¿Qué son los marcos de IA?

Los primeros marcos de IA comenzaron dentro de comunidades académicas o de investigación como una forma de apoyar el desarrollo de redes neuronales. A medida que evolucionó el aprendizaje profundo, las infraestructuras que siguieron se atendieron a modelos de IA a gran escala y casos de uso más específicos como el procesamiento de lenguaje natural (NLP). Los marcos de IA también se hicieron ampliamente disponibles para los científicos de datos novatos, los desarrolladores de IA principiantes y las empresas sin experiencia en machine learning, lo que hace que la IA sea más accesible.

Los marcos de IA tienen funcionalidades incorporadas para ayudar a acelerar y simplificar las pipelines de machine learning. Si bien cada infraestructura varía, los elementos típicos incluyen:

• Paquetes y bibliotecas para preparar, procesar y cargar conjuntos de datos

• Implementaciones de algoritmos comunes de machine learning

• Modelos preconfigurados y entrenados, listos para ajustarse o desplegarse

• Métodos para el entrenamiento y la evaluación de modelos

• Interfaces de programación de aplicaciones (API) para facilitar el desarrollo de IA en diferentes lenguajes de programación

• Extensiones para optimizar los hiperparámetros y el rendimiento del modelo

Algunos marcos ofrecen estas características avanzadas:

• API y bibliotecas de entrenamiento distribuidas para modelos de entrenamiento en múltiples máquinas o GPU a través de computación paralela

• Herramientas deMLOps para el despliegue y la supervisión de modelos

• Herramientas de visualización para comprender mejor los modelos a través de histogramas de pesos y sesgos, gráficos de curvas de aprendizaje y predicciones de modelos, y gráficos de métricas como precisión y pérdida

Diseñar la arquitectura subyacente de los sistemas de IA puede ser una tarea complicada, pero construirla desde cero aumenta esa dificultad. Los marcos de IA encapsulan las complejidades del machine learning en módulos, lo que reduce el tiempo y el esfuerzo dedicados a comprender las matemáticas y las estadísticas subyacentes y transformarlas en código de software.

Estas son algunas de las principales ventajas de los marcos de IA:

• Costo de desarrollo reducido

• Flujos de trabajo estandarizados

• Implementación más rápida

Los bloques de construcción predefinidos que vienen con los marcos de IA permiten a las organizaciones ahorrar en costos de desarrollo iniciales. En lugar de gastar en la programación de aplicaciones de IA desde cero, las compañías pueden invertir en la creación de soluciones orientadas a las necesidades de las compañías y los clientes.

Los marcos proporcionan metodologías fundacionales y herramientas de IA para el proceso de desarrollo. Como tales, ayudan a establecer flujos de trabajo estándar de machine learning que son escalables para diversos proyectos de IA, desde automatización, visión artificial y IA generativa hasta comprensión de lenguaje natural y robótica.

El entorno integral de desarrollo de software de infraestructura/marco de IA ayuda a acelerar y agilizar el proceso. También abre vías para la creación rápida de prototipos, lo que puede conducir a una innovación más rápida y un tiempo de comercialización más rápido para las aplicaciones impulsadas por IA.

Las empresas tienen varias opciones para elegir, por lo que deben pensar en sus requisitos y casos de uso. Un marco adecuado satisface las necesidades a corto plazo de una empresa, aborda sus objetivos a largo plazo y se adapta a sus capacidades.

Estos son algunos factores a considerar al seleccionar una infraestructura de IA:

• Facilidad de uso

• Integración

• Interpretabilidad y explicabilidad

• Código abierto versus propietario

• Rendimiento y escalabilidad

A pesar de sus componentes, una infraestructura de IA todavía tiene una curva de aprendizaje. Es posible que las empresas quieran probar diferentes infraestructuras/marcos para evaluar qué tan fáciles de usar son y buscar documentación clara y detallada, tutoriales y otros recursos para suavizar la curva de aprendizaje.

La compatibilidad de un entorno de IA con la pila tecnológica de una organización es esencial. Los equipos de TI deben evaluar qué tan bien se integra un marco con las fuentes de datos, la infraestructura y otras plataformas.

La capacidad de interpretar los resultados de los algoritmos de machine learning y comprender los procesos de toma de decisiones detrás de los modelos de IA a menudo son cruciales para sectores como la salud y las finanzas. Algunos marcos de IA incorporan técnicas para lainterpretabilidad y laexplicabilidad de la IA.

IA de infraestructura/marco abierto suelen ser de uso gratuito para cualquier propósito, mientras que los marcos patentados suelen tener licencia para uso comercial. Los marcos de código abierto son rentables y ofrecen un mayor control y transparencia. Mientras tanto, los marcos patentados vienen con soporte dedicado y oportuno y características más avanzadas.

El alto rendimiento y la escalabilidad son vitales, especialmente para los sistemas de IA que manejan grandes volúmenes de datos o requieren respuestas en tiempo real. Estos sistemas pueden obtener un beneficio de infraestructuras con características de optimización y funcionalidades de entrenamiento distribuido.

Los marcos continúan mejorando junto con los avances en IA. Y aunque es imposible mencionar todos los marcos que existen, aquí hay una lista de algunos de los marcos de infraestructura de IA más actuales y populares:

• Hugging Face

• IBM Watson Studio

• keras

• LangChain

• Pytorch

• Scikit-learn

• TensorFlow

Hugging Face es una compañía conocida por su biblioteca de modelos de transformadores centrados en NLP y su vibrante comunidad de código abierto. Su Model Hub actúa como una plataforma para compartir y acceder a una gran cantidad de modelos de IA preentrenados. Hugging Face también contiene bibliotecas para procesar conjuntos de datos y evaluar modelos y herramientas para el servicio de modelos.

IBM Watson Studio ayuda a los científicos de datos, desarrolladores y analistas a crear, ejecutar y gestionar modelos de IA. Incluye estas características:

• Una biblioteca de modelos de PLN

• Herramientas de visualización

• Modelos de optimización que pueden utilizarse para la toma de decisiones

• AutoAI para automatizar la preparación de datos, el desarrollo de modelos, la ingeniería de características y la optimización de hiperparámetros

• Herramientas de MLOps para desplegar y monitorear modelos de machine learning

• Herramientas de Gobernanza de la IA

Keras se anuncia a sí misma como "una API de aprendizaje profundo diseñada para seres humanos, no para máquinas". Su objetivo es hacer que el desarrollo de modelos sea lo más simple posible tanto para principiantes como para expertos.

Su API de alto nivel está escrita en Python y puede ejecutarse sobre otras infraestructuras como TensorFlow y PyTorch. Esta API principal tiene métodos integrados para crear, capacitar y evaluar modelos. Keras también admite el aprendizaje por transferencia, el ajuste y la capacitación distribuida.

Otros miembros del ecosistema Keras incluyen la biblioteca KerasHub de modelos previamente entrenados, el marco de optimización de hiperparámetros KerasTuner y la biblioteca Keras Recommenders para crear motores de recomendación.

LangChain es una infraestructura de código abierto para crear aplicaciones impulsadas por modelos de lenguaje grande (LLM), incluidos chatbots y agentes de IA. Emplea una arquitectura modular, en la que cada módulo representa abstracciones que encapsulan los conceptos complejos y los pasos necesarios para trabajar con LLM. Estos componentes modulares se pueden encadenar para crear aplicaciones de IA. Su plataforma LangSmith permite la depuración, las pruebas y la supervisión del rendimiento.

PyTorch es pionera en el campo de la infraestructura/marco de IA. Este marco de aprendizaje profundo de código abierto combina la biblioteca de machine learning de Torch con una API de alto nivel basada en Python. Demuestra versatilidad a través de una amplia gama de arquitecturas de Neural Networks, desde simples algoritmos de regresión hasta redes neuronales convolucionales complejas.

El marco es conocido por representar modelos de aprendizaje profundo como gráficos de cálculo dinámicos, lo que brinda a los desarrolladores de IA la flexibilidad de modificar el código de un modelo sin tener que restablecer todo el modelo durante el desarrollo, la depuración y el entrenamiento. PyTorch también tiene un rico ecosistema de bibliotecas y herramientas para complementar sus características principales.

Scikit-learn es uno de los primeros kits de herramientas de código abierto para la ciencia de datos y el machine learning. Está construido sobre las bibliotecas de Python NumPy para cálculo matemático y numérico, SciPy para cálculo científico y Matplotlib para visualización. Scikit-learn cuenta con una amplia variedad de algoritmos para el aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado, funciones para la selección y evaluación de modelos, módulos de transformación de conjuntos de datos, utilidades de carga de conjuntos de datos y herramientas para el análisis predictivo de datos.

TensorFlow es otro pionero del marco de IA de código abierto. Trata los datos como matrices multidimensionales llamadas tensores, luego construye un gráfico computacional que mapea el flujo de datos entre operaciones en una red neuronal. También admite la ejecución entusiasta, en la que las operaciones se ejecutan inmediatamente sin crear un gráfico computacional.

Una creación de Google, TensorFlow ofrece un ecosistema robusto de conjuntos de datos, modelos, herramientas, bibliotecas y extensiones para crear y desplegar modelos de machine learning, y incluso un paquete dedicado completo para crear motores de recomendación. También cuenta con el apoyo activo de la comunidad y una gran cantidad de recursos sobre machine learning.

Además, el marco de código abierto comparte una suite de recursos para incorporar prácticas de IA responsable en cada fase del pipeline de machine learning. Estas incluyen herramientas para examinar conjuntos de datos en busca de posibles sesgos, técnicas de preservación de la privacidad como el aprendizaje federado y bibliotecas para evaluar métricas como la equidad.