Quem co-pilotos os co-pilotos? Por que a IA precisa de suporte na nuvem

Quem co-pilotos os co-pilotos? Por que a IA precisa de suporte na nuvem

Carimbo de data / hora: 24 de maio de 2023 10:11
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Quem co-pilotos os co-pilotos? Por que a IA precisa de suporte na nuvem
Nos últimos doze meses, assistimos ao desenvolvimento de um grande número de novas organizações de IA, tirando partido dos mais recentes avanços em modelos fundamentais, tecnologia e procura. Embora a IA seja frequentemente vista como um “copiloto” em vez de um “piloto automático”, ainda existem muitos feitos notáveis ​​que pode realizar, em comparação com a computação clássica. Recentemente, vimos startups que podem oferecer linguagem precisa de texto para sinais, transcrição multilíngue e geração automática de vídeo de fala com avatares realistas, para citar apenas alguns.

No entanto, como todas as startups e scale-ups, estas novas organizações enfrentam muitos desafios; alguns são específicos da indústria de IA e outros são comuns a todas as marcas em crescimento. Mas com o nível certo de apoio, os fundadores podem florescer, ajudando a impulsionar a indústria – e a humanidade – para a frente.

Quem co-pilotos os co-pilotos? Por que a IA precisa de suporte na nuvem

Alto poder computacional para treinamento de modelos de IA

Um dos principais desafios que as organizações de IA enfrentam é o da formação. O treinamento de modelos de IA requer uma quantidade significativa de poder computacional, o que pode ser um desafio para empresas de tecnologia profunda que tendem a operar com base em despesas operacionais, em vez de investimentos. Algoritmos de aprendizagem profunda, como redes neurais, requerem um grande número de iterações e ajustes para alcançar resultados ideais. Isso pode ser demorado e caro sem acesso a recursos de computação de alto desempenho. Além disso, esses dados precisam ser armazenados em algum lugar, e isso pode ter um custo proibitivo para adquirir e manter caro.

Flexibilidade na alocação de recursos e gestão de custos

Os requisitos de recursos para treinar e implantar modelos de IA podem variar muito dependendo da complexidade do modelo e do tamanho do conjunto de dados. Como a maioria das startups, a direção da empresa pode mudar quase da noite para o dia e pode ser um desafio tanto para as pessoas quanto para a infraestrutura tecnológica. Conseqüentemente, a maioria das startups de IA são nativas da nuvem por padrão para ajudar a migrar para um novo hardware quando as coisas começam a seguir uma direção diferente.

Problemas de compatibilidade com versões anteriores

Estruturas de IA, como TensorFlow e PyTorch, são continuamente atualizadas e aprimoradas, mas várias dessas iterações de estrutura não são compatíveis com versões anteriores. Isso coloca uma pressão significativa sobre as organizações para se manterem atualizadas com a estrutura mais recente, ou correm o risco de problemas de funcionalidade ou até mesmo de inatividade. Embora os usuários muitas vezes esperem que as startups tenham problemas iniciais, grandes períodos de inatividade podem minar drasticamente a confiança.

Com estas questões em mente, como é que as startups de IA existentes e bem-sucedidas superaram os seus desafios?

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IA na prática: a OVHcloud capacita os elementos essenciais da Customs Bridge

A Customs Bridge é uma startup de “tecnologia profunda” que utiliza algoritmos de inteligência artificial para criar um motor automático de classificação de produtos, destinado a importadores europeus. A missão da empresa é criar o mecanismo de classificação de produtos mais confiável possível para atribuir o código aduaneiro correto a um produto cuja descrição não esteja totalmente formalizada.

No entanto, a Customs Bridge enfrentou desafios significativos na formação dos seus modelos de IA. Eles tinham infraestrutura local limitada, requisitos de processamento de dados em grande escala e a necessidade de estruturas de IA de última geração. A infraestrutura existente não era suficiente para treinar e implementar os seus modelos de IA de forma eficaz, e enfrentaram dificuldades no acesso e processamento de grandes volumes de dados necessários para treinar os seus modelos.

