Visão geral
Uma plataforma de inteligência artificial (IA) é uma coleção integrada de tecnologias para desenvolver, treinar e executar modelos de machine learning (aprendizado de máquina). Isso normalmente envolve recursos de automação, operações de machine learning (MLOps), análise preditiva de dados e muito mais. Pense nisso como um workbench, que representa todas as ferramentas com as quais você precisa trabalhar, oferecendo uma base estável para desenvolver e refinar soluções.
Quando se trata de escolher uma plataforma de IA, há cada vez mais opções pelas quais começar. Confira o que você deve buscar e levar em consideração.
Tipos de plataformas de IA
A primeira decisão que a empresa terá que tomar em relação à plataforma de IA é entre comprar uma opção pré-configurada ou desenvolver uma plataforma personalizada internamente.
Compre uma plataforma de IA
Se você quiser implantar rapidamente aplicações de IA, modelos e algoritmos, a melhor opção é comprar uma plataforma abrangente e pré-configurada. Essas plataformas vêm com ferramentas, repositórios de linguagem e APIs previamente testadas, para garantir segurança e desempenho. Alguns fornecedores oferecem uma base previamente treinada e modelos de inteligência artificial generativa. Recursos de suporte e integração os ajudam na fácil adaptação aos ambientes e fluxos de trabalho.
Os provedores de nuvem mais conhecidos estão ampliando seus portfólios com plataformas de IA, incluindo Amazon Web Services (AWS) Sagemaker, Google Cloud AI Platform, Microsoft Azure AI Platform e watsonx.ai™ AI studio da IBM. Em muitos casos, os provedores de plataforma de IA também oferecem ferramentas de IA independentes que podem ser associadas e integradas a outras soluções de IA.
Crie uma plataforma de IA
Para atender a casos de uso específicos ou necessidades avançadas de privacidade, algumas empresas precisam personalizar e gerenciar sua própria plataforma de IA. A Uber, por exemplo, desenvolveu uma plataforma de IA personalizada que usa tecnologias como PNL (Processamento de Linguagem Natural) e visão computacional para melhorar os recursos de GPS e detecção de colisões. A Syapse, uma empresa de saúde com foco em dados, criou o Syapse Raydar®, uma plataforma com tecnologia de IA que transforma dados de oncologia em insights acionáveis.
Ao criar uma plataforma de IA, você tem controle total sobre o ambiente e pode iterar de acordo com as necessidades específicas da sua empresa. No entanto, essa abordagem requer mais preparação antes de colocar a plataforma em funcionamento. A manutenção, o suporte e o gerenciamento não podem ser terceirizados.
Escolha soluções open source
As comunidades open source estão impulsionando os avanços em inteligência artificial e machine learning. Escolher uma solução open source como a base para suas iniciativas de IA significa que você pode contar com uma comunidade de colegas e profissionais que aprimoram constantemente os frameworks e as ferramentas que você mais usa. Muitas empresas usam ferramentas open source como ponto de partida e começam a criar a partir delas. O Tensorflow e o PyTorch são plataformas open source que oferecem bibliotecas e frameworks para o desenvolvimento de aplicações de IA.
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Quais recursos buscar em uma plataforma de IA
MLOps
As operações de machine learning (MLOps) são um conjunto de práticas de fluxo de trabalho destinadas a otimizar o processo de implantação e manutenção de modelos de ML. Uma plataforma de IA deve oferecer suporte para as fases de MLOps, como treinamento, disponibilização e monitoramento de modelos.
Large Language Model Operations (LLMOps) são um subconjunto do MLOps voltado às práticas, técnicas e ferramentas utilizadas para o gerenciamento operacional de grandes modelos de linguagem em ambientes de produção. Os LLMs podem realizar tarefas como geração de texto, resumo de conteúdo e categorização de informações. No entanto, eles extraem uma grande quantidade de recursos computacionais de GPUs, o que significa que sua plataforma de IA precisa ter bastante potência para acomodar e suportar entradas e saídas de LLM.
IA generativa
A IA generativa depende de modelos de deep learning e redes neurais treinados com grandes conjuntos de dados para criar novos conteúdos. Com treinamento suficiente, o modelo é capaz de aplicar o aprendizado do treinamento e aplicá-lo a situações do mundo real, que é chamado de inferência de IA.
A IA generativa abrange muitas das funções que os usuários finais associam à inteligência artificial, como geração de texto e imagem, aumento de dados, IA conversacional (como chatbots) e muito mais. É importante que sua plataforma de IA ofereça suporte aos recursos de IA generativa com velocidade e precisão.
Escalabilidade
Os modelos de IA só serão bem-sucedidos se forem escaláveis. Para escalar, as equipes de ciências de dados precisam de uma solução centralizada para criar e implantar modelos de IA, fazer testes e ajustes, além colaborar com outras equipes. Tudo isso exige uma quantidade muito grande de dados e capacidade computacional e, mais importante, uma plataforma para administrar tudo.
Uma vez que os modelos sejam bem-sucedidos, você poderá reproduzi-los em diferentes ambientes: on-premises, em plataformas de nuvem pública e na edge. Uma solução escalável terá suporte à implantação em todas essas áreas de ocupação.
