Popular Infraestructura AI tools include Cloudflare, Google Cloud, OctoAI, Supabase, Ollama, Hewlett Packard Enterprise (HPE), Broadcom, DigitalOcean, NVIDIA Build y Runpod, helping you work more efficiently.
Tensorfuse es una plataforma de GPU sin servidor que permite a los desarrolladores ajustar, desplegar y autoescalar modelos de IA generativa en su propia nube de AWS. Simplifica la gestión de la infraestructura, ofreciendo características como inferencia sin servidor, colas de trabajos y contenedores de desarrollo para acelerar el desarrollo, reducir costes y eliminar la sobrecarga de DevOps.
Despliegue
Cortex Labs es una blockchain pública, descentralizada y de código abierto, diseñada para ejecutar modelos de IA y dApps impulsadas por IA directamente en la cadena. Cuenta con la Cortex Virtual Machine (CVM) para una inferencia de IA eficiente y una solución de Capa 2 ZkRollup, ZkMatrix, para la escalabilidad. Su objetivo es democratizar la IA creando un ecosistema donde los desarrolladores puedan construir, compartir y monetizar modelos de IA dentro de contratos inteligentes.
Plataforma de IA
enqAI es una red descentralizada dedicada a proporcionar modelos de IA sin censura y sin sesgos. A través de su API Eridu, ofrece a los desarrolladores acceso a potentes Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) libres de restricciones corporativas o ideológicas, fomentando la verdadera innovación y la libertad de expresión en el desarrollo de la IA.
API e Integración
PowerSpect es una plataforma impulsada por IA que simplifica y automatiza la inspección de infraestructuras. Utiliza visión por computadora avanzada, modelado 3D y análisis predictivo para analizar datos de imágenes y sensores. Diseñada para industrias como la energía y los servicios públicos, ayuda a detectar problemas potenciales, pronosticar necesidades de mantenimiento y garantizar la seguridad y fiabilidad de activos críticos como las torres de transmisión.
Detección de Objetos
DigitalOcean es una plataforma de infraestructura en la nube centrada en el desarrollador que simplifica la creación, implementación y escalado de aplicaciones. Ofrece un conjunto completo de productos, incluidas máquinas virtuales (Droplets), Kubernetes administrado y la plataforma GradientAI, que proporciona potentes recursos de GPU y herramientas para crear y alojar aplicaciones de IA que cambian el mundo, desde proyectos personales hasta grandes empresas.
Alojamiento
NVIDIA Build es una plataforma integral para que desarrolladores y empresas descubran, personalicen e implementen modelos de IA generativa listos para producción. Cuenta con un vasto catálogo de modelos optimizados, microservicios NVIDIA NIM para inferencia de alto rendimiento y planos de aplicación para acelerar el desarrollo.
Biblioteca de Modelos
Vast.ai es una plataforma líder de nube de GPU que ofrece acceso bajo demanda a una vasta red de GPUs para cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático. Proporciona a desarrolladores y empresas computación de alto rendimiento a costos significativamente más bajos, hasta un 80% menos que los proveedores de nube tradicionales, a través de un mercado transparente de pago por uso.
Alquiler de GPU
Thunder Compute ofrece una plataforma en la nube de GPU de costo ultrabajo diseñada para desarrolladores de IA y aprendizaje automático. Proporciona instancias de GPU bajo demanda como la NVIDIA A100 y T4 a precios hasta un 80% más bajos que los principales proveedores de la nube. Con características como configuración con un solo clic, integración con VS Code y escalabilidad perfecta, simplifica drásticamente el flujo de trabajo de desarrollo, desde la creación de prototipos hasta la producción, permitiendo a los desarrolladores centrarse en construir modelos en lugar de gestionar la infraestructura.
Aprendizaje Automático
Inferless es una plataforma de GPU sin servidor diseñada para que los desarrolladores desplieguen modelos de aprendizaje automático en minutos. Elimina la gestión de infraestructura, ofreciendo escalado automático desde cero para manejar cargas de trabajo con picos. La plataforma está optimizada para arranques en frío ultrarrápidos y eficiencia de costos, permitiendo a los usuarios ahorrar hasta un 90% en facturas de GPU pagando solo por lo que usan.
Despliegue de Aprendizaje Automático
Massed Compute es una plataforma en la nube que proporciona GPUs y CPUs NVIDIA de alto rendimiento bajo demanda. Ofrece potencia de cálculo flexible, escalable y asequible para el desarrollo de IA, aprendizaje automático y análisis de big data sin contratos a largo plazo, dirigido a innovadores y desarrolladores.
Aprendizaje Automático
Predibase es una plataforma de desarrollo de extremo a extremo para el ajuste fino y el servicio eficientes de Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) de código abierto. Permite a los usuarios construir modelos de IA personalizados que superan a grandes modelos propietarios como GPT-4 en tareas específicas, al tiempo que reducen significativamente los costos y la latencia de inferencia. La plataforma cuenta con técnicas avanzadas como el Ajuste Fino por Refuerzo (RFT) y LoRAX para un servicio de alta velocidad y múltiples modelos.
Aprendizaje Automático
Zeabur es una plataforma de despliegue (PaaS) impulsada por IA y diseñada para desarrolladores. Permite el despliegue con un solo clic para cualquier proyecto, incluyendo front-end, back-end, bases de datos y agentes de IA, directamente desde el código o a través de IA conversacional. Con un modelo de pago por uso, configuración automática y autoescalado, Zeabur simplifica la infraestructura en la nube, permitiendo a los desarrolladores centrarse únicamente en la codificación.
Despliegue
Heurist AI es una infraestructura de IA descentralizada y de pila completa diseñada para la economía en cadena (on-chain). Proporciona a los desarrolladores una API unificada para acceder a numerosos modelos de IA y un marco para construir agentes de IA componibles. Al aprovechar una Red de Infraestructura Física Descentralizada (DePIN), Heurist conecta a proveedores de GPU con desarrolladores de IA, con el objetivo de democratizar el acceso a la computación de IA y fomentar la innovación en Web3.
API
PPIO es una plataforma líder de computación en la nube distribuida que proporciona potencia de cómputo de IA, API de modelos y servicios de computación de borde rentables y de alto rendimiento. Ofrece a desarrolladores y empresas soluciones integrales para aplicaciones de IA, video y metaverso, con GPU sin servidor, instancias en contenedores y acceso a populares modelos de lenguaje grandes y multimodales.
Alojamiento de Modelos
Una plataforma de alto rendimiento para que los desarrolladores construyan, personalicen y escalen aplicaciones de IA generativa. Ofrece un motor de inferencia rápido líder en la industria, capacidades avanzadas de ajuste fino y acceso a una amplia gama de modelos de código abierto, permitiendo soluciones de IA en tiempo real y rentables.
Despliegue de Modelo
Spheron es una red descentralizada de GPU (DePIN) que proporciona potencia de cómputo escalable y rentable para cargas de trabajo de IA/ML. Al agregar recursos inactivos de equipos de gaming, centros de datos y granjas de minería, ofrece una alternativa resiliente, resistente a la censura y hasta un 80% más barata que los proveedores de nube tradicionales.
Entrenamiento de Modelo
HyperAI es una plataforma de nube de GPU hiperlocal con sede en Europa, diseñada para hacer accesible la computación de IA de nivel empresarial. Ofrece GPUs NVIDIA A100 y H100 de alto rendimiento a través de planes flexibles, incluyendo instancias spot y servidores dedicados. Con un enfoque en baja latencia, cumplimiento de datos y un entorno amigable para desarrolladores con un SDK de IA de Nvidia preinstalado, HyperAI capacita a desarrolladores y empresas para construir, entrenar y desplegar modelos de IA complejos de manera eficiente y segura.
Aprendizaje Automático
Una plataforma de nivel empresarial para desplegar, gestionar y escalar rápidamente aplicaciones de IA Generativa. Proporciona un plano de control de infraestructura unificado para agilizar el despliegue de LLM, monitorizar el rendimiento y optimizar los costes de computación, acelerando la adopción de GenAI de forma segura y eficiente.
MLOps
Google Cloud es un conjunto completo de servicios de computación en la nube que proporciona infraestructura, plataforma y entornos sin servidor. Destaca en IA/ML con Vertex AI y Gemini, análisis de datos con BigQuery, y ofrece una infraestructura escalable y segura para empresas de todos los tamaños, desde startups hasta corporaciones globales.
Aprendizaje Automático
Cirrascale proporciona servicios de nube de GPU dedicados y de alto rendimiento, diseñados para IA a gran escala, aprendizaje profundo y Computación de Alto Rendimiento (HPC). Ofrece acceso al hardware de GPU NVIDIA más reciente e infraestructura escalable, permitiendo a las organizaciones entrenar modelos masivos y ejecutar cargas de trabajo computacionales complejas de manera eficiente.
