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.
Inception Labs presenta una nueva generación de Modelos de Lenguaje Grandes de Difusión (dLLMs) que son hasta 10 veces más rápidos y económicos que los modelos tradicionales. Utilizando un enfoque paralelo basado en difusión, ofrece una velocidad, calidad y control sin precedentes para la generación de texto y código, ideal para aplicaciones de nivel empresarial.
Asistente de Código
Broadcom es un líder tecnológico global que proporciona una cartera completa de soluciones de software de infraestructura y semiconductores. Sus productos son fundamentales para construir, escalar y proteger los centros de datos de IA y las nubes privadas de IA empresariales más avanzados del mundo.
Semiconductores
Nebius es una plataforma en la nube de alto rendimiento diseñada específicamente para IA y aprendizaje automático. Proporciona acceso a las últimas GPU de NVIDIA, clústeres escalables con redes InfiniBand y servicios totalmente gestionados como Kubernetes y Slurm, permitiendo el entrenamiento, ajuste fino e inferencia de modelos de IA a cualquier escala.
Aprendizaje Automático
Inferable es una plataforma de código abierto y autohospedable para desarrolladores, diseñada para crear agentes y flujos de trabajo de IA fiables, duraderos y versionados. Permite la creación de procesos complejos y de larga duración con capacidades de intervención humana (human-in-the-loop), salidas estructuradas y ejecución local para máxima seguridad y control.
Creador de Agentes
Cloudflare es una plataforma de nube de conectividad global que ofrece un conjunto completo de servicios de seguridad, rendimiento y fiabilidad. Protege sitios web y aplicaciones de amenazas en línea con su mitigación de WAF y DDoS, acelera la entrega de contenido a través de su CDN global y proporciona una plataforma sin servidor para que los desarrolladores construyan y desplieguen aplicaciones, incluidos servicios impulsados por IA en el borde.
Serverless
MeshChain es una red de cómputo descentralizada que proporciona recursos escalables y rentables para el entrenamiento de IA, la inferencia y el renderizado de juegos. Al aprovechar una red global de nodos distribuidos, reduce significativamente los costos de infraestructura y acelera las tareas computacionales, haciendo que la tecnología avanzada sea más accesible para desarrolladores, empresas y jugadores.
Entrenamiento de Modelo
Awan LLM es una plataforma de API de inferencia de LLM rentable y sin restricciones para desarrolladores y usuarios avanzados. Ofrece generación ilimitada de tokens por una tarifa mensual fija, eliminando los costos por token. La plataforma proporciona acceso a modelos populares como Meta Llama 3.1 sin censura, funcionando en hardware propio de alto rendimiento.
Plataforma API
Banana era una plataforma de GPU sin servidor diseñada para que los desarrolladores de IA desplegaran y escalaran modelos de aprendizaje automático para inferencia. Ofrecía características como autoescalado de GPUs, precios de computación a coste y un conjunto completo de herramientas de DevOps. Tenga en cuenta: La plataforma Banana fue oficialmente descontinuada el 31 de marzo de 2024 y ya no está operativa.
Aprendizaje Automático
Paperspace es una plataforma de computación en la nube de alto rendimiento diseñada para IA y Machine Learning. Proporciona acceso sin esfuerzo a potentes GPU en la nube, cuadernos Jupyter gestionados y una plataforma MLOps completa (Gradient) para construir, entrenar y desplegar modelos. Ideal para desarrolladores, científicos de datos y empresas que buscan acelerar sus flujos de trabajo de IA sin la complejidad de gestionar la infraestructura.
Aprendizaje Automático
Float16.cloud es una plataforma de GPU sin servidor diseñada para acelerar el desarrollo de IA. Proporciona acceso instantáneo a GPUs H100 de alto rendimiento con facturación por segundo, configuración cero y sin arranques en frío. Los desarrolladores pueden desplegar LLMs de código abierto, entrenar modelos y ejecutar cargas de trabajo de IA directamente desde scripts de Python sin gestionar la infraestructura.
Plataforma como Servicio (PaaS)La 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.