Automação
Com o aumento na quantidade de modelos que sua organização deseja lançar, será necessário considerar a automação. Automatizar seus pipelines de ciência de dados permite transformar seus processos de maior sucesso em operações repetíveis. Isso não apenas acelera os fluxos de trabalho, mas incrementa a escalabilidade e gera experiências melhores e mais previsíveis para os usuários. Além disso, elimina tarefas repetitivas e dá mais tempo aos cientistas de dados e engenheiros para inovar, iterar e refinar.
Ferramentas e integrações
Desenvolvedores e cientistas de dados dependem de ferramentas e integrações para criar aplicações e modelos e implantá-los com eficiência. Sua plataforma de IA precisa oferecer suporte às ferramentas, linguagens e repositórios que suas equipes já utilizam enquanto se integram a todo o seu stack de tecnologia e às soluções dos parceiros.
Segurança e regulamentações
Reduza os riscos e proteja seus dados, definindo práticas de segurança sólidas com sua plataforma de IA. Durante todas as operações diárias de treinamento e desenvolvimento, é essencial buscar vulnerabilidades e exposições comuns (CVEs) e definir uma proteção operacional para aplicações e dados por meio de gerenciamento de acesso, segmentação de rede e criptografia.
Responsabilidade e governança
Sua plataforma de IA também deve possibilitar que você use e monitore dados de forma a cumprir com os padrões éticos e evitar violações de conformidade. Para proteger os dados da sua empresa e do usuário, é importante escolher uma plataforma que ofereça estratégias de visibilidade, rastreamento e gerenciamento de riscos por todo o ciclo de vida de ML. A plataforma também deve cumprir os padrões de segurança e conformidade de dados da sua empresa.
Suporte
Um dos benefícios mais importantes de uma plataforma de IA pré-configurada e completa é o suporte que ela oferece. Seus modelos terão melhor desempenho com o rastreamento e a correção contínuos de erros escaláveis pelas implantações. Alguns provedores de plataforma de IA oferecem recursos de integração e treinamento para ajudar suas equipes a começar rapidamente. Quem escolher desenvolver sua própria plataforma com ferramentas open source talvez deva considerar escolher fornecedores que oferecem suporte a conjuntos de funcionalidades de machine learning e infraestrutura.
Como escalar em uma plataforma de IA
Há muitos fatores diferentes que podem afetar o sucesso da IA em grande escala. Depende principalmente da eficiência e eficácia dos elementos que estão trabalhando juntos para uma ter uma boa inferência. Especificamente, os servidores de inferência compatíveis com modelos de IA maiores (como LLMs) e seus recursos de inferência mais complexos são essenciais para escalar as cargas de trabalho de IA para empresas.
Estas ferramentas de IA ajudam os engenheiros a usar recursos com mais eficiência para fazer inferências em grande escala:
- llm-d: os prompts do LLM podem ser complexos e não uniformes. Em geral, eles exigem recursos computacionais e armazenamento extensivos para processar grandes quantidades de dados. O llm-d, um framework de IA open source, oferece caminhos claros para ajudar os desenvolvedores a usar técnicas como inferência distribuída para atender às demandas crescentes de modelos de raciocínio maiores e sofisticados, como os LLMs.
- Inferência distribuída: permite que modelos de IA processem cargas de trabalho com mais eficiência, dividindo a execução da inferência entre um conjunto de dispositivos interconectados. É como dizer que a “união faz a força” no contexto de software.
- vLLM: significa modelo virtual de linguagem de larga escala, é uma biblioteca de código open source mantida pela comunidade de vLLM. Ele ajuda Large Language Models (LLMs) a fazer cálculos com mais eficiência e em grande escala.
Descubra como empresas como o LinkedIn, o Roblox e a Amazon usaram o vLLM para escalar.
Casos de uso de plataformas de IA
Telecomunicações
Os serviços de IA abrangentes podem simplificar diferentes processos de telecomunicações, como a otimização do desempenho da rede e a melhoria da qualidade de produtos e serviços do setor. As aplicações incluem qualidade do serviço aprimorada, melhorias audiovisuais e prevenção de perda de clientes.
Setor de saúde
Uma plataforma de IA robusta pode transformar ambientes de saúde, proporcionando diagnósticos mais rápidos, avanços na pesquisa clínica e democratização dos serviços médicos. Tudo isso pode melhorar os resultados dos pacientes, porque ajuda os médicos e outros profissionais de saúde a oferecer diagnósticos e planos de tratamentos mais precisos.
Manufatura
A automação inteligente com machine learning está transformando a indústria por toda a cadeia de suprimentos. A robótica industrial e a análise preditiva estão reduzindo a carga de tarefas repetitivas e implementando fluxos de trabalho mais eficazes em tempo real.
Como a Red Hat pode ajudar
O Red Hat AI é um conjunto de soluções e serviços para sua empresa que ajuda em todas as etapas da jornada de IA, desde o começo até a fase de escalabilidade. Ele pode viabilizar iniciativas de IA generativa e preditiva para casos de uso exclusivos da sua empresa.
Com o Red Hat AI, você tem acesso ao Red Hat® AI Inference Server para otimizar a inferência de modelos na nuvem híbrida, garantindo implantações mais rápidas e econômicas. Com a tecnologia vLLM, o servidor de inferência maximiza a utilização da GPU e reduz os tempos de resposta.
O Red Hat AI Inference Server inclui o repositório do Red Hat AI, uma coleção de modelos otimizados e validados que oferece flexibilidade e promove a consistência entre equipes. Com acesso ao repositório de modelos de terceiros, as empresas conseguem acelerar o time to market e reduzir as barreiras financeiras para o sucesso da IA.
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