La orquestación de la IA se refiere al proceso de coordinación y gestión del despliegue, la integración y la interacción de varios componentes de la inteligencia artificial (IA) dentro de un sistema o flujo de trabajo. Esto incluye la orquestación de la ejecución de múltiples modelos de IA, la gestión del flujo de datos y la optimización del uso de los recursos computacionales.
La orquestación de la IA tiene como objetivo optimizar y automatizar el ciclo de vida de extremo a extremo de las aplicaciones de IA, desde el desarrollo y la formación hasta el despliegue y la supervisión. Garantiza la colaboración eficiente de diferentes modelos, servicios y componentes de infraestructura de IA, lo que permite mejorar el rendimiento global, la escalabilidad y la capacidad de respuesta de los sistemas de IA. Básicamente, la orquestación de la IA actúa como conductor, armonizando los diversos elementos de un ecosistema de IA para mejorar la eficiencia del flujo de trabajo y lograr unos resultados óptimos.
Ventajas de la orquestación de la IA
Las ventajas de la orquestación de la IA incluyen:
Escalabilidad mejorada
La orquestación de la IA permite que las organizaciones escalen fácilmente sus iniciativas de IA. Al gestionar eficientemente el despliegue y el uso de los modelos y recursos de IA, las empresas pueden adaptarse rápidamente al aumento de las cargas de trabajo o a las demandas cambiantes, lo que garantiza un rendimiento y una asignación de recursos óptimos.
Flexibilidad mejorada
La orquestación de la IA proporciona un marco flexible para integrar diversos componentes de la IA. Permite que las organizaciones incorporen fácilmente nuevos modelos, algoritmos o fuentes de datos en los flujos de trabajo existentes, promoviendo la innovación y la adaptabilidad en respuesta a los requisitos cambiantes de la empresa o los avances tecnológicos.
Asignación eficiente de recursos
Mediante la gestión inteligente de los recursos, la orquestación de la IA garantiza que los recursos computacionales se asignen de manera sensata en función de la demanda. Esto permite optimizar los costes y evita los cuellos de botella de los recursos, lo que permite que las organizaciones utilicen de la manera más eficiente su potencia informática.
Desarrollo e implementación acelerados
La orquestación de la IA agiliza el ciclo de vida de la IA de extremo a extremo, desde el desarrollo hasta la implementación. Esto acelera el tiempo de lanzamiento de las soluciones de IA al automatizar las tareas repetitivas, facilitar la colaboración entre los equipos de desarrollo y proporcionar una plataforma centralizada para gestionar todo el flujo de trabajo.
Colaboración facilitada
La orquestación de la IA promueve la colaboración entre diferentes modelos, servicios y equipos de IA. Establece un entorno unificado en el que varios componentes pueden funcionar juntos sin problemas, fomentando la comunicación interdisciplinar y el intercambio de conocimientos. Este enfoque colaborativo mejora la efectividad global de las iniciativas de IA.
Supervisión y gestión mejoradas
La orquestación de la IA incluye sólidas capacidades de supervisión y gestión, lo que permite que las organizaciones realicen un seguimiento del rendimiento de los modelos de IA en tiempo real. Esto facilita la identificación proactiva de los problemas, la resolución rápida de problemas y la optimización continua de los flujos de trabajo de IA de alto rendimiento sostenidos.
Cumplimiento y gobernanza optimizados
Con un control centralizado de los flujos de trabajo de la IA, la orquestación de la IA ayuda a las organizaciones a cumplir los requisitos normativos y los estándares de gobernanza. Garantiza que los procesos de IA sigan las directrices establecidas, promoviendo la transparencia y la responsabilidad en el desarrollo y el despliegue de la IA.
Retos (y soluciones) en la orquestación de la IA
Los retos de orquestación de la IA incluyen:
Integración de datos
La integración de fuentes de datos diversas y distribuidas en los flujos de trabajo de la IA puede ser compleja. Los diversos formatos de datos, estructuras y problemas de calidad pueden dificultar una integración de datos perfecta.
Solución: Implementar formatos de datos estandarizados, establecer comprobaciones de calidad de los datos y usar plataformas de integración de datos para optimizar la ingesta y el preprocesamiento de los datos. El uso de técnicas de virtualización de datos también puede ayudar a crear una visión unificada de las fuentes de datos dispares.
