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Inteligencia artificial

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Disfrute de distintas opciones para sus cargas de trabajo de IA.
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Consiga un acceso automático a la innovación en IA sin renunciar a la seguridad, la independencia y el control. Combine la gestión de Kubernetes, la multitud de usuarios segura y las herramientas de gobernanza de políticas, para integrar los datos empresariales y los clústeres de IA.
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“Pure es sencillo. Funciona. Si queremos escalar, podemos escalar. Su sencillez y robustez nos va muy bien”.
Greg Johnston
Responsable Global de Servicios de Trading Electrónico de JPMC
Greg Johnston
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“Con el rendimiento de FlashBlade de Pure Storage, estamos allanando el camino para un entorno de desarrollo de la IA mejor y esto ya ha ayudado a muchas empresas locales a dar un impulso a sus resultados empresariales”.
Cheol-hong Kim
Jefe del equipo de Estrategia Digital del Chungbuk Technopark
Cheol-hong Kim
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*La certificación NVIDIA DGX SuperPOD está prevista para finales de 2024

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¿Qué es el almacenamiento de la IA?

El almacenamiento de la IA es una infraestructura y solución de almacenamiento que está diseñada y optimizada para soportar las necesidades de las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) y los flujos de trabajo de desarrollo de la IA. La IA implica el tratamiento de grandes conjuntos de datos y el entrenamiento de complejos modelos, lo que exige una capacidad de almacenamiento importante, una alta velocidad de acceso a los datos y una gestión eficiente de estos.

Otras preguntas de los usuarios:

1. ¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa (IAGen) es la aplicación de los algoritmos del aprendizaje automático a grandes conjuntos de datos para generar contenido, como texto, imágenes, audio y vídeo. Algunas de las herramientas de IAGen populares son ChatGPT, DALL-E, Bard y Midjourney.

2. ¿Qué es la generación aumentada de recuperación (RAG)?

La generación aumentada de recuperación optimiza el resultado de los grandes modelos de lenguaje (LLM) al consultar una base de conocimientos acreditada fuera de sus datos de entrenamiento originales antes de generar una respuesta, lo que amplía efectivamente sus capacidades más allá de dichos datos de entrenamiento originales. La RAG es una manera rentable de mejorar los resultados de los LLM en ámbitos específicos, ya que aprovecha una base de datos interna con datos propios y personalizados.

3. ¿Cuáles son los puntos clave que hay que tener en cuenta en relación con el almacenamiento de la IA?

El atributo más importante del almacenamiento de la IA es la agilidad del rendimiento. El almacenamiento de la IA debe poder crecer de unos pocos cientos de gigabytes a varios petabytes, funcionar bien con unas cargas de trabajo mixtas y rápidamente cambiantes, servir datos simultáneamente a los clientes de entrenamiento y producción a lo largo de la vida de un proyecto y admitir los modelos de datos usados por las herramientas del proyecto. Los otros atributos de una solución de almacenamiento de la IA ideal son: flexibilidad en cuanto a la capacidad, disponibilidad y durabilidad de los datos, eficiencia energética y de espacio, compatibilidad con los modelos de datos, seguridad y simplicidad operativa.

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