Tiempo de lectura: 6 minutos | Fecha de publicación: 10 de marzo
Pila de IA ¿Qué es una pila de IA?
La pila de IA se refiere al conjunto de herramientas, tecnologías y marcos que funcionan conjuntamente para crear, entrenar, implementar y gestionar aplicaciones de IA. Abarca desde los marcos de procesamiento de datos y aprendizaje automático hasta servicios de nube e infraestructura de hardware, lo que permite a los desarrolladores y las organizaciones crear y escalar de manera efectiva soluciones de IA.
Ejemplos de productos dentro de la pila de IA:
TensorFlow: un marco de aprendizaje automático de código abierto que permite a los desarrolladores crear y entrenar modelos de aprendizaje profundo.
AWS Sagemaker: un servicio de nube proporcionado por Amazon Web Services que simplifica el proceso de creación, entrenamiento e implementación de modelos de aprendizaje automático a escala.
- Descripción general de una pila de IA
- Capa de infraestructura
- Capa de gestión de datos
- Capa de inferencia e implementación
- Capa de aplicación
- Conviértete en partner de HPE
¿Qué incluye una pila de IA?
A continuación se muestra un desglose detallado de las diferentes capas que conforman la pila de IA:
- Recopilación y preparación de datos: es la base de la pila de IA. Implica recopilar datos sin procesar de diversas fuentes y limpiarlos, organizarlos y prepararlos para usarlos en modelos de IA. Las herramientas y plataformas de esta capa ayudan a automatizar los pipelines de datos y a garantizar la calidad de los datos.
- Almacenamiento y gestión de datos: esta capa gestiona el almacenamiento, la organización y la accesibilidad de conjuntos de datos masivos. Las soluciones en este caso suelen incluir bases de datos, lagos de datos y servicios de almacenamiento en la nube que permiten la recuperación y gestión eficiente de datos.
- Desarrollo y entrenamiento de modelos: en esta capa, los desarrolladores crean y entrenan modelos de IA a partir de bibliotecas y marcos de aprendizaje automático. Las herramientas de esta categoría, como TensorFlow y PyTorch, permiten a los científicos de datos experimentar con sus modelos, entrenarlos y ajustarlos utilizando datos estructurados y desestructurados.
- Implementación y suministro de modelos: esta capa implica coger modelos entrenados e implementarlos en producción para que puedan usarse en aplicaciones en tiempo real. Las plataformas y los servicios en este caso se centran en escalar, supervisar y gestionar el rendimiento de los modelos, como AWS Sagemaker o soluciones basadas en Kubernetes.
- Infraestructura y computación: es la red troncal que impulsa la pila de IA. Incluye el hardware (como GPU y TPU) y los servicios de nube que proporcionan el poder de computación necesario para entrenar modelos complejos y ejecutar aplicaciones de IA a escala.
- Supervisión y optimización: una vez que los modelos están en producción, esta capa garantiza que funcionen de forma eficiente y uniforme. Las herramientas de supervisión llevan a cabo un seguimiento de métricas, detectan anomalías e identifican cuándo hay que volver a entrenar un modelo. Las soluciones de optimización también ajustan los recursos y los modelos para obtener el máximo rendimiento.
- Interfaces de usuario e integración: la capa final es donde los sistemas de IA se conectan con los usuarios y otros sistemas empresariales. Esto incluye API, paneles y herramientas de software que permiten que los resultados de IA sean accesibles para la toma de decisiones y el uso operativo y puedan aplicarse para estos fines.
Cada capa de la pila de IA tiene un papel crucial en la creación de un ecosistema de IA fiable y escalable, ya que permite a las empresas aprovechar la IA de forma efectiva desde la recopilación de datos hasta la integración para el usuario final. Entraremos más en detalle en lo que hace cada paso.
¿Qué infraestructura se necesita para una pila de IA?