Versiones y gestión de modelos
La gestión de diferentes versiones de modelos de IA, especialmente en entornos dinámicos, plantea retos en cuanto al seguimiento de los cambios, la garantía de coherencia y la facilitación de la colaboración entre los equipos de desarrollo.
Solución: Adopte sistemas de control de versiones específicos para el aprendizaje automático, como Git para el control de códigos y modelos. Utilice tecnologías de contenedorización como Docker para encapsular modelos y dependencias, garantizando la reproducibilidad. Implementar registros de modelos para catalogar y gestionar las versiones de los modelos de manera efectiva.
Asignación y optimización de recursos
Asignar y gestionar eficientemente los recursos computacionales en diversas tareas y flujos de trabajo de IA es un reto común. Esto incluye equilibrar el uso de CPU y GPU y optimizar la asignación de recursos para diversas cargas de trabajo.
Solución: Implementar estrategias de asignación de recursos dinámicas, utilizar herramientas de orquestación de contenedores (por ejemplo, Kubernetes ) para un escalamiento de recursos flexible y usar mecanismos de escalamiento automático para adaptarse a las demandas cambiantes. Además, asegúrese de realizar una supervisión y un análisis regulares del rendimiento para identificar las oportunidades de optimización.
Interoperabilidad
Garantizar la interoperabilidad entre los diferentes modelos, marcos y servicios de IA puede ser difícil debido a los problemas de compatibilidad y a los diversos estándares.
Solución: Fomentar el uso de interfaces y protocolos RESTful APIs para promover la interoperabilidad. Adoptar marcos de trabajo estándar del sector y garantizar que los componentes siguen las convenciones acordadas. Establecer unos canales de comunicación claros entre los equipos de desarrollo para abordar los problemas de compatibilidad al principio del proceso.
Seguridad y privacidad
La protección de los flujos de trabajo de la IA frente a las amenazas para la seguridad y el cumplimiento de las normativas de privacidad es un reto crítico en la orquestación de la IA.
Solución: Implemente protocolos de seguridad, mecanismos de cifrado y controles de acceso sólidos. auditar y actualizar periódicamente las medidas de seguridad para abordar las amenazas emergentes. Realizar evaluaciones del impacto sobre la privacidad y adoptar técnicas de conservación de la privacidad para cumplir con las normativas de protección de datos.
Falta de estandarización
La ausencia de prácticas y marcos estandarizados para la orquestación de la IA puede provocar incoherencias, lo que dificulta el establecimiento de las mejores prácticas.
Solución: Fomentar la colaboración en el sector para establecer unos estándares comunes de orquestación de la IA. Participe en iniciativas de código abierto que se centren en el desarrollo de herramientas y marcos estandarizados. Siga las mejores prácticas y directrices establecidas para mantener la coherencia entre los flujos de trabajo de la IA.
Mejores prácticas para la orquestación de la IA
Las mejores prácticas para la orquestación de la IA incluyen:
Planificación completa
Expone claramente las metas y los objetivos de la orquestación de la IA. Entender los flujos de trabajo, las tareas y los procesos específicos que necesitan orquestación para alinear la implementación con los objetivos de la organización. Asegúrese de involucrar a las partes interesadas clave al principio del proceso de planificación para recopilar información, abordar las preocupaciones y garantizar que la estrategia de orquestación se alinea con las necesidades generales de la empresa.
Flujos de trabajo estandarizados
Elija marcos y herramientas bien establecidos para la orquestación de la IA para promover la coherencia y la compatibilidad. Esto incluye el uso de interfaces y protocolos estandarizados para la comunicación entre diferentes componentes. Además, implemente convenciones de codificación y nomenclatura para mantener la claridad y la coherencia en los scripts, los modelos y las configuraciones. Esto facilita la colaboración y el mantenimiento.
Supervisión y registro sólidos
Despliegue soluciones de supervisión sólidas para realizar un seguimiento del rendimiento de los flujos de trabajo de la IA en tiempo real. Supervise el uso de los recursos, la precisión del modelo y el estado general del sistema. Implementar mecanismos de registro completos para capturar información relevante sobre los procesos de orquestación. Esto ayuda a resolver problemas, depurar y realizar análisis posteriores.