Entrenamiento de Modelo
Clore.ai es un mercado descentralizado de GPU que proporciona acceso bajo demanda a una red global de recursos de computación de alto rendimiento. Conecta a usuarios que necesitan potencia de GPU para tareas como entrenamiento de IA, renderizado 3D y simulaciones científicas con propietarios de hardware que buscan monetizar sus servidores inactivos. La plataforma cuenta con un mercado de alquiler flexible, su propia criptomoneda (CLORE) para transacciones y un sistema único de Prueba de Tenencia (POH) para recompensas y descuentos mejorados, creando un ecosistema integral para la computación de alto rendimiento.
Entrenamiento de Modelo
aistudio es una comunidad todo en uno de aprendizaje y desarrollo de IA de Baidu, impulsada por la plataforma de aprendizaje profundo PaddlePaddle. Proporciona a los desarrolladores un entorno de programación en línea gratuito, potencia de cómputo de GPU, extensos modelos de código abierto y conjuntos de datos para construir, entrenar e implementar aplicaciones de IA sin problemas.
Notebooks
Salad es una plataforma de nube de GPU distribuida que aprovecha la potencia de cálculo no utilizada de una red global de PCs de consumo. Ofrece a las empresas recursos de GPU bajo demanda, altamente asequibles y escalables para cargas de trabajo de IA/ML, entrenamiento de modelos e inferencia, reduciendo los costes de computación hasta en un 90% en comparación con los proveedores de nube tradicionales.
Despliegue de Modelos
Juice es una plataforma solo de software que habilita GPU-sobre-IP, permitiéndole acceder, compartir y agrupar recursos de GPU a través de cualquier red estándar. Desacopla las GPUs de las máquinas físicas, convirtiendo cualquier nodo de CPU en un sistema acelerado por GPU bajo demanda, optimizando la utilización y reduciendo significativamente los costos para cargas de trabajo de IA y gráficos sin cambios en el código.
Virtualización de GPULa Infraestructura de IA proporciona las plataformas, servicios y hardware fundamentales necesarios para construir, entrenar y desplegar modelos de inteligencia artificial. Estas herramientas ofrecen recursos computacionales escalables, como GPUs y TPUs, junto con software especializado para gestionar todo el ciclo de vida del aprendizaje automático. Son esenciales para desarrolladores y organizaciones que necesitan manejar grandes conjuntos de datos y cálculos complejos, permitiendo la creación de soluciones de IA personalizadas a escala. Esta infraestructura abstrae la complejidad de la gestión del hardware, permitiendo a los equipos centrarse en el desarrollo de modelos y la innovación.
La Infraestructura de IA es crítica para empresas de tecnología, instituciones de investigación y corporaciones que construyen capacidades de IA propias. Se utiliza para entrenar grandes modelos de lenguaje (LLMs), desarrollar sistemas de visión por computadora para la automatización industrial y desplegar motores de recomendación en tiempo real para plataformas de comercio electrónico. Los equipos de ciencia de datos confían en ella para gestionar el seguimiento complejo de experimentos y el versionado de modelos.
Al seleccionar una Infraestructura de IA, considere las necesidades computacionales específicas, como el tipo y la cantidad de GPUs requeridas. Evalúe la escalabilidad de la plataforma y su capacidad para manejar cargas de trabajo fluctuantes. Analice la exhaustividad de sus herramientas MLOps para optimizar su flujo de trabajo. Finalmente, analice el modelo de precios (pago por uso, instancias reservadas o sin servidor) para alinearlo con su presupuesto y patrones de uso.
Un laboratorio de investigación o una startup de IA necesita entrenar un modelo de lenguaje grande (LLM) con un conjunto de datos propietario. Utilizan un proveedor de infraestructura de IA para acceder a un clúster de cientos de GPUs de alto rendimiento. Esto les permite realizar un entrenamiento distribuido de manera eficiente, reduciendo el tiempo de entrenamiento de meses a semanas. Los entornos preconfigurados y las soluciones de almacenamiento de datos de la plataforma simplifican el proceso de configuración, permitiendo a los investigadores centrarse en la arquitectura del modelo y la experimentación en lugar de en la gestión del hardware.
