MLOps (Machine Learning Operations)
Operaciones de aprendizaje automático
¿Qué es?
Como abreviatura de operaciones de aprendizaje automático, MLOps extiende las prácticas de DevOps (desarrollo de software y operaciones de TI) y ModelOps (operaciones de modelos) al campo emergente de la inteligencia artificial (IA), mediante prácticas inteligentes e innovadoras que permiten implementar modelos de aprendizaje automático o aprendizaje profundo de forma más eficaz y confiable. En lugar de limitarse a desarrollar el modelo de aprendizaje automático, MLOps establece una canalización o un ciclo de vida para el modelo, a través del cual este puede entrenarse, integrarse y entregarse continuamente con base en los comentarios de los usuarios. De esta manera, el modelo de aprendizaje automático se optimiza cada vez más y se adapta mejor al escenario de uso para el que fue diseñado.
¿Por qué se necesitan?
Como solución que se proporciona al usuario final, las operaciones de aprendizaje automático abarcan una amplia variedad de servicios, todos ellos orientados a ayudar al cliente a implementar eficazmente el aprendizaje automático en su empresa. La solución de operaciones de aprendizaje automático puede incluir únicamente el software; el software integrado con el hardware; la capacitación necesaria para utilizar la solución; o incluso la operación remota de la solución para el cliente. Los tres principales proveedores de servicios en la nube (CSP), Amazon, Google y Microsoft, también ofrecen servicios de operaciones de aprendizaje automático en sus nubes públicas. Un proveedor más pequeño de operaciones de aprendizaje automático puede trabajar con software y hardware de terceros en lugar de utilizar los propios.
En cuanto a los usuarios finales que se benefician de las operaciones de aprendizaje automático, las posibilidades son infinitas. Ya sea que trabajes en manufactura, logística, transporte, comercio, ventas minoristas, educación o atención médica, contar con un modelo de aprendizaje automático optimizado no solo mejorará tu eficiencia, sino que también podría generar valor adicional a partir del gran volumen de datos acumulados que tienes a tu disposición. Por esta razón, cada vez más empresas e instituciones contratan servicios de operaciones de aprendizaje automático para desarrollar e implementar sus propios modelos de ML.
En cuanto a los usuarios finales que se benefician de las operaciones de aprendizaje automático, las posibilidades son infinitas. Ya sea que trabajes en manufactura, logística, transporte, comercio, ventas minoristas, educación o atención médica, contar con un modelo de aprendizaje automático optimizado no solo mejorará tu eficiencia, sino que también podría generar valor adicional a partir del gran volumen de datos acumulados que tienes a tu disposición. Por esta razón, cada vez más empresas e instituciones contratan servicios de operaciones de aprendizaje automático para desarrollar e implementar sus propios modelos de ML.
¿Cómo ayuda GIGABYTE?
GIGABYTE ofrece hardware y software tanto a proveedores como a usuarios de soluciones de operaciones de aprendizaje automático.
Hardware: Los servidores GPU de la serie G de GIGABYTE, que alojan varias tarjetas gráficas en un chasis compacto y de alta densidad para ofrecer soluciones HPC escalables para inteligencia artificial y aprendizaje profundo, son los servidores preferidos por los proveedores de operaciones de aprendizaje automático. Las capacidades de computación paralela de los servidores GPU son ideales para diseñar modelos de aprendizaje automático que utilizan tecnologías de vanguardia, como la visión artificial, el reconocimiento de escritura a mano (HWR) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Software: Un aspecto importante de las operaciones de aprendizaje automático es el aprendizaje profundo, que puede realizarse mediante el entrenamiento de redes neuronales profundas. El conjunto de software de GIGABYTE incluye GIGABYTE POD Manager (GPM) y GIGABYTE AI Platform (GAIP), que proporcionan a arquitectos, equipos de infraestructura, administradores de TI y desarrolladores de IA las herramientas adecuadas para sus funciones. El backend de este conjunto de software puede estar compuesto por servidores GPU de la serie G de GIGABYTE, ya que ofrecen una de las configuraciones de GPU de mayor densidad del mercado.
Hardware: Los servidores GPU de la serie G de GIGABYTE, que alojan varias tarjetas gráficas en un chasis compacto y de alta densidad para ofrecer soluciones HPC escalables para inteligencia artificial y aprendizaje profundo, son los servidores preferidos por los proveedores de operaciones de aprendizaje automático. Las capacidades de computación paralela de los servidores GPU son ideales para diseñar modelos de aprendizaje automático que utilizan tecnologías de vanguardia, como la visión artificial, el reconocimiento de escritura a mano (HWR) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Software: Un aspecto importante de las operaciones de aprendizaje automático es el aprendizaje profundo, que puede realizarse mediante el entrenamiento de redes neuronales profundas. El conjunto de software de GIGABYTE incluye GIGABYTE POD Manager (GPM) y GIGABYTE AI Platform (GAIP), que proporcionan a arquitectos, equipos de infraestructura, administradores de TI y desarrolladores de IA las herramientas adecuadas para sus funciones. El backend de este conjunto de software puede estar compuesto por servidores GPU de la serie G de GIGABYTE, ya que ofrecen una de las configuraciones de GPU de mayor densidad del mercado.