Optimización continua
Analice continuamente el rendimiento de los modelos y flujos de trabajo de la IA. Identifique cuellos de botella, ineficiencias y áreas de mejora mediante evaluaciones periódicas del rendimiento. Utilice mecanismos de escalamiento automático para ajustar dinámicamente los recursos en función de las demandas de las cargas de trabajo. Esto garantiza una asignación de recursos óptima y una capacidad de respuesta a las cargas de trabajo variables.
Agilidad y adaptabilidad
Diseñe los flujos de trabajo de orquestación de la IA teniendo en cuenta la flexibilidad. Acomode los cambios en las fuentes de datos, las arquitecturas de modelos y la infraestructura sin necesidad de una gran reingeniería.
Adopte metodologías de prueba A/B para evaluar diferentes versiones de modelos o flujos de trabajo de IA, lo que permite tomar decisiones basadas en los datos y mejorar de manera iterativa.
Colaboración y documentación
Fomentar la colaboración entre los diferentes equipos que participan en el desarrollo y la orquestación de la IA. Facilitar la comunicación regular y el intercambio de conocimientos para abordar los retos y promover la comprensión multidisciplinaria. Documente el proceso de orquestación de la IA de manera exhaustiva. Incluya información sobre configuraciones, dependencias y flujos de trabajo para garantizar que los conocimientos son transferibles y escalables.
Seguridad y cumplimiento normativo
Implemente medidas de seguridad sólidas para proteger los flujos de trabajo y los datos de la IA. Esto incluye el cifrado, los controles de acceso y las auditorías de seguridad periódicas.
Manténgase al día de las normativas y los requisitos de cumplimiento normativo pertinentes. Diseñe los flujos de trabajo de orquestación teniendo en cuenta la privacidad y la protección de los datos, garantizando la alineación con los estándares legales y del sector.
Formación y desarrollo de habilidades
Proporcionar una formación completa a los equipos que participan en la orquestación de la IA. Asegúrese de que los miembros del equipo dominan las herramientas y los marcos de trabajo de orquestación elegidos. Fomentar una cultura de aprendizaje continuo para mantener al equipo actualizado sobre los últimos avances en orquestación de IA y tecnologías relacionadas.
Herramientas y tecnologías de orquestación de IA
Hay disponibles en el mercado varias herramientas y tecnologías de orquestación de IA, cada una de las cuales ofrece características y capacidades únicas.
Estos son algunos populares:
Kubernetes
Diseñado originalmente para la orquestación de contenedores, Kubernetes se ha convertido en una potente herramienta para gestionar y orquestar las cargas de trabajo de IA. Proporciona una implementación, un escalamiento y una gestión automatizados de las aplicaciones contenedorizadas. Kubernetes admite una amplia gama de marcos de IA y permite un escalamiento y una asignación de recursos sin problemas.
Kubernetes se utiliza ampliamente para desplegar y administrar aplicaciones de IA a escala. Es especialmente beneficioso para orquestar arquitecturas de IA basadas en microservicios y garantizar una alta disponibilidad y tolerancia a errores.
Apache Airflow
Apache Airflow es una plataforma de código abierto diseñada para orquestar flujos de trabajo complejos. Permite que los usuarios definan, programen y supervisen los flujos de trabajo como gráficos acíclicos dirigidos (DAG). Con un amplio conjunto de operadores, Airflow admite tareas que van desde el procesamiento de datos hasta el entrenamiento de modelos y la implementación.
Apache Airflow funciona bien para orquestar flujos de trabajo de datos de extremo a extremo, incluida la preparación de datos, la formación de modelos y la implementación. A menudo se utiliza en la ciencia de datos y en los pipelines de aprendizaje automático.
Kubeflow
Kubeflow es una plataforma de código abierto creada sobre Kubernetes , específicamente adaptada a los flujos de trabajo de aprendizaje automático. Proporciona componentes para la formación, el servicio y la supervisión de los modelos, junto con funciones para el seguimiento de la experimentación y la orquestación de los pipelines.