Para lograr el dominio de la capa de infraestructura para ejecutar modelos de IA internamente, las empresas deben seguir varios pasos críticos:
Configuración de la infraestructura interna de IA:
- Adquisición de hardware: las empresas necesitan invertir en servidores y unidades de procesamiento de alto rendimiento como servidores Proliant o productos Cray, que ofrecen un poder computacional fiable. Las GPU (unidades de procesamiento gráfico) o las TPU (unidades de procesamiento tensorial) también resultan esenciales para acelerar el entrenamiento y la implementación de modelos de IA complejos.
- Soluciones de almacenamiento: el almacenamiento de datos a gran escala es necesario para gestionar las grandes cantidades de datos que se necesitan para entrenar modelos de IA. Esto incluye la configuración de lagos de datos o de sistemas de almacenamiento de alta capacidad y acceso rápido.
- Capacidades de red: se necesita una infraestructura de red fiable de alta velocidad para garantizar una transferencia de datos fluida entre las unidades de almacenamiento y las unidades de computación. Esto ayuda a mantener la eficiencia y la velocidad de los procesos de IA.
- Sistemas de energía y refrigeración: el hardware de alto rendimiento requiere mucha energía y genera calor, por lo que las empresas necesitan una fuente de alimentación fiable y sistemas de refrigeración avanzados para evitar el sobrecalentamiento y garantizar un rendimiento constante.
- Experiencia y gestión de TI: los equipos de TI cualificados resultan esenciales para configurar, gestionar y mantener la infraestructura, gestionar la resolución de problemas, optimizar el rendimiento e implementar medidas de seguridad.
- Protocolos de seguridad: la protección de datos confidenciales y el mantenimiento de operaciones seguras son de suma importancia. Las empresas deben implementar medidas integrales de ciberseguridad, como cortafuegos, cifrado y políticas de control de acceso.
Alternativas a la infraestructura interna:
Para las empresas que carecen del capital o los recursos para crear y mantener una infraestructura interna, las soluciones alternativas incluyen:
- Computación en la nube:
- Servicios de IA en la nube: proveedores como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform (GCP) ofrecen recursos de computación escalables y bajo demanda. Estos servicios permiten a las empresas alquilar potencia de procesamiento, almacenamiento y herramientas de inteligencia artificial sin tener que realizar inversiones iniciales en infraestructura.
- Ventajas: escalabilidad, menores costes iniciales, facilidad de configuración y acceso a servicios de IA avanzados.
- Consideraciones: gastos operativos recurrentes, dependencia de la conectividad a internet y preocupación por la privacidad de los datos.
- Alquiler de espacio en un centro de datos:
- Servicios de coubicación: las empresas pueden alquilar espacio en centros de datos para alojar sus propios servidores y sistemas de almacenamiento. Esto les permite gestionar su infraestructura de IA sin tener que crear ni mantener instalaciones físicas.
- Ventajas: acceso a energía, refrigeración, seguridad y conexiones de red fiables proporcionadas por el centro de datos.
- Consideraciones: requiere inversión inicial en hardware y experiencia en TI para gestionar servidores, además de tarifas de alquiler y mantenimiento continuadas.
Cada enfoque tiene sus propias ventajas y desventajas, y las empresas deben evaluar su presupuesto, sus requisitos de privacidad de los datos y sus necesidades de escalabilidad en el momento de decidir entre infraestructura interna, computación en la nube o soluciones de alquiler de centros de datos.
¿Qué gestión de datos se necesita para una pila de IA?
Para lograr el dominio de la capa de gestión de datos de la pila de IA, las empresas tienen que centrarse en crear un sistema fiable para recopilar, organizar, almacenar y procesar datos. Esto garantiza que los modelos de IA tengan acceso a datos de alta calidad para el entrenamiento y la inferencia.
Configuración de gestión de datos interna:
- Almacenamiento de datos centralizado: las empresas necesitan sistemas para gestionar grandes volúmenes de datos de forma eficiente. Se pueden implementar soluciones como HPE Ezmeral Data Fabric para lograr un almacenamiento, un acceso y una gestión de los datos sin fisuras. Esta plataforma proporciona almacenamiento de datos escalable y garantiza que los datos estén disponibles y sean fiables para el entrenamiento y el análisis de modelos de IA.
- Integración de datos y pipelines: resulta esencial establecer pipelines de datos que puedan extraer datos de varias fuentes (como bases de datos, dispositivos IoT y almacenamiento en la nube). Esto garantiza que los datos puedan procesarse y moverse sin problemas por la infraestructura. HPE Ezmeral Data Fabric admite capacidades de integración de datos que permiten un acceso unificado a los datos en entornos híbridos.
- Herramientas de procesamiento de datos: estas herramientas ayudan a preparar los datos limpiándolos, normalizándolos y formateándolos para los modelos de IA. Por ejemplo, Apache Spark y Hadoop son marcos populares de procesamiento de datos de código abierto que permiten el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos.
- Seguridad de datos y cumplimiento: con el aumento de las normativas, las empresas tienen que asegurarse de que sus sistemas de gestión de datos cumplan con las leyes de privacidad de los datos (como el RGPD o la CCPA). Para proteger la información confidencial, se deben integrar medidas de seguridad, como el cifrado de datos y el control de acceso.
- Escalabilidad y rendimiento: la capa de datos debe poder escalarse a medida que aumente la necesidad de datos. Las soluciones de datos de HPE están diseñadas para escalarse según las necesidades del negocio, pero tecnologías alternativas como Databricks (basado en Apache Spark) también brindan capacidades escalables de procesamiento de datos y aprendizaje automático.
Alternativas para la capa de gestión de datos:
Para las empresas que no pueden gestionar los datos internamente o que prefieren no hacerlo, existen soluciones de terceros y basadas en la nube:
- Servicios de gestión de datos en la nube:
- Amazon S3 & AWS Glue: estos servicios proporcionan herramientas de almacenamiento en la nube e integración de datos escalables, lo que permite la recopilación, la preparación y la gestión de datos eficientes.
- Microsoft Azure Data Lake Storage: ofrece una solución de lago de datos segura y escalable con alta disponibilidad e integración con otros servicios de Azure para el procesamiento y el análisis de datos.
- Google Cloud BigQuery: un almacén de datos completamente gestionado que permite el análisis de datos en tiempo real y se integra bien con varias herramientas de inteligencia artificial de Google Cloud.
- Plataformas de gestión de datos de terceros:
- Snowflake: una solución de almacenamiento de datos que ofrece capacidades de escalabilidad y compartición de datos en tiempo real, lo que la convierte en una opción sólida para gestionar Big Data entre distintas organizaciones.
- Cloudera Data Platform: una plataforma de datos híbrida y multinube que ofrece servicios de ingeniería de datos, almacenamiento de datos y aprendizaje automático con un enfoque en soluciones de big data.
Soluciones híbridas:
HPE Ezmeral Data Fabric se puede combinar con soluciones de nube para lograr un enfoque híbrido, que brinda a las empresas la flexibilidad de gestionar algunos datos internamente y al mismo tiempo permite aprovechar los recursos de la nube según sea necesario. Esto puede optimizar tanto el coste como el rendimiento de proyectos de IA a gran escala.
Puntos clave para las personas encargadas de la toma de decisiones de TI y los ejecutivos:
- Fiabilidad de los datos: asegúrate de que las soluciones de gestión de datos ofrezcan un alto nivel de fiabilidad y disponibilidad para respaldar operaciones de IA continuas.
- Gestión de costes: evalúa los costes a largo plazo de la gestión de datos interna en comparación con la gestión basada en la nube, incluidos el almacenamiento, el procesamiento y el cumplimiento.
- Capacidad de integración: elija soluciones que se integren fácilmente con la infraestructura de TI y las herramientas de IA existentes para maximizar la productividad y la eficiencia.
