La IA Generativa stack representa una arquitectura de múltiples capas que permite el desarrollo y despliegue de sofisticadas soluciones de IA. En esencia, esta stack engloba infraestructura de hardware y cloud , modelos fundacionales, herramientas de integración y aplicaciones de usuario final. Cada capa desempeña un papel crucial en la transformación de los datos brutos en información práctica y aplicaciones innovadoras.. Comprender esta stack es esencial para aprovechar todo el potencial de la IA, desde la optimización de los recursos informáticos y la selección de los modelos adecuados hasta su integración perfecta en entornos de producción. Esta guía ofrece un desglose exhaustivo de cada capa, ilustrando su interconexión e importancia en el ecosistema de la IA.
Infraestructura de hardware y cloud forman la capa fundacional de la IA Generativa stack, que proporciona la potencia y flexibilidad informáticas necesarias para entrenar y desplegar modelos de IA..
Cloud ofrece servicios escalables y flexibles de proveedores como AWS, GCP y Azure, lo que permite una formación y despliegue de modelos de IA rentables y accesibles, pero puede enfrentarse a problemas de latencia y cumplimiento.
El hardware, incluidas las GPU como Nvidia H100 y Cerebras Wafer-Scale Engine, acelera el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA al proporcionar una gran potencia de cálculo, esencial para procesar grandes conjuntos de datos de forma eficiente.
Representa los modelos generativos básicos que sirven de bloques de construcción para las aplicaciones de IA. Estos modelos, como GPT-3, BERT y DALL-E, están preentrenados en amplios conjuntos de datos que capturan patrones y conocimientos complejos. Son el punto de partida de diversas tareas de IA, desde el procesamiento del lenguaje natural (PLN) hasta la generación de imágenes..
Los modelos son esenciales porque permiten a las máquinas comprender, generar y manipular textos, imágenes y otras formas de datos similares a los humanos. Su función es generalizar a partir de grandes cantidades de datos, haciendo predicciones o generando resultados basados en nuevas entradas.. Esta capa fundacional permite a los desarrolladores aprovechar estos sofisticados modelos sin empezar desde cero, lo que reduce significativamente el tiempo y los recursos.
Al afinar estos modelos preentrenados en conjuntos de datos específicos, pueden adaptarse a tareas especializadas, mejorando el rendimiento y la precisión. Así pues, la capa Model Foundation es indispensable para construir soluciones de IA eficientes, escalables y de alto rendimiento.
Integración, Orquestación y Despliegue, es vital porque tiende un puente entre los modelos básicos y las aplicaciones prácticas. Estas herramientas permiten a los desarrolladores integrar modelos generativos en sistemas del mundo real, perfeccionarlos para tareas específicas y gestionar su despliegue a escala. Sin esta capa, la utilización de modelos avanzados de IA sería engorrosa e ineficaz. Proporciona capacidades esenciales como el ajuste rápido, la automatización del flujo de trabajo y la integración de sistemas, garantizando que los modelos no sólo sean eficaces, sino también perfectamente operativos en entornos de producción. Esta capa es crucial para convertir las capacidades teóricas de la IA en soluciones prácticas y utilizables..
Herramientas como Dust, LangChain y Humanloop permiten integrar, ajustar y desplegar eficazmente modelos de IA, agilizando los procesos de desarrollo y mejorando el rendimiento de los modelos en entornos de producción.
Las soluciones de plataforma como OpenAI y Cohere proporcionan API para la integración perfecta de modelos avanzados de IA en las aplicaciones, lo que facilita el acceso a potentes capacidades generativas y de PNL.
Representa las de los modelos generativosque demuestran su valor práctico. Estas aplicaciones, como herramientas de generación de texto, código, imágenes y vídeo, aprovechan la IA avanzada para automatizar tareas, mejorar la productividad e impulsar la innovación en diversos ámbitos. Al mostrar los usos de la IA en el mundo real, esta sección pone de relieve cómo los modelos generativos pueden resolver problemas específicos, agilizar los flujos de trabajo y crear nuevas oportunidades. Sin esta capa, los beneficios de la IA avanzada seguirían siendo teóricos y los usuarios no experimentarían el impacto transformador de estas tecnologías en su vida cotidiana.
Aplicaciones autónomas como Jasper y Copy.AI utilizan de forma independiente modelos generativos para ofrecer servicios especializados como la creación de contenidos, mejorando la productividad y la creatividad sin depender de plataformas externas.
Aplicaciones complementarias como Notion AI y GitHub Copilot integran las capacidades de la IA en las plataformas existentes, mejorando su funcionalidad con funciones como la generación de texto, la automatización de tareas y la finalización de código.
Esta guía explica cómo configuramos la infraestructura de GenAI utilizando KUBE by IG1. Comienza con la instalación de servidores y GPUs NVidia, y la configuración del software básico. A continuación, configuramos KUBE de IG1 para gestionar las máquinas virtuales y asegurarnos de que todo está conectado correctamente. Descargamos y optimizamos el modelo de IA LLM, lo integramos con un sistema que mejora las respuestas y configuramos interfaces fáciles de usar para interactuar con la IA. Por último, probamos el sistema a fondo, comprobamos su rendimiento y configuramos herramientas de supervisión para que siga funcionando sin problemas. Todo ello garantiza una configuración robusta y eficaz de la IA.
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" Con nuestro socio anterior, nuestra capacidad de crecimiento se había paralizado.. Optar por Iguana Solutions nos permitió multiplicar nuestro rendimiento global por al menos 4. "
Cyril Janssens
Director Técnico, easybourse
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