Kubeflow es ideal para las organizaciones que utilizan Kubernetes para sus cargas de trabajo de IA. Optimiza el despliegue y la gestión de los modelos de aprendizaje automático, facilita la colaboración entre los científicos de datos y permite la reproducibilidad en los experimentos de ML.
Flujo de aprendizaje automático
MLflow es una plataforma de código abierto para administrar el ciclo de vida del aprendizaje automático de extremo a extremo. Incluye componentes para realizar un seguimiento de los experimentos, empaquetar el código en ejecuciones reproducibles y compartir e implementar modelos. MLflow admite múltiples marcos de trabajo de ML y plataformas de nube.
MLflow está diseñado para organizaciones que buscan optimizar el ciclo de vida del aprendizaje automático —desde la experimentación y el desarrollo hasta el despliegue de la producción—. Ayuda a gestionar los modelos, realizar un seguimiento de los experimentos y garantizar la reproducibilidad.
Apache NiFi
Apache NiFi es una herramienta de integración de datos de código abierto que admite la automatización de los flujos de datos. Proporciona una interfaz fácil de usar para diseñar pipelines de datos y admite el enrutamiento, la transformación y la integración del sistema de datos.
Apache NiFi se utiliza comúnmente para la ingesta, la transformación y el movimiento de datos en los flujos de trabajo de IA y analíticas de datos. Facilita la creación de pipelines de datos escalables y flexibles.
TensorFlow ampliado (TFX)
TensorFlow Extended es una plataforma de extremo a extremo para implementar modelos de aprendizaje automático listos para la producción. Incluye componentes para la validación de datos, la formación en el modelo, el análisis de modelos y el servicio de modelos. TFX está diseñado para funcionar sin problemas con los modelos TensorFlow.
TFX es adecuado para organizaciones centradas en desplegar modelos de aprendizaje automático a escala. Proporciona herramientas para gestionar todo el ciclo de vida de un modelo de aprendizaje automático, desde la preparación de los datos hasta el servicio en producción.
Al elegir una herramienta de orquestación de IA, las organizaciones deben tener en cuenta factores como los requisitos específicos de sus casos de uso, la pila tecnológica existente, la facilidad de integración, la escalabilidad y el soporte comunitario. Cada herramienta tiene sus puntos fuertes y puede ser más adecuada para ciertos escenarios, por lo que es esencial evaluarlas en función de las necesidades específicas de los flujos de trabajo de IA en cuestión.
¿Por qué Pure Storage para la Orquestación de la IA?
La orquestación de la IA es el principal conductor de las herramientas y los procesos de la IA, lo que permite que las empresas mejoren la escalabilidad, la flexibilidad, la colaboración y la asignación de recursos relacionados con la IA.
Sin embargo, para aprovechar plenamente la orquestación de la IA para su empresa, necesita una plataforma de almacenamiento de datos ágil y preparada para la IA que pueda satisfacer las grandes demandas de datos de las cargas de trabajo de la IA.
Pure Storage admite la orquestación de la IA con un enfoque integral que incluye tanto el hardware como el software, lo que incluye:
- AIRI ® para una solución de plataforma integrada que combina el rendimiento de las GPU NVIDIA con la potencia de las cabinas de almacenamiento totalmente flash de Pure Storage en una solución de infraestructura de IA sencilla, diseñada para proporcionar un rendimiento a escala empresarial.
- FlashBlade ® para el almacenamiento de datos no estructurados. La familia FlashBlade permite que el almacenamiento se desagrege de la computación, lo que promueve la eficiencia al compartir fuentes de datos entre múltiples GPU en lugar de integrar el almacenamiento con GPU individuales.
- Portworx ® para adaptarse a las aplicaciones de IA que se ejecutan en contenedores. Esto permite la compatibilidad y la flexibilidad de la nube en la gestión de los entornos de Kubernetes.
- Módulos DirectFlash ® , que permiten que las cabinas totalmente flash se comuniquen directamente con el almacenamiento flash bruto.
Además, Pure Storage ofrece la plataforma de almacenamiento como servicio Evergreen//One ™, que mejora aún más la rentabilidad al proporcionar un modelo basado en el consumo. Esto es especialmente beneficioso para las cargas de trabajo de IA, en las que los modelos y las cantidades exactos necesarios pueden ser impredecibles.