Para superar esses desafios, a Customs Bridge recorreu a Soluções de IA e Machine Learning da OVHcloud. A equipa implementou a solução de formação de modelos da OVHcloud, AI Training, e utilizou instâncias da OVHcloud para implementar modelos em produção e apoiar o pipeline de energia de dados. Isto permitiu à Customs Bridge processar grandes quantidades de dados, melhorar os seus modelos de IA e melhorar a sua produtividade e eficiência globais.

A Customs Bridge conseguiu aproveitar os recursos da OVHcloud para melhorar os dados e treinar modelos avançados de IA. Eles confiaram em cerca de 2.5 TB de dados para treinar seus primeiros modelos de Transformers, e treinar Transformers em 250,000 linhas levou apenas cerca de 30 minutos de tempo de computação, graças às GPUs NVIDIA V100 fornecidas pela OVHcloud. Isto foi rápido e de baixo custo, e permitiu à Customs Bridge dimensionar os seus volumes de dados sem limitar a sua infra-estrutura. A abordagem baseada na nuvem deu à empresa muita liberdade para experimentar até encontrar o volume necessário para atingir a precisão desejada.

Além da maior flexibilidade e escalabilidade para a formação de modelos de IA, a Customs Bridge também beneficiou de uma alocação de recursos eficiente e económica, da implementação e implantação simplificadas de quadros de IA e da capacidade de permitir a inovação e a experimentação para obter resultados óptimos. Ao aproveitar as soluções de IA e aprendizagem automática da OVHcloud, a Customs Bridge conseguiu superar os seus desafios e construir um motor de classificação de produtos inovador e eficaz.

Elevando a tecnologia profunda com serviços especializados em nuvem

Um dos primeiros passos para uma startup de IA em crescimento é compreender o seu ecossistema – e não apenas em termos de compreensão da concorrência. Existem muitas organizações que oferecem incubadoras, aceleradores e esquemas de apoio que podem ajudar diretamente com orientação e assistência de gestão ou, no caso do exemplo acima, apoio à infraestrutura tecnológica.

Os serviços em nuvem oferecem alocação flexível de recursos e gerenciamento de custos, permitindo que empresas de tecnologia profunda modifiquem seus recursos quando as necessidades mudam. Esta adaptabilidade garante que as empresas paguem apenas pelos recursos de que necessitam, o que lhes permite alocar os seus recursos de forma mais eficiente e operar numa base de opex, em vez de capex.

As soluções de armazenamento expansíveis também são uma parte importante do modelo de serviços em nuvem. Com estas soluções, as empresas de tecnologia profunda podem processar e armazenar grandes quantidades de dados, permitindo-lhes treinar os seus modelos de IA. Estas soluções são criadas para serem facilmente dimensionadas, garantindo que as empresas de IA possam aumentar os seus volumes de dados sem qualquer interrupção do serviço – ao contrário do armazenamento físico, onde a instalação e a gestão de novas unidades podem causar uma série de dores de cabeça.

Impulsionando a indústria para frente

As empresas de IA de tecnologia profunda enfrentam muitos dos mesmos problemas que as startups de outros setores, mas também alguns desafios únicos. Os vastos conjuntos de dados necessários para treinar modelos de IA, por exemplo, vêm com uma necessidade correspondente de capacidades de computação e armazenamento de alta potência, que muitas vezes estão fora do alcance de organizações jovens que funcionam com financiamento inicial.

É por isso que muitas empresas de IA são nativas da nuvem por padrão. A nuvem permite que organizações como essas escalem com mais facilidade sem pagar adiantado pela infraestrutura, sem mencionar o benefício de soluções gerenciadas que eliminam a necessidade de gerenciamento diário dos fundadores e de suas equipes. No entanto, as startups devem prestar atenção ao estabelecer o seu contrato de serviços em nuvem e tomar cuidado para evitar custos crescentes e ocultos; a configuração errada ou o fornecedor errado – cobrança excessiva pelos custos de entrada/saída, por exemplo – pode resultar num fardo tecnológico. Mas com o parceiro certo, a solução certa e uma abordagem verdadeiramente colaborativa, as startups podem esquecer os detalhes administrativos e concentrar-se na sua missão principal: criar um novo mundo de IA.



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