Escalado de soluciones de IA en nube privada: de la fase de pruebas a la de producción

Llevar una solución de IA de la prueba de concepto a la producción es donde comienza el verdadero trabajo asociado a la adopción de la IA. Su tarea no consiste solo en ampliar la infraestructura, sino en convertir un experimento prometedor en una parte fiable, segura y de alto rendimiento de su empresa. Eso significa crear un ciclo de vida completo de la IA que se adapte a sus prioridades, datos y usuarios.

Permíteme empezar diciendo lo siguiente: Si ha construido con éxito una prueba de concepto (PoC) de IA en un entorno de nube privada, enhorabuena. Es un logro importante. Pero la verdadera prueba comienza cuando se va más allá de los experimentos controlados y se empieza a integrar la IA en los sistemas de producción. Es entonces cuando todo se vuelve más complejo: los modelos, las canalizaciones de datos, la infraestructura, la gobernanza, la supervisión. También es cuando muchas organizaciones empiezan a sentir la tensión de las decisiones arquitectónicas tomadas al principio del proceso.
Exploremos lo que se necesita para escalar una solución de IA en la nube privada, y dónde puede centrar sus esfuerzos para hacer que esa transición sea lo más suave y sostenible posible.

Cuidado con la nube privada

Por qué escalar la IA en la nube privada es diferente

Escalar la IA en la nube privada es diferente de la nube pública por una razón fundamental: el control. En la nube privada, usted es dueño de la infraestructura. Eso le da más flexibilidad para adaptar la computación, el almacenamiento y la red a sus cargas de trabajo de IA. Pero también significa que usted es responsable de dimensionar correctamente esa infraestructura, crear resiliencia y garantizar que la seguridad, el cumplimiento y el rendimiento estén integrados en el diseño

Eso es una gran ventaja cuando se trata de requisitos de soberanía de datos o propiedad intelectual sensible. También ayuda a evitar los costes impredecibles que pueden surgir al escalar en la nube pública.

Desafíos a los que se enfrentará al escalar la IA

Una vez que lleves una solución de IA a producción, los retos operativos y técnicos pueden multiplicarse. A continuación se muestran algunos de los nuevos retos a los que podría enfrentarse:

• Las canalizaciones de datos se vuelven más complejas. No se limita a alimentar un conjunto de datos limpios a un modelo. En su lugar, está creando una canalización que continuamente ingiere, limpia, transforma y sirve datos de forma fiable a escala de producción.
• Los datos se vuelven más complejos
• Surgen cuellos de botella de rendimiento. El hardware que funcionó para su PoC puede no manejar las demandas de la inferencia en tiempo real o el procesamiento de grandes lotes.
• Se producen cuellos de botella de rendimiento
• La operativa del modelo requiere MLOps. Necesita procesos para el versionado, la supervisión, el reciclaje y la auditoría del modelo.
• Las apuestas en materia de seguridad y cumplimiento son cada vez más altas. Pasar a producción significa manejar datos en vivo junto con todas las consideraciones normativas y de privacidad que conlleva.

Si no está planificando estas complejidades desde el principio, probablemente se encontrará con costosos retrasos y retrabajos.

Si no está planificando estas complejidades desde el principio, probablemente se encontrará con costosos retrasos y retrabajos

Pasos clave para escalar la IA en la nube privada

No existe un único camino para el escalado, pero a continuación se indican los pasos esenciales que pueden ayudarle a conseguirlo de forma eficiente.

Preguntas frecuentes

1. Planifica tu infraestructura pensando en la IA: Empieza por comprender claramente las necesidades de computación y almacenamiento de tu modelo, especialmente si ejecutas inferencias a escala o reentrenas modelos con frecuencia. Incorpora GPU, redes de alta velocidad y almacenamiento escalable en tu arquitectura desde el principio

2. Pasar de implementaciones de un solo nodo a implementaciones distribuidas: La IA de nivel de producción suele requerir la ejecución de modelos en sistemas distribuidos diseñados para ofrecer alta disponibilidad y tolerancia a fallos. Diseñe su nube privada para que admita la orquestación de contenedores (como Kubernetes) para permitir el escalado elástico a medida que crece la demanda.

3. Establezca canalizaciones de datos continuas: Su modelo de IA es tan bueno como los datos que lo alimentan. Construya canalizaciones sólidas que puedan gestionar la recopilación, el preprocesamiento, el etiquetado y el almacenamiento de los datos de forma coherente y automatizada.

Establecer canalizaciones continuas de datos

4. Incorpora prácticas MLOps desde el principio: Introduce herramientas y flujos de trabajo para pruebas automatizadas, monitorización y reentrenamiento. Recuerde: MLOps no es un lujo: es esencial para garantizar que sus modelos sigan siendo precisos y eficaces a lo largo del tiempo.

Prácticas MLOp

Mejores prácticas para el éxito operativo

Escalar la IA en la nube privada tiene que ver tanto con la disciplina operativa como con la infraestructura. Para que funcione de forma fiable a escala, es necesario aplicar las prácticas adecuadas desde el primer día.

• Implementar la observabilidad en toda la pila: Utilice herramientas que proporcionen información sobre el rendimiento del modelo, el estado del sistema y la utilización de recursos. Esto le ayuda a detectar problemas antes de que afecten a los usuarios.
• Controlar el rendimiento de los modelos:
• Controlar los costes con la optimización de recursos: Incluso en la nube privada, los recursos no son infinitos. Utilice la programación, el equilibrio de la carga de trabajo y el dimensionamiento correcto para evitar el exceso de aprovisionamiento.
• Prioridad
• Priorice la gobernanza y el cumplimiento: Establezca políticas claras de privacidad de datos, auditoría de modelos y controles de acceso. Esto reduce el riesgo y le ayuda a escalar en sectores muy regulados.
• Priorice la gobernanza y el cumplimiento:

La ventaja de la nube privada

La nube privada le da el control y la flexibilidad para escalar la IA de una manera que se alinea con sus necesidades específicas. Puede optimizar el rendimiento y los costes a la vez que mantiene la seguridad y la gobernanza necesarias para los entornos empresariales regulados.

La ventaja de la nube privada

Escalar la IA es un viaje, no un evento único. Pero con la estrategia de nube privada adecuada, puede poner en funcionamiento sus soluciones de IA con confianza y prepararse para cualquier desafío que surja.

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