O que é infraestrutura de IA?

Uma infraestrutura de IA forte permite que os desenvolvedores criem e implementem com eficiência aplicações de IA e aprendizado de máquina (ML) , como chatbots como o Chat GPT da OpenAI, reconhecimento facial e reconhecimento de fala e computer vision. Empresas de todos os diferentes tamanhos e em uma ampla gama de setores dependem da infraestrutura de IA para ajudá-las a realizar suas ambições de IA. Antes de entrarmos no que torna a infraestrutura de IA importante e como ela funciona, vamos analisar alguns termos-chave.

A IA é uma tecnologia que permite que os computadores simulem a maneira como os seres humanos pensam e resolvem problemas. Quando combinada com outras tecnologias, como internet, sensores, robótica e muito mais, a tecnologia de IA pode realizar tarefas que normalmente requerem intervenção humana, como operar um veículo, responder a perguntas ou fornecer insights a partir de grandes volumes de dados. Muitas das aplicações mais populares da IA dependem de modelos de aprendizado de máquina, uma área da IA que se concentra especificamente em dados e algoritmos.

O ML é uma área de foco da IA que usa dados e algoritmos para imitar a forma como os seres humanos aprendem, melhorando a precisão de suas respostas ao longo do tempo. O ML depende de um processo de decisão para fazer uma previsão ou classificar informações, uma função de erro que avalia a precisão de seu trabalho, e um grande modelo de linguagem (LLM) e um processo de otimização do modelo, que reduz discrepâncias entre exemplos conhecidos e estimativas do modelo. Um algoritmo de ML repete esse processo de "avaliação e otimização" até que uma precisão de limite definida para o modelo seja atendida.

Para saber mais sobre as diferenças sutis entre IA e ML, confira nosso blog, "IA versus aprendizado de máquina versus deep learning versus redes neurais: qual é a diferença?"

À medida que as empresas descobrem mais e mais maneiras de usar a IA, a criação da infraestrutura necessária para apoiar seu desenvolvimento se tornou fundamental. Seja implementando o ML para estimular a inovação na cadeia de suprimentos ou se preparando para lançar um chatbot de IA generativa , ter a infraestrutura certa é crucial.

A principal razão pela qual os projetos de IA exigem uma infraestrutura personalizada é a grande quantidade de energia necessária para executar cargas de trabalho de IA. Para alcançar esse tipo de poder, a infraestrutura de IA depende da baixa latência dos ambientes de nuvem e do poder de processamento das unidades de processamento gráfico (GPUs) em vez das unidades de processamento central (CPUs) mais tradicionais, típicas dos ambientes  

Além disso, a infraestrutura de IA se concentra em hardware e software especialmente projetados para a nuvem e tarefas de IA e ML, em vez de PCs, softwares e data centers no local que a infraestrutura de TI favorece. Em um ecossistema de IA, os stacks de software geralmente incluem bibliotecas e frameworks de ML como TensorFlow e PyTorch, linguagens de programação como Python e Java, e plataformas de computação distribuída, como Apache Spark ou Hadoop.

Além de apoiar o desenvolvimento de aplicações de ponta para os clientes, as empresas que investem em infraestrutura de IA normalmente observam grandes melhorias em seus processos e fluxo de trabalho. Aqui estão seis dos benefícios mais comuns que as empresas que desenvolvem uma forte infraestrutura de IA podem esperar:

Como a infraestrutura de IA normalmente é baseada em nuvem, ela é muito mais escalável e flexível do que seus predecessores de TI no local . À medida que os conjuntos de dados necessários para alimentar aplicações de IA se tornam maiores e mais complexos, a infraestrutura de IA é projetada para escalar com eles, permitindo que as organizações aumentem os recursos conforme a necessidade. A infraestrutura de nuvem flexível é altamente adaptável e pode escalada para cima ou para baixo facilmente em comparação à infraestrutura de TI mais tradicional, conforme os requisitos de uma empresa mudam.

A infraestrutura de IA utiliza as mais recentes tecnologias de computação de alto desempenho (HPC) disponíveis, como GPUs e unidades de protocolo de tensor (TPUs), para alimentar os algoritmos de ML que sustentam os recursos de IA. Os ecossistemas de IA têm recursos de processamento paralelo, reduzindo significativamente o tempo necessário para treinar modelos de ML. Como a velocidade é crucial em muitas aplicações de IA, como aplicativos de negociação de alta frequência e carros autônomos, as melhorias em velocidade e desempenho são uma funcionalidade crítica da infraestrutura de IA.

Uma sólida infraestrutura de IA não se refere apenas a hardware e software, mas também fornece aos desenvolvedores e engenheiros os sistemas e processos de que precisam para trabalhar juntos de forma mais eficaz ao criar aplicativos de IA. Contando com práticas de MLOps, um ciclo de vida para desenvolvimento de IA criado para simplificar e automatizar a criação de modelos de ML, os sistemas de IA permitem que os engenheiros criem, compartilhem e gerenciem seus projetos de IA com mais eficiência.

