Creación de sistemas de IA compuestos con TrueFoundry y Mongo DB

El mundo de la inteligencia artificial (IA) está evolucionando rápidamente, pasando de los modelos aislados a los sistemas interconectados que resuelven problemas complejos y multifacéticos de forma colaborativa.A Sistema de IA compuesto se define como un sistema que aborda las tareas de la IA mediante múltiples componentes que interactúan, que pueden incluir varios modelos de IA, mecanismos de recuperación de datos y herramientas externas. Estos componentes trabajan en colaboración para lograr objetivos específicos, lo que permite un enfoque más matizado y efectivo para la resolución de problemas.

Los ejemplos comunes de sistemas compuestos incluyen:

• Generación aumentada de recuperación (RAG): Esta configuración combina un modelo generativo con un componente de recuperación para producir respuestas basadas en fuentes de datos específicas.
• Modelos encadenados: Se conectan varios modelos en secuencia, donde la salida de un modelo sirve como entrada para otro, lo que mejora la capacidad general del sistema.

Este principio de diseño, defendido por instituciones como el laboratorio de investigación de inteligencia artificial de Berkeley (BAIR), enfatiza la importancia de la arquitectura del sistema para abordar tareas complejas de inteligencia artificial. En lugar de basarse únicamente en modelos monolíticos de gran tamaño, los sistemas de IA compuesta aprovechan varios componentes especializados para mejorar el rendimiento, la flexibilidad y la adaptabilidad.

Cambiando al pensamiento sistémico

Un reciente vídeo de Stanford describió la evolución del escalamiento de la IA en diferentes épocas, centrándose en cómo el énfasis ha pasado del desarrollo centrado en modelos a la integración a nivel de sistema

Ampliación de la capacitación no supervisada (2020—) - Esto comenzó con el lanzamiento del GPT-3, que demostró el poder del entrenamiento no supervisado a gran escala. El entrenamiento no supervisado implica exponer a los modelos a grandes cantidades de datos no estructurados, como textos de Internet, para permitirles generalizar patrones sin etiquetas de tareas específicas.

Ajuste fino de instrucciones de escalado (2022—) - Esta era se caracterizó por la introducción de aplicaciones como ChatGPT, que utilizaban ajuste de instrucciones y técnicas de ajuste. El perfeccionamiento de las instrucciones implica proporcionar pares de entrada y salida (por ejemplo, conjuntos de datos de preguntas y respuestas) para ajustar los modelos previamente entrenados a habilidades específicas.

Escalamiento del procesamiento del tiempo de inferencia (2024—) - Esto se refiere a las innovaciones destinadas a optimizar el uso en tiempo real de los modelos de IA durante la inferencia. Se centra en mejorar la eficiencia, los tiempos de respuesta y la adaptabilidad mediante el razonamiento en varios pasos, la orientación basada en la «cadena de pensamiento», la optimización de la memoria, etc.

Sistemas de escalado (2025—) - Pasar de los modelos lingüísticos grandes (LLM) a los sistemas compuestos, pasando de modelos independientes a sistemas integrados que combinan modelos, herramientas, API e infraestructura.

¿Desafíos en la creación de sistemas de IA compuestos?

Desafíos de infraestructura

Los sistemas de IA compuesta requieren la capacidad perfecta de cambiar entre GPU, CPU y otro hardware especializado en función de las necesidades específicas de cada componente. Por ejemplo, un modelo de visión puede exigir la aceleración de la GPU, mientras que una consulta a una base de datos puede depender de la eficiencia de la CPU. Es fundamental determinar las configuraciones de recursos óptimas para cada carga de trabajo y adaptar la infraestructura de forma dinámica a medida que evolucionan las necesidades. La supervisión y el ajuste periódicos de la infraestructura garantizan que el sistema funcione de manera eficiente y rentable, incluso cuando cambien las cargas de trabajo o los requisitos del modelo.

Garantizar que los sistemas de IA compuesta escalen de manera eficiente requiere implementar mecanismos de escalado automático que asignen los recursos de forma dinámica en función de las demandas de la carga de trabajo. Esto implica supervisar el uso del sistema, como la CPU, la GPU, la memoria y el ancho de banda de la red, para predecir los cambios y responder a ellos en tiempo real.

Costos prohibitivos

La ejecución simultánea de varios modelos de IA, especialmente en tiempo real, conlleva altos costos de computación, almacenamiento y nube. Es esencial establecer una infraestructura que permita detectar las ineficiencias de los recursos y permita cambiar sin problemas entre configuraciones. Aprovechar estrategias como la computación puntual, las GPU fraccionadas y el escalado automático garantiza la rentabilidad y, al mismo tiempo, mantiene un rendimiento óptimo.

Integración con la infraestructura existente

Las infraestructuras modernas suelen estar compuestas por arquitecturas altamente distribuidas, entornos multinube y herramientas especializadas diseñadas para flujos de trabajo específicos. Estas configuraciones, si bien son avanzadas, presentan complejidades a la hora de agregar nuevos componentes de IA que deben funcionar de manera armoniosa dentro de un ecosistema ya de por sí complejo.

Experimentación más rápida
Una experimentación más rápida es un factor fundamental para el éxito de los sistemas de IA compuestos, ya que permite a los equipos iterar rápidamente, probar nuevas ideas y optimizar el rendimiento.

La arquitectura modular permite a los equipos intercambiar modelos, ajustar las canalizaciones o integrar nuevos algoritmos con una interrupción mínima.Automatización también desempeña un papel importante, con herramientas como las canalizaciones de CI/CD que garantizan una implementación y una prueba fluidas de los componentes actualizados.

¿Por qué usar TrueFoundry y MongoDB para aplicaciones de IA compuesta?

Lea nuestro blog detallado sobre cómo integrar TrueFoundry con MongoDB.

MongoDB

Acelere el tiempo de comercialización con MongoDB Atlas
Búsqueda vectorial nativa de MongoDB las capacidades simplifican la implementación de sofisticados flujos de trabajo de generación aumentada de recuperación (RAG) al integrar la búsqueda vectorial en una base de datos operativa. Esto elimina la necesidad de bases de datos vectoriales independientes, lo que reduce la complejidad de la infraestructura y permite una implementación más rápida.

Realice iteraciones rápidas con flexibilidad
El modelo de datos basado en documentos de MongoDB es intrínsecamente flexible, lo que lo hace ideal para almacenar tipos de datos multimodales como texto, imágenes e incrustaciones vectoriales. Los desarrolladores pueden incorporar nuevos tipos de datos sin tiempo de inactividad ni rediseño de esquemas, lo que permite un ajuste, una optimización y una iteración más rápidos para las aplicaciones impulsadas por GenAI.

Escalabilidad y seguridad aptas para la empresa
MongoDB Atlas ofrece tolerancia a fallos de nivel empresarial, escalado horizontal y funciones seguras de forma predeterminada, como el cifrado consultable. Su arquitectura sin servidor y totalmente gestionada admite un escalado elástico y unos precios basados en el consumo, lo que garantiza operaciones rentables incluso para las cargas de trabajo más exigentes.

True Foundry

• Funciona en cualquier nube, local o híbrido
  TrueFoundry ofrece la flexibilidad de implementar en cualquier nube, infraestructura local o entorno híbrido, adaptándose a sus necesidades específicas.
• Escalabilidad automática ultrarrápida y escalabilidad a cero
  Amplíe automáticamente los recursos durante los picos de demanda y escale a cero cuando esté inactivo, lo que garantiza la rentabilidad sin comprometer el rendimiento.
• Piloto automático para la optimización basada en la IA
  Aproveche las recomendaciones basadas en la IA para automatizar la optimización de la infraestructura, mejorar el rendimiento y reducir la sobrecarga operativa.

• Cambie entre cualquier hardware
  Cambie fácilmente entre GPU, TPU y AWS Inferentia o integre aceleradores personalizados en solo un día para aumentar la agilidad del hardware.
• Compilaciones más rápidas de Docker
  Optimice los flujos de trabajo de desarrollