é um framework open source do Kubernetes que acelera a inferência distribuída em grande escala. Ele aproveita o poder do vLLM para coordenar o processamento e garantir que ele ocorra da forma mais rápida e eficiente possível.
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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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 inteligência artificial e machine learning 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 hora de integrar a solução ideal para gerir grandes volumes de dados.
Aplicações
Existem aplicações que conseguem responder a esses desafios. Com os Serviços em nuvem do Red Hat® OpenShift®, é possível desenvolver, 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 implantar mais perto de onde os dados são coletados e a obter insights acionáveis.
Segurança
A segurança de IA protege aplicações de inteligência artificial contra ataques maliciosos que visam enfraquecer cargas de trabalho, manipular dados ou roubar informações confidenciais. Ela adapta os princípios de confidencialidade, integridade e disponibilidade ao ciclo de vida da IA e aos ecossistemas técnicos. Para proteger seus sistemas de IA, é importante entendê-los bem. Quanto melhor você entender sua tecnologia de IA e a infraestrutura, melhor poderá protegê-la.
Como a infraestrutura de IA afeta a inferência?
Ao pensar sobre a infraestrutura de IA, é importante não esquecer a inferência. Sua infraestrutura pode ter um grande impacto nos recursos de inferência. A infraestrutura de IA pode afetar:
- Latência.
- Tokens gerados por segundo.
- Simultaneidade de usuários.
- Custos.
Sem suporte adequado à inferência, a infraestrutura de IA pode gerar respostas mais lentas, obstáculos à latência e elevar o custo da escalabilidade. Por isso, o hardware e o software que viabilizam a inferência podem determinar o sucesso ou o fracasso da sua estratégia de IA.
Como a arquitetura da combinação de especialistas acelera a inferência?
A combinação de especialistas (MoE) é uma técnica de arquitetura aplicada a modelos de IA que reduz o tempo da inferência direcionando cada tarefa à parte mais capacitada do modelo.
Para superar os desafios como latência e restrições de recursos, a MoE cria uma rede neural que acelera a inferência em grande escala. Os modelos que usam essa arquitetura passam por um treinamento para oferecer respostas sobre subcategorias específicas com mais rapidez e precisão. Isso ajuda os LLMs a se moverem com mais rapidez e precisão em grande escala.
A maioria dos modelos fundamentais usam um tipo de rede neural conhecido como modelo de transformação. Ele ajudam a identificar relações contextuais e dependências nas sequências de dados. É comum que desenvolvedores substituam arquiteturas complexas por MoEs para tornar o modelo mais eficiente.
Uma MoE é composta por duas partes: camadas de redes neurais esparsas e rede de gating. A arquitetura da MoE permite que vários modelos especializados trabalhem juntos. Por isso, não é raro que o roteador identifique mais de um especialista capaz de responder ao prompt rapidamente. Após os especialistas concluírem a tarefa, a rede de gating coleta e combina os resultados para gerar uma resposta final coesa.
Como a Red Hat pode ajudar
O Red Hat® AI foi criado para oferecer inferências rápidas, flexíveis e eficientes por meio de um servidor com tecnologia vLLM. Ele conecta modelos aos seus dados de maneira confiável para unificar a personalização e o desenvolvimento de agentes especializados em uma plataforma. Desenvolvidas sobre uma base open source, nossas soluções oferecem controle total dos fluxos de trabalho de IA de ponta a ponta em qualquer escala.
O Red Hat AI Portfolio agora inclui o Red Hat AI Enterprise: uma plataforma para implantar, gerenciar e escalar inferência de IA, fluxos de trabalho de agentic AI e aplicações com IA em qualquer infraestrutura.
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