2023 es un año épico para la inteligencia artificial. El año en el que la industria superó a la academia en aprendizaje automático (fuente), la última tecnología en inteligencia artificial ha evolucionado para incluir cada vez más datos, y proporcionar suficientes recursos informáticos para admitir nuevos casos de uso sigue siendo un desafío para muchas organizaciones.
Con el auge de la inteligencia artificial, también han surgido las preocupaciones de la gente.de acuerdo a un artículo prensa de la universidad de stanford, florecimiento Una sesión de capacitación produce 25 veces más emisiones de carbono que un viaje aéreo de ida de Nueva York a San Francisco.
Dadas estas tendencias y desafíos, ¿cuáles son nuestras perspectivas para el campo de la inteligencia artificial este año? ¿Dónde centrará sus esfuerzos la comunidad de inteligencia artificial? Primero miremos hacia atrás hasta 2023 y luego exploremos qué esperar de la inteligencia artificial en 2024.
Tabla de Contenidos
La inteligencia artificial retrocede hasta 2023
En 2022 decimos que es el año de la inteligencia artificial, pero… ¿adivinen qué? 2023 es también el año de la inteligencia artificial y puedes estar seguro de que 2024 será el mismo. La adopción de inteligencia artificial ha crecido significativamente en los últimos 12 meses. Informe WEKA 2023 Díganos que los pioneros y exploradores de la IA utilizan principalmente la nube pública para entrenamiento e inferencia. Las organizaciones comienzan a llevar proyectos a producción, lo que crea nuevos desafíos e impulsa a las empresas a profundizar en opciones para escalar su infraestructura.
Tras los anuncios de NVIDIA y Microsoft, la disponibilidad de DGX Cloud amplía las opciones para que las empresas comiencen rápidamente con la IA. Al mismo tiempo, enfatiza la necesidad de optimizar el hardware y el software para que funcionen juntos, una necesidad que han surgido para abordar certificaciones como las soluciones de software DGX-Ready. Kubeflow fascinante Es una de las herramientas MLOps que ha sido probada en hardware NVIDIA.
La seguridad del aprendizaje automático sigue siendo un problema
de acuerdo a un Informe Según datos publicados por la Artificial Intelligence Infrastructure Alliance, más del 40% de las organizaciones tienen todos los recursos necesarios para crear valor con inteligencia artificial e impulsar la transformación de la inteligencia artificial. Sin embargo, las empresas también informaron desafíos relacionados con la seguridad y el cumplimiento, el rendimiento y el costo, y la gobernanza.
Garantizar la seguridad de las herramientas utilizadas en los proyectos de aprendizaje automático es fundamental.este Vulnerabilidades de seguridad de Pytorch Mayor conciencia sobre el tema y los posibles riesgos. Las herramientas de ciencia de datos a menudo tienen acceso a datos altamente confidenciales, por lo que los profesionales deben garantizar la seguridad del entorno y los artefactos. Obtenga más información sobre cómo proteger la plataforma MLOps.
Durante KubeconEU 2023, Maciej Mazur y yo también exploramos este tema y discutimos MLOps seguros sobre datos altamente confidenciales. En nuestra conferencia magistral, capturamos algunas opciones para proteger entornos en diferentes capas de la pila.
Kubeflow en 2023
En 2023, MLOps será un tema importante para los profesionales de la IA. Canonical proporciona una de las distribuciones oficiales de Kubeflow, por lo que, naturalmente, seguimos de cerca el proyecto. Kubeflow tiene dos nuevas versiones: 1.7 y 1.8. Daniela Plascencia es miembro del equipo de ingeniería de Canonical y líder de lanzamiento de Kubeflow 1.8.
A finales de año se celebró la Cumbre Kubeflow. El evento energizó a la comunidad a través de excelentes sesiones y grupos de trabajo, casos de uso de empresas como Roblox y desafíos presentados. el próximo año, Cumbre de Kubeflow El evento compartirá ubicación con Kubecon EU. Compra entradas ahora Y encuéntranos allí.
Norma MLOps 2023
No hay duda de que 2023 será un año muy ocupado para nosotros. Nuestras actividades de este año se extienden más allá de Charmed Kubeflow y lanzan Charmed MLFlow en septiembre de 2023. Seguimos trabajando en nuestra documentación, publicando algunas orientaciones nuevas, como:
Si bien muchas empresas están reconsiderando sus estrategias de IA, nos damos cuenta de lo importante que es compartir nuestro conocimiento y ayudar a nuestras audiencias a tomar decisiones informadas. En 2023 publicamos más de 50 blogs en nuestro sitio web y publicaciones medianas, 10 seminarios web realizados y lanzados Podcast de inteligencia artificial de Ubuntu, Publicé 5 white papers y realicé una gira mundial impartiendo conferencias y seminarios sobre diferentes temas. El contenido más exitoso en 2023 incluye:
Roadshow sobre la estandarización de la inteligencia artificial
En septiembre de 2023, lanzamos Canonical AI Roadshow, una serie de eventos y demostraciones centrados en cómo las empresas pueden aprovechar mejor sus datos y hacer realidad los casos de uso de IA. En el transcurso de 3 meses, los expertos de Canonical hicieron más de 10 paradas en 4 continentes para discutir sobre inteligencia artificial, MLOps de código abierto y cómo ejecutar iniciativas de IA en producción. Organizamos conjuntamente un taller con NVIDIA en la Cumbre Mundial de Inteligencia Artificial y un evento con Microsoft en São Paulo.
¿Qué pasará con la inteligencia artificial en 2024?
Las MLOps llegaron para quedarse y 2024 podría ser otro gran año para quienes están activos en la industria. No hay duda de que la proporción de empresas que ponen en producción proyectos de inteligencia artificial seguirá creciendo. Para todos los actores de la industria, la presión será mejorar los estándares de seguridad, documentar mejor y continuar integrando el hardware y software existente para brindar una experiencia perfecta.
Al mismo tiempo, 2024 no es sólo la era de la inteligencia artificial, sino también la era del código abierto. Este cambio no sorprendió a mucha gente, pero es muy importante. Por un lado, el código abierto permite que todos comiencen rápidamente y a bajo costo, pero también permite la colaboración entre diferentes personas, comunidades y organizaciones. Si observamos las preocupaciones más recientes sobre la sostenibilidad, el código abierto reduce la potencia computacional necesaria para entrenar modelos desde cero, especialmente los modelos de lenguajes grandes (LLM), reduciendo así la huella de carbono. Los principales proyectos de código abierto, como Kubeflow y MLflow, han comenzado a agregar funciones para brindar mejores resultados a los proyectos relacionados con genAI y LLM.
Ahora un envoltorio…
Faltando 12 meses, MLOps tiene mucho tiempo para sorprender a todos en 2024. En última instancia, es una función colaborativa de científicos de datos, ingenieros de DevOps y personal de TI. A medida que el mercado se desarrolle, se agregarán nuevos roles a la lista. Sin embargo, todos deberían centrarse en un objetivo continuo: ejecutar una IA segura en diferentes etapas, desde la experimentación hasta la producción.
Es posible que aparezcan en el mercado nuevas soluciones, similares a las que mencionamos anteriormente, y es probable que integren cada vez más proyectos de código abierto en soluciones cohesivas. Las empresas pueden tener mayores expectativas para los proyectos de aprendizaje automático y las herramientas que los respaldan. La eficiencia de costos y la eficiencia del tiempo se convertirán en debates cada vez más importantes, que influirán en las decisiones comerciales relacionadas con MLOps.
El compromiso de Canonical de ofrecer software seguro de código abierto continúa incluyendo herramientas MLOps. Nuestro objetivo no solo es ayudar a las organizaciones brindándoles la tecnología adecuada, sino también brindar orientación para tomar las mejores decisiones según el caso de uso, dónde se encuentran en su viaje hacia la IA y sus limitaciones. Al mismo tiempo, el código abierto está en nuestro ADN, por lo que continuaremos poniendo nuestras herramientas a disposición de los entusiastas de la IA, educaremos a los primeros usuarios sobre cómo comenzar y alentaremos a todos a contribuir.