Una empresa de comercio electrónico quiere desplegar un modelo de aprendizaje automático para recomendaciones de productos en tiempo real. Utilizan un servicio de alojamiento de modelos gestionado de un proveedor de infraestructura de IA. Este servicio proporciona un punto final de API escalable que maneja automáticamente los picos de tráfico durante los eventos de ventas. Las herramientas de monitorización integradas permiten a su equipo de operaciones rastrear la latencia y las tasas de error, asegurando una experiencia de usuario fluida. Al utilizar un servicio gestionado, la empresa evita la complejidad de configurar y mantener su propia infraestructura de servicio.
Un equipo de ciencia de datos empresarial gestiona docenas de modelos en producción. Adoptan una plataforma MLOps para optimizar todo su flujo de trabajo. La plataforma proporciona herramientas para el versionado de datos, el seguimiento de experimentos y el registro de modelos. Esto crea un rastro reproducible y auditable para cada modelo. Sus pipelines de CI/CD se integran con la plataforma, automatizando el proceso de prueba, validación y despliegue de nuevas versiones de modelos, lo que reduce significativamente los errores manuales y acelera el tiempo de comercialización de nuevas funciones de IA.
Un desarrollador está construyendo un chatbot especializado para la industria legal. En lugar de entrenar un modelo desde cero, utiliza una API sin servidor de un proveedor de infraestructura para ajustar un gran modelo fundacional. Carga un pequeño conjunto de datos curado de preguntas y respuestas legales al servicio. La plataforma maneja todo el proceso de ajuste fino en su infraestructura gestionada. Una vez completado, el desarrollador obtiene acceso a un punto final de API privado para su modelo personalizado, lo que permite una fácil integración en su aplicación sin gestionar ningún servidor.
Una empresa de visión por computadora necesita procesar millones de imágenes para prepararlas para el entrenamiento de modelos. Utilizan servicios de almacenamiento en la nube y procesamiento de datos de un proveedor de infraestructura de IA. Construyen un pipeline automatizado que activa trabajos de procesamiento, como el cambio de tamaño y la normalización, cada vez que se cargan nuevas imágenes. Este enfoque sin servidor les permite procesar grandes cantidades de datos en paralelo sin aprovisionar ni gestionar servidores, asegurando que sus conjuntos de datos estén siempre listos para la siguiente ejecución de entrenamiento.
Una empresa de servicios financieros está desarrollando un modelo de detección de fraude utilizando datos sensibles de clientes. Requieren un entorno seguro y colaborativo. Utilizan una plataforma de IA especializada que proporciona entornos de desarrollo aislados (notebooks) con estrictos controles de acceso. Los científicos de datos pueden colaborar en el desarrollo de modelos sin exponer los datos brutos. Las características de seguridad integradas y las certificaciones de cumplimiento de la plataforma garantizan que todas las actividades de desarrollo se adhieran a las regulaciones de la industria, permitiendo la innovación mientras se mantiene la privacidad de los datos.
La Infraestructura de IA se refiere al conjunto completo de hardware, software y servicios necesarios para desarrollar, entrenar, desplegar y gestionar modelos de IA. Incluye potentes recursos de computación como GPUs, almacenamiento de datos especializado, redes y plataformas MLOps. Esencialmente, es la base sobre la cual se construyen todas las aplicaciones de IA, proporcionando la potencia y las herramientas necesarias para todo el ciclo de vida del aprendizaje automático.
Elegir la infraestructura de IA adecuada depende de varios factores. Primero, evalúe sus necesidades de rendimiento: ¿qué tipo de GPUs o aceleradores requiere y en qué cantidad? Segundo, considere la escalabilidad y la flexibilidad para manejar el crecimiento futuro. Tercero, evalúe las capacidades de MLOps para asegurarse de que respalden su flujo de trabajo. Finalmente, compare los modelos de precios (por ejemplo, pago por uso vs. instancias reservadas) para encontrar la solución más rentable para sus patrones de uso.
Estos términos describen diferentes niveles de gestión de servicios en la computación en la nube para IA:
Los componentes principales de la infraestructura de IA trabajan juntos para respaldar el ciclo de vida del aprendizaje automático. Generalmente incluyen:
La infraestructura de IA dedicada es principalmente para desarrolladores, científicos de datos, investigadores y organizaciones que están construyendo, entrenando o desplegando sus propios modelos de IA personalizados. Mientras que los usuarios finales pueden interactuar con la IA a través de aplicaciones SaaS, los creadores de esas aplicaciones dependen de una infraestructura robusta. Si su trabajo implica manejar grandes conjuntos de datos, ejecutar trabajos de entrenamiento complejos o servir modelos a escala, necesita una solución de infraestructura de IA especializada.
