Operaciones de aprendizaje automático

MLOps, abreviatura de operaciones de aprendizaje automático, amplía las prácticas de DevOps (desarrollo de software y operaciones de TI) y ModelOps (operaciones de modelos) al ámbito emergente de la inteligencia artificial (IA), mediante prácticas innovadoras e inteligentes que permiten implementar modelos de aprendizaje automático o aprendizaje profundo de forma más eficaz y fiable. 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 de forma continua a partir de los comentarios de los usuarios. De este modo, el modelo de aprendizaje automático se optimiza progresivamente y se adapta mejor al escenario de uso para el que fue diseñado.

Como solución proporcionada al usuario final, las operaciones de aprendizaje automático abarcan una amplia gama de servicios que pueden ayudar a las empresas a implementar el aprendizaje automático de forma eficaz. La solución de operaciones de aprendizaje automático puede incluir únicamente el software, el software integrado con el hardware, la formación 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 suyos propios.

En cuanto a los usuarios finales que se benefician de las operaciones de aprendizaje automático, las posibilidades son infinitas. Tanto si trabaja en fabricación, logística, transporte, comercio, venta minorista, educación o atención sanitaria, disponer de un modelo de aprendizaje automático optimizado no solo mejorará su propia eficiencia, sino que también puede generar valor adicional a partir del gran volumen de datos acumulados que tiene a su disposición. Por este motivo, cada vez más empresas e instituciones contratan servicios de operaciones de aprendizaje automático para desarrollar e implementar sus propios modelos de aprendizaje automático.

GIGABYTE ofrece soluciones tanto de hardware como de software para proveedores y usuarios de soluciones de operaciones de aprendizaje automático (MLOps).

Hardware: los servidores GPU de la serie G de GIGABYTE, que integran varias tarjetas gráficas en un chasis compacto y de alta densidad para ofrecer soluciones de HPC escalables para IA y aprendizaje profundo, son los servidores de referencia para los proveedores de MLOps. Las capacidades de computación paralela de estos servidores GPU son ideales para diseñar modelos de aprendizaje automático que utilizan tecnologías de vanguardia, como la visión artificial, el reconocimiento de escritura manuscrita (HWR) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Software: un aspecto fundamental de las operaciones de aprendizaje automático es el aprendizaje profundo, que puede llevarse a cabo mediante el entrenamiento de redes neuronales profundas. El sistema de entrenamiento DNN MLSteam de Myelintek, que forma parte de la solución de entrenamiento DNN de GIGABYTE, es una plataforma de entrenamiento DNN lista para usar que incorpora un entorno de hardware y software precargado, verificado y optimizado, con varios frameworks y bibliotecas habituales. El back end de esta solución de operaciones de aprendizaje automático también está compuesto por servidores GPU de la serie G de GIGABYTE, ya que ofrecen una de las configuraciones de GPU de mayor densidad del mercado.