Al utilizar soluciones como HPE Ezmeral Data Fabric y explorar productos complementarios o alternativos como Snowflake o Databricks, las empresas pueden crear una capa de gestión de datos sólida y escalable adaptada a sus requisitos específicos de IA.
¿Qué se necesita en la capa de inferencia e implementación?
Para lograr el dominio de la capa de inferencia e implementación de la pila de IA, las empresas necesitan una configuración eficiente que garantice que los modelos de IA se implementen y funcionen de forma óptima en tiempo real. Esta capa es donde los modelos entrenados se integran en las aplicaciones y se utilizan para realizar predicciones o tomar decisiones, lo que afecta a las interacciones del usuario final y los procesos empresariales.
Configuración de la inferencia y la implementación internas:
- Servidores de alto rendimiento: para ejecutar e implementar modelos de IA de forma efectiva, las empresas necesitan servidores potentes que puedan gestionar las demandas computacionales de la inferencia en tiempo real. Los servidores HPE ProLiant y otros servidores HPE son soluciones ideales que ofrecen hardware fiable, escalable y de alto rendimiento. Estos servidores están optimizados para cargas de trabajo de IA y pueden gestionar el trabajo pesado necesario para implementar modelos complejos, lo que garantiza predicciones de baja latencia.
- Marcos de implementación escalables: garantizar la capacidad de implementar modelos en diferentes entornos (como de forma local, en la nube o en el extremo) resulta esencial. La infraestructura de HPE admite herramientas de contenedorización y organización como Kubernetes y Docker, lo que permite escalar y gestionar sin problemas las implementaciones de modelos.
- Equilibrio de carga y alta disponibilidad: para mantener la fiabilidad del servicio, el equilibrio de carga garantiza que las aplicaciones de IA distribuyan las solicitudes de inferencia entre diversos servidores. Las configuraciones de alta disponibilidad compatibles con los servidores HPE ProLiant ayudan a prevenir el tiempo de inactividad del servicio y permiten que las aplicaciones de IA sigan funcionando sin problemas.
- Supervisión y gestión del rendimiento: la supervisión continua de los modelos implementados es crítica para mantener la precisión y la eficiencia de la inferencia. Los servidores HPE vienen con herramientas de gestión integradas que llevan a cabo un seguimiento de las métricas de rendimiento, detectan anomalías y ayudan a optimizar la utilización de recursos. Además, se pueden integrar herramientas de supervisión específicas de IA como Prometheus y Grafana para lograr una vigilancia exhaustiva.
- Seguridad y cumplimiento: la capa de implementación debe tener protocolos de seguridad fiables para salvaguardar la integridad de los datos y los modelos. Los servidores HPE ofrecen funciones de seguridad de nivel empresarial, como transferencias de datos cifradas y controles de acceso basados en roles, lo que garantiza que los modelos de IA implementados cumplan con la normativa y los estándares del sector.
Alternativas para la capa de inferencia e implementación:
Para las empresas que prefieren soluciones basadas en la nube o subcontratadas para la inferencia y la implementación de modelos, hay varias opciones disponibles:
- Soluciones de inferencia basadas en la nube:
- AWS Sagemaker Inference: proporciona una infraestructura escalable para implementar modelos con puntos de conexión de baja latencia, lo que permite a las empresas utilizar servicios y herramientas prediseñados para una integración sin problemas.
- Google Cloud AI Platform Prediction: ofrece opciones sin servidor para implementar modelos entrenados, lo que facilita la ampliación o la reducción según la demanda y, al mismo tiempo, garantiza un alto rendimiento.
- Puntos de conexión gestionados de Azure Machine Learning: permite una implementación rápida y segura de modelos con características integradas de escalado, supervisión y gobernanza.