À medida que as preocupações com a privacidade de dados e a IA aumentaram, o ambiente regulatório tornou-se mais complexo. Como resultado, uma infraestrutura de IA robusta deve garantir que as leis de privacidade sejam observadas estritamente durante o  gerenciamento de dados e processamento de dados no desenvolvimento de novas aplicações de IA. As soluções de infraestrutura de IA garantem que todas as leis e normas aplicáveis sejam seguidas à risca e que a conformidade com a IA seja imposta, protegendo os dados do usuário e mantendo as empresas protegidas contra danos legais e à reputação.

Embora o investimento em infraestrutura de IA possa ser caro, os custos associados à tentativa de desenvolver aplicações e recursos de IA na infraestrutura de TI tradicional podem ser ainda maiores. A infraestrutura de IA garante a otimização dos recursos e a utilização da melhor tecnologia disponível no desenvolvimento e implementação de projetos de IA. Investir em uma infraestrutura de IA forte proporciona melhor retorno sobre o investimento (ROI) das iniciativas de IA do que tentar realizá-los em uma infraestrutura de TI desatualizada e ineficiente.

A IA generativa, também chamada de IA gen, é uma IA que pode criar seu próprio conteúdo, incluindo texto, imagens, vídeo e código de computador, usando instruções simples dos usuários. Desde o lançamento do ChatGPT, uma aplicação de IA generativa, há dois anos, empresas ao redor do mundo têm tentado ansiosamente novas maneiras de aproveitar essa nova tecnologia. A IA generativa pode aumentar a produtividade de empresas e indivíduos exponencialmente. Mas vem com riscos reais. Uma infraestrutura de IA com um framework sólido em torno da IA generativa pode ajudar as empresas a desenvolver seus recursos com segurança e responsabilidade.

Para oferecer aos engenheiros e desenvolvedores os recursos necessários para criar aplicações avançadas de IA e ML, a infraestrutura de IA depende de uma combinação de hardware e software modernos. Normalmente, a infraestrutura de IA é dividida em quatro componentes: armazenamento e processamento de dados, recursos de computação, frameworks de ML e plataformas de MLOps. Veja aqui como funcionam.

As aplicações de IA precisam treinar em grandes conjuntos de dados para serem eficazes.As empresas que buscam implementar produtos e serviços sólidos de IA precisam investir em soluções escaláveis de armazenamento e gerenciamento de dados, como bancos de dados locais ou baseados em nuvem, data warehouses e sistemas de arquivos distribuídos.Além disso, muitas vezes são necessários frameworks de processamento de dados e bibliotecas de processamento de dados como Pandas, SciPy e NumPy para processar e limpar os dados antes que eles possam ser usados para treinar um modelo de IA.

As tarefas de ML e IA exigem grandes quantidades de poder computacional e recursos para serem executadas. Uma infraestrutura de IA bem projetada geralmente inclui hardware especializado, como uma unidade de processamento gráfico (GPU) e uma unidade de processamento tensor (TPU) para fornecer recursos de processamento paralelo e acelerar as tarefas de ML.

Unidades de processamento gráfico (GPUs): as GPUs, normalmente fabricadas pela Nvidia ou Intel, são circuitos eletrônicos usados para treinar e executar modelos de IA devido à sua capacidade única de executar muitas operações ao mesmo tempo. Normalmente, a infraestrutura de IA inclui servidores de GPU para acelerar os cálculos matriciais e vetoriais que são comuns nas tarefas de IA.

Unidades de processamento de tensor (TPUs): as TPUs são aceleradores que foram personalizados para acelerar os cálculos de tensor em cargas de trabalho de IA. Seu alto rendimento e baixa latência as tornam ideais para muitas aplicações de IA e deep learning .

Frameworks de ML fornecem os recursos específicos dos quais a IA precisa para projetar, treinar e implementar modelos de ML. Frameworks de ML como TensorFlow e PyTorch são compatíveis com uma variedade de recursos exigidos pelas aplicações de IA, incluindo a aceleração de tarefas de GPU e funcionalidades críticas para os três tipos de treinamento de ML: supervisionado, não supervisionado e por reforço. Frameworks sólidos de ML aceleram o processo de aprendizado de máquina e oferecem aos desenvolvedores as ferramentas necessárias para desenvolver e implementar aplicações de IA.

O MLOps é um processo que envolve um conjunto de práticas específicas para ajudar a automatizar e acelerar o aprendizado de máquina. As plataformas de MLOps auxiliam os desenvolvedores e engenheiros na coleta de dados e no treinamento de modelos, até a validação, solução de problemas e monitoramento de uma aplicação após seu lançamento. As plataformas de MLOps sustentam a funcionalidade da infraestrutura de IA, ajudando cientistas de dados, engenheiros e outros a lançar com sucesso novas ferramentas, produtos e serviços com capacidade de IA.

Aqui estão seis etapas que empresas de todos os tamanhos e setores podem seguir para construir a infraestrutura de IA de que precisam: