Fábrica de IA

¿Qué es una fábrica de IA?

1. Entrada: recopilación y gestión de datos sin procesar

La fábrica de IA comienza ingiriendo datos sin procesar de diversas fuentes, como sensores, bases de datos o dispositivos en el extremo. Estos datos pueden ser estructurados (por ejemplo, tablas) o desestructurados (por ejemplo, imágenes, texto, vídeo).

Gestión de datos: el manejo eficiente de grandes volúmenes de datos es fundamental. Las soluciones de HPE garantizan un acceso seguro y unificado a los datos en entornos centrales, del extremo y la nube. Esto evita retrasos e imprecisiones y, al mismo tiempo, mantiene el cumplimiento de las regulaciones sobre datos.

Preprocesamiento: los pipelines de datos limpian, organizan y preparan los datos para entrenar los modelos de IA. Esto incluye tareas como normalización, etiquetado e ingeniería de características.
 

2. Construcción y entrenamiento de modelos

Una vez preparados los datos, se procesan mediante modelos de IA. La construcción de modelos implica el diseño de algoritmos y arquitecturas capaces de resolver problemas específicos (por ejemplo, análisis predictivo, IA generativa o toma de decisiones en tiempo real).

Formación en infraestructura: HPE proporciona una infraestructura potente (como las GPU de NVIDIA y los supercomputers Cray) para gestionar cargas de trabajo de IA que consumen muchos recursos. Esto garantiza un entrenamiento rápido y eficiente de modelos en conjuntos de datos masivos.

Automatización del ciclo de vida: se utilizan herramientas integradas para organizar el proceso de formación, automatizar flujos de trabajo y supervisar el rendimiento.
 

3. Mejora iterativa de modelos

Los modelos de IA no son estáticos: requieren mejoras iterativas para seguir siendo eficaces a medida que evolucionan los datos y las condiciones externas.

Reentrenamiento de modelos: los modelos se reentrenan periódicamente para abordar problemas como el desfase de datos, el cambio de comportamiento de los clientes o nuevas condiciones ambientales.

Simulaciones y supervisión: la fábrica realiza simulaciones y supervisa la calidad de la inferencia con el objetivo de garantizar que los modelos sigan siendo relevantes y precisos.

Optimización continua: la automatización del ciclo de vida garantiza el ajuste y la optimización de los modelos para lograr un mejor rendimiento.
 

4. Implementación e inferencia

Después del entrenamiento y las pruebas, los modelos se implementan en entornos de producción donde generan predicciones e información en tiempo real.

Implementación escalable: HPE permite una implementación flexible en entornos locales, de nube y en el extremo, lo que garantiza que las soluciones de IA puedan escalarse según sea necesario.

Inferencia en tiempo real: los modelos entrenados procesan datos en vivo para aportar inteligencia procesable y predicciones a gran velocidad.
 

5. Resultado: información procesable

El resultado final de la fábrica de IA es información procesable o predicciones que facilitan las decisiones empresariales o habilitan nuevas soluciones de IA. Algunos ejemplos incluyen:

• Automatizar procesos en fabricación o logística.
• Proporcionar información en diagnósticos médicos.
• Optimizar operaciones en finanzas, telecomunicaciones o seguridad pública.

6. Supervisión constante y gobernanza

La operacionalización de la IA requiere supervisión, gobernanza y cumplimiento constantes.

Capacidad de observación: las soluciones de HPE integran herramientas de capacidad de observación para realizar un seguimiento del rendimiento de la IA y garantizar que los modelos funcionen según lo previsto.

Seguridad y cumplimiento: se prioriza la seguridad de datos y el cumplimiento normativo para evitar brechas de seguridad y garantizar el cumplimiento de las regulaciones locales e internacionales.

Gobernanza responsable de la IA: HPE enfatiza las prácticas éticas de IA, garantizando la transparencia y la equidad en las operaciones de IA.
 

7. Características clave de una fábrica de IA

Infraestructura de diseño específico: incluye computación de alto rendimiento (HPC), múltiples GPU, almacenamiento y redes optimizadas para cargas de trabajo de IA.

Gestión del ciclo de vida de la IA integral: desde los pipelines de datos hasta la implementación de modelos, la fábrica de IA optimiza las operaciones y reduce la complejidad.

Escalabilidad: las fábricas de IA pueden escalar de manera eficiente en múltiples entornos y admitir diversas cargas de trabajo y grandes conjuntos de datos.

Capacidad multiinquilino: permite la gestión de múltiples inquilinos, evitando conflictos de recursos y promoviendo la eficiencia.

Automatización: la automatización extensiva de procesos, como la gestión de datos, la creación de modelos y la implementación, mejora la productividad y reduce los costes operativos.