Ao longo dos últimos 5 anos a IA avançou tanto que agora expande a compreensão humana, e as máquinas conseguem imitar o comportamento humano para executar tarefas complexas em tempo real.
No entanto, à medida que essa área da computação cresce e o acesso aos dados aumenta, os modelos de Inteligência Artificial ficam cada vez maiores. Os custos para treinar, implantar e gerenciar esses modelos estão aumentando, e pode ser difícil para as empresas avançarem. Quando as empresas passam da exploração e experimentação com Machine Learning para a implantação de aplicativos em larga escala, elas precisam da melhor infraestrutura para manter os modelos em operação sem gastar muito.
Com infinitas oportunidades pela frente, as empresas estão correndo para adotar a AI e criar aplicativos novos e incríveis que impulsionem os negócios. Neste artigo nós falaremos sobre o funcionamento da infraestrutura de IA do Google Cloud para empresas.
Como é a Infraestrutura de Inteligência Artificial?
A maioria das pessoas pensa em hardware quando avalia a infraestrutura de IA. Na verdade, é preciso uma combinação de três elementos importantes para que as empresas acessem e gerenciem os recursos necessários para treinar e implantar cargas de trabalho de IA avançadas.
Em primeiro lugar, há a computação econômica e de alto desempenho, projetada para que as empresas forneçam IA em larga escala.
Também há plataformas e ferramentas de ML, que ajudam as equipes a acessar e gerenciar com eficiência os recursos necessários para treinar e implantar cargas de trabalho de Inteligência Artificial. Por último, soluções e softwares de código aberto (OSS) ajudam as equipes a aproveitar ao máximo a infraestrutura subjacente, tornando-a mais rápida e fácil para inovar e escalar modelos de ML na empresa.
Os três principais elementos infraestrutura de AI do Google Cloud
Software de código aberto
- Soluções de AI de código aberto de última geração (SOTA, na sigla em inglês).
- Frameworks de modelagem de código aberto totalmente integradas ao Google Cloud (Tensorflow e PyTorch).
- Suporte para modelagem de código aberto personalizado (por exemplo, PyTorch e TensorFlow) e AI de última geração de código aberto (AlphaFold, TabNet e Merlin).
Plataformas e ferramentas de Machine Learning
- Vertex Al – Uma plataforma totalmente gerenciada de ML.
- Criação de serviços específicos de ML com a Vertex Al para notebooks, treinamento, fornecimento, entre outros.
Hardware
- Computação e aceleradores de AI personalizados.
- GPUs, TPUs, CPUs e redes.
Principais tendências que impulsionam a transformação e a infraestrutura de IA
As empresas estão sempre em busca de novas maneiras de usar AI para conquistar os clientes, simplificar as operações e expandir os negócios. À medida que a adoção de AI dispara, os avanços rápidos na infraestrutura de AI oferecem suporte a grandes volumes de dados e à inferência em tempo real exigida por esses aplicativos inteligentes.
Há três tendências principais que impulsionam o crescimento exponencial e a evolução da infraestrutura de IA.
1. Alta personalização da experiência do cliente
O maior diferencial de uma empresa é a forma como ela interage com os usuários finais. Com as expectativas dos clientes muito altas, as empresas precisam ser criativas para se destacar na multidão. Os líderes estão usando dados e AI para elevar o nível da personalização.
Por exemplo, os sistemas de recomendação baseados em AI analisam os dados em grande escala para fornecer um conteúdo envolvente e significativo de uma série de itens aos clientes, até mesmo itens que talvez eles não tenham considerado antes. Para fornecer com rapidez recomendações exatas e interessantes, as empresas precisam do suporte de uma infraestrutura de AI excepcional.
2. Uma explicação detalhada da extração e compreensão do conhecimento
A AI consegue traduzir, resumir, extrair e consultar grandes volumes de informação para facilitar a compreensão humana. Com a linguagem, que é a essência de como nos comunicamos, nos conectamos e compreendemos o mundo, surgiram os grandes modelos de linguagem (LLMs, na sigla em inglês) como uma ferramenta importante no cenário da IA.
Além da capacidade de prever as palavras seguintes em uma frase, como acontece quando as pessoas conversam e escrevem, a compreensão profunda da linguagem dos LLMs ajuda em tudo, desde a conclusão do código e o sequenciamento de genomas até a interação humana no atendimento ao cliente. Para que as empresas adotem os LLMs, elas precisam da infraestrutura e das ferramentas certas para lidar com petabytes de dados de texto e bilhões de parâmetros.
3. Otimização das operações com automação
Com AI as empresas realizam as operações de maneira mais eficiente, economizando tempo e reduzindo custos operacionais. Com a capacidade de tomar decisões autônomas em tempo real, os modelos de ML estão aprimorando casos de uso, como veículos autônomos, automação de fábricas previsão, detecção de defeitos e muito mais. Esses casos de uso dependem de grandes volumes de dados de texto, imagem e vídeo que precisam ser analisados em tempo real, resultando em uma demanda crescente por infraestrutura e ferramentas específicas com latência ultrabaixa capazes de ajustar a escala em produção sem afetar o desempenho.
Por que o Google é líder em IA?
A IA está no DNA do Google. Há décadas, a empresa executa e escala suas próprias cargas de trabalho de ML, de diversos tipos, em soluções, produtos e infraestrutura de IA, com otimização constante do desempenho, da escalabilidade e dos custos. Agora, essa facilidade está disponível para os clientes com a oferta de infraestrutura de IA do Google Cloud.
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