- Plataformas de inferencia gestionadas:
- NVIDIA Triton Inference Server: una solución de código abierto que simplifica la implementación de modelos de IA y optimiza el rendimiento de la GPU y la CPU. Admite varios modelos y marcos, lo que mejora la flexibilidad de las estrategias de implementación.
- MLflow: una plataforma que gestiona el ciclo de vida del aprendizaje automático global, incluida la implementación de modelos, el control de versiones y el seguimiento. Se puede integrar con servidores HPE para optimizar las operaciones.
- Soluciones de implementación en el extremo:
- Sistemas de extremo convergentes HPE Edgeline: para las empresas que buscan implementar modelos de IA en el extremo, los sistemas HPE Edgeline brindan computación potente en el extremo, lo que reduce la latencia y mejora los tiempos de respuesta para aplicaciones en tiempo real como IoT y sistemas autónomos.
- TensorFlow Lite: optimizado para implementar modelos de IA en dispositivos móviles y en el extremo, lo que ofrece capacidades de IA directamente en el dispositivo para una inferencia más rápida y una menor dependencia de la infraestructura centralizada.
Puntos clave para las personas encargadas de la toma de decisiones de TI y los altos ejecutivos:
- Latencia y rendimiento: asegúrate de que tu configuración de inferencia pueda gestionar las necesidades de procesamiento en tiempo real. Los servidores HPE ProLiant ofrecen la potencia necesaria para satisfacer requisitos de alto rendimiento.
- Escalabilidad: valora si la infraestructura actual de tu organización puede escalarse para gestionar mayores demandas de inferencia o si las soluciones basadas en la nube son más prácticas para el crecimiento.
- Seguridad: verifica que el entorno de implementación cumpla con los estándares de cumplimiento y protección de datos necesarios.
- Capacidades del extremo: para los casos de uso que requieren respuestas rápidas y baja latencia, evalúa si implementar modelos en el extremo con HPE Edgeline o sistemas similares se adapta a tu estrategia.
Al utilizar servidores HPE ProLiant u otros servidores HPE, las empresas pueden crear un entorno de inferencia e implementación fiable, seguro y escalable que admita una amplia gama de aplicaciones de IA, desde el hospedaje de modelos simples hasta implementaciones distribuidas avanzadas.
¿Qué se necesita en la capa de aplicación?
Para lograr el dominio de la capa de aplicación de la pila de IA, las empresas necesitan soluciones que les permitan integrar sin problemas las capacidades de IA en sus productos y servicios. Esta capa representa la parte de la IA orientada a los usuarios, donde los resultados de los modelos se transforman en información procesable, interacciones de los usuarios o procesos automatizados que aportan valor a los usuarios finales.
Configuración de la capa de aplicación interna:
- Soluciones y desarrollo de IA personalizados: la capa de aplicación consiste en el desarrollo de aplicaciones personalizadas que sacan el máximo provecho de los modelos de IA. Los servicios de implementación de IA generativa de HPE ofrecen a las empresas la experiencia y los recursos necesarios para integrar modelos de IA generativa y otras funcionalidades de IA avanzadas en sus aplicaciones. Estos servicios ayudan a adaptar las implementaciones de IA a necesidades empresariales específicas para garantizar que las soluciones no solo sean potentes, sino también que estén alineadas con los objetivos empresariales.
- Interfaces de usuario (UI) y experiencia de usuario (UX): para que las aplicaciones de IA sean efectivas, necesitan interfaces intuitivas que permitan a los usuarios finales interactuar fácilmente con los resultados de la IA. Los equipos de desarrollo pueden crear paneles, aplicaciones web o aplicaciones móviles que muestren información de IA en un formato procesable. Los servicios de IA de HPE incluyen consultoría y soporte para diseñar interfaces que faciliten la interacción fluida del usuario y maximicen la eficacia de la información impulsada por la IA.
