CTGT
CTGT es una plataforma de IA empresarial que proporciona un control detallado sobre los modelos de IA sin …
CTGT es una plataforma de IA empresarial que proporciona un control detallado sobre los modelos de IA sin necesidad de reentrenamiento. Garantiza la precisión, el cumplimiento y la seguridad para industrias de alto riesgo como finanzas, salud y legal, interviniendo directamente en los procesos internos del modelo, superando el ajuste fino tradicional y la ingeniería de prompts.
Acerca de Infraestructura de IA
La Infraestructura de IA proporciona la pila fundamental de hardware y software necesaria para construir, entrenar, desplegar y gestionar modelos de aprendizaje automático a escala. Combina recursos de computación especializados como GPUs y TPUs con plataformas MLOps para agilizar todo el ciclo de vida de la IA. Para las empresas, esta infraestructura es crucial para transformar conceptos de IA en aplicaciones fiables y de grado de producción, permitiendo soluciones personalizadas más allá de las API listas para usar. Ofrece la potencia y el control necesarios para desarrollar capacidades de IA a medida.
Características Principales
- Recursos de Cómputo Gestionados: Proporciona acceso bajo demanda a potentes GPUs y TPUs optimizados para cargas de trabajo de IA.
- MLOps y Seguimiento de Experimentos: Ofrece herramientas para versionar datos, seguir ejecuciones de entrenamiento y gestionar registros de modelos.
- Servicio de Modelos Escalable: Incluye infraestructura para desplegar modelos como APIs de alta disponibilidad y baja latencia.
- Canalizaciones de Procesamiento de Datos: Cuenta con marcos para preparar y transformar eficientemente grandes conjuntos de datos para el entrenamiento.
- Entornos Seguros y Colaborativos: Permite a los equipos trabajar juntos en datos sensibles con controles de acceso y protocolos de seguridad robustos.
Casos de Uso
La Infraestructura de IA es esencial para equipos de aprendizaje automático, científicos de datos y empresas centradas en la IA. Se utiliza para desarrollar modelos personalizados en sectores como finanzas para la detección de fraudes, salud para el análisis de imágenes médicas, conducción autónoma para modelos de percepción y comercio electrónico para motores de recomendación avanzados. Apoya a cualquier organización que pase de la experimentación con IA a la implementación en producción.
Cómo Elegir
Al seleccionar una solución de Infraestructura de IA, considere los marcos de aprendizaje automático compatibles (p. ej., TensorFlow, PyTorch), la integración con sus pilas de datos existentes y las opciones de escalabilidad. Evalúe las capacidades de MLOps para la gestión del ciclo de vida. Además, evalúe las certificaciones de seguridad y cumplimiento relevantes para su industria y compare los modelos de precios, como el pago por uso frente a los clústeres dedicados.
Infraestructura de IAEscenario de uso
Acelerar la I+D para un equipo de aprendizaje automático
Un equipo de ciencia de datos en una startup de tecnología financiera necesita iterar rápidamente en un nuevo modelo de riesgo crediticio. En lugar de pasar semanas configurando servidores, utilizan una plataforma de infraestructura de IA gestionada. Esto les permite aprovisionar instantáneamente entornos con GPU, usar cuadernos integrados para el desarrollo y aprovechar el seguimiento de experimentos incorporado para comparar cientos de variaciones de modelos. El resultado es una reducción del 70% en el tiempo de desarrollo del modelo, lo que les permite desplegar un modelo más preciso antes que la competencia.
Desplegar un motor de recomendación en tiempo real
Una empresa de comercio electrónico quiere desplegar un modelo de aprendizaje automático que ofrezca recomendaciones de productos personalizadas en tiempo real. Su equipo de ingeniería utiliza el componente de servicio de modelos de una infraestructura de IA para empaquetar el modelo en un contenedor y desplegarlo como un punto final de API escalable. La plataforma gestiona automáticamente el balanceo de carga, el autoescalado para manejar picos de tráfico durante eventos de ventas y proporciona paneles para monitorear la latencia y las tasas de error. Esto garantiza un servicio fiable y de baja latencia para millones de usuarios sin necesidad de un equipo de DevOps dedicado.
Ajuste fino seguro de grandes modelos de lenguaje (LLM)
Una empresa de servicios financieros necesita ajustar un gran modelo de lenguaje con sus datos de clientes propietarios para una aplicación de chatbot interna. Debido a estrictas regulaciones de privacidad de datos, no pueden usar servicios de nube pública. Despliegan una infraestructura de IA privada dentro de su propio centro de datos. Esto les da a sus científicos de datos acceso a los clústeres de GPU necesarios para el entrenamiento, al tiempo que garantiza que todos los datos sensibles permanezcan en las instalaciones. Las funciones de control de acceso y auditoría de la infraestructura les ayudan a mantener el cumplimiento durante todo el ciclo de vida del desarrollo del modelo.
Gestionar el ciclo de vida de los modelos de visión por computadora
Una empresa de fabricación utiliza modelos de visión por computadora en su línea de montaje para detectar defectos en los productos. Estos modelos necesitan un reentrenamiento frecuente a medida que surgen nuevos tipos de defectos. Utilizan una plataforma MLOps, una parte clave de su infraestructura de IA, para automatizar este proceso. La plataforma activa automáticamente una canalización de reentrenamiento cuando el rendimiento del modelo se degrada, versiona el nuevo modelo, lo somete a una serie de pruebas de validación y lo vuelve a desplegar en la planta de producción sin tiempo de inactividad. Esto garantiza que el sistema de control de calidad esté siempre actualizado y sea eficaz.
Construir una canalización de anotación de datos escalable
Una empresa de vehículos autónomos necesita procesar y anotar petabytes de datos de sensores (imágenes, LiDAR) para entrenar sus modelos de percepción. Construyen una canalización de datos en su infraestructura de IA que automatiza la ingesta de datos de los vehículos, distribuye las tareas de anotación a un equipo de etiquetadores y versiona los conjuntos de datos resultantes. La infraestructura proporciona el almacenamiento y el cómputo escalables necesarios para manejar estos conjuntos de datos masivos, y la canalización garantiza un flujo constante y de alta calidad de datos etiquetados hacia sus flujos de trabajo de entrenamiento de modelos, acelerando los ciclos de desarrollo.
Proporcionar IA como servicio para equipos internos
Una gran empresa quiere capacitar a sus diversas unidades de negocio (p. ej., marketing, finanzas) para que construyan sus propias soluciones de IA sin una profunda experiencia técnica. El equipo central de TI establece una plataforma de infraestructura de IA estandarizada. Esta plataforma ofrece plantillas preconfiguradas para tareas comunes como pronósticos y clasificación, una interfaz fácil de usar para la construcción de modelos y un despliegue automatizado. Como resultado, el equipo de marketing puede construir de forma independiente un modelo de predicción de abandono de clientes, reduciendo la dependencia del equipo central de ciencia de datos y fomentando la innovación en toda la organización.