Optimización de la gestión de cargas de trabajo de IA con cloud y watsonx
IBM organiza su gestión de cargas de trabajo de IA trasladando su infraestructura a Watsonx en la nube híbrida para mejorar la eficiencia.
La organización de directores de sistemas de información de IBM ha optimizado sus modelos de Inteligencia Artificial (IA) con la implementación de watsonx, una solución que ha mejorado la gestión de cargas de trabajo y ha facilitado la transformación digital de la empresa.
La adopción de aplicaciones de IA en una plataforma de nube híbrida conlleva desafíos específicos que deben ser atendidos de manera eficaz para garantizar un rendimiento óptimo. En este sentido, es fundamental considerar los requisitos de propiedad intelectual de la empresa, asegurando que las aplicaciones cumplan con las regulaciones y normativas pertinentes.
Asimismo, la disponibilidad de herramientas para desarrolladores que sean sencillas y eficaces resulta vital para fomentar la productividad en la creación de aplicaciones que utilicen contenido de IA generativa.
Seguridad y eficiencia en el manejo de datos confidenciales
La gestión segura de datos confidenciales durante la ingesta y uso es un aspecto crucial en la implementación de aplicaciones de IA en entornos de nube. Se deben establecer medidas de seguridad adecuadas para proteger la información sensible y garantizar su integridad a lo largo de todo el proceso de manejo de datos.
Además, es necesario considerar la rentabilidad de los entornos de alojamiento en términos de recursos de hardware, desarrollo y operaciones. La optimización de costos es esencial para asegurar la sostenibilidad a largo plazo de las cargas de trabajo de IA, sin comprometer su desempeño.
La importancia del soporte en entornos locales
En algunos casos, ciertas cargas de trabajo de IA deben alojarse on premises y requieren soporte para los mismos entornos de IA en hardware local. Esto plantea la necesidad de contar con soluciones que faciliten esta transición y permitan una gestión eficiente de las cargas de trabajo en diferentes entornos.
Inicialmente, la organización del director de sistemas de información (CIO) de IBM enfrentaba retos significativos en la gestión de su infraestructura de IA, debido al uso de una base de datos vectorial y modelos de IA generativa que requerían unidades de procesamiento de gráficos (GPU) costosas y difíciles de aprovisionar.
El impacto en el rendimiento
La competencia por los recursos entre los equipos de desarrollo y producción durante las horas pico llevó a la adquisición de GPU adicionales, las cuales permanecieron inactivas durante las horas de menor actividad, generando un impacto significativo en la eficiencia operativa.
Sin embargo, el equipo de plataforma de nube híbrida del CIO encontró en el entorno de IBM Cloud una solución altamente efectiva para admitir cargas de trabajo de producción y desarrollo de IA. Esta transición no solo simplificó el entorno de la organización, también optimizó el uso de los recursos disponibles, permitiendo una gestión más eficiente de las cargas de trabajo de IA.
La transición a IBM watsonx as a Service
Con el objetivo de mejorar la gestión de las cargas de trabajo de IA, la organización del CIO tomó la decisión de transferir el modelo de IA y las cargas de trabajo de gestión, desarrollo y producción de datos a IBM watsonx as a Service en IBM Cloud.
Esta transición representa un avance significativo en la búsqueda de soluciones más eficientes y efectivas para la gestión de datos específicos de dominio y servicios de IA.