- API para integración: las empresas a menudo utilizan API para integrar funcionalidades de IA en sistemas y flujos de trabajo existentes. Los servicios de IA de HPE pueden ayudar a crear API personalizadas para ofrecer una integración perfecta, lo que permite que los modelos de IA se comuniquen con otro software empresarial u otras plataformas de datos.
- Automatización impulsada por la IA: la automatización de procesos empresariales es un uso clave de la capa de aplicación. Las soluciones de IA de HPE se pueden utilizar para crear aplicaciones que automaticen tareas repetitivas, optimicen operaciones y mejoren los procesos de toma de decisiones. Esto puede incluir desde chatbots del servicio de atención al cliente hasta sistemas automatizados de detección de fraude.
- Adaptación y personalización: las aplicaciones de IA de esta capa a menudo se centran en personalizar las experiencias del usuario, como proporcionar recomendaciones personalizadas, contenido dinámico e interfaces de usuario adaptables. Las empresas pueden trabajar con los servicios de implementación de IA generativa de HPE para crear e implementar aplicaciones que posibiliten las interacciones personalizadas impulsadas por la IA.
- Alternativas para la capa de aplicación:
Para las empresas que buscan soluciones de terceros o herramientas adicionales para mejorar sus capacidades de IA, las siguientes opciones son dignas de mención:
Plataformas SaaS impulsadas por IA:
- Salesforce Einstein: integra capacidades de IA dentro de las herramientas de gestión de relaciones con clientes (CRM) para proporcionar análisis predictivos, información sobre los clientes y flujos de trabajo automatizados.
- Servicios de IA de IBM Watson: ofrece un gran número de capacidades de IA, desde procesamiento del lenguaje natural (PLN) hasta aprendizaje automático, que pueden integrarse en aplicaciones empresariales para mejorar las experiencias de usuario y agilizar las operaciones.
Marcos de aplicación de la IA:
- Microsoft Azure Cognitive Services: proporciona un conjunto de API y herramientas que permiten a las empresas integrar capacidades de IA como visión artificial, reconocimiento de voz y comprensión del lenguaje en sus aplicaciones.
- Google Cloud AI: ofrece modelos y herramientas previamente entrenados como Dialogflow para crear interfaces de IA conversacionales, así como API para visión, traducción y análisis de datos.
Plataformas de IA sin código y con poco código:
- DataRobot: permite a las organizaciones crear e implementar aplicaciones de IA sin una codificación extensa, lo que hace que la IA sea más accesible para los usuarios empresariales y acelera el tiempo de comercialización.
- H2O.ai: una plataforma que permite el desarrollo y la implementación rápidos de aplicaciones de IA con una codificación mínima, perfecta para empresas que buscan una forma sencilla de integrar la IA.
Puntos clave para las personas encargadas de la toma de decisiones de TI y los altos ejecutivos:
- Tiempo de comercialización: los servicios de implementación de IA generativa de HPE pueden acelerar el desarrollo y la implementación de aplicaciones impulsadas por IA, lo que garantiza que las empresas obtengan una ventaja competitiva más rápidamente.
- Escalabilidad y personalización: asegúrate de que las soluciones de IA elegidas ofrezcan flexibilidad para escalarlas y adaptarlas a medida que evolucionen las necesidades empresariales.
- Capacidades de integración: evalúa si las soluciones de IA se integran sin problemas con los sistemas empresariales existentes para lograr una pila tecnológica cohesiva.
- Diseño centrado en el usuario: prioriza herramientas y servicios que ayuden a diseñar aplicaciones de IA teniendo en cuenta la experiencia de usuario, lo que mejora la adopción y la eficacia.
Con los servicios de implementación de IA generativa de HPE y otras soluciones de IA de HPE, las empresas pueden crear aplicaciones fiables que aprovechen al máximo el potencial de sus modelos de IA. Estos servicios guían a las empresas por el proceso de desarrollo, implementación y mantenimiento de aplicaciones de IA que ofrecen resultados efectivos e impulsan objetivos estratégicos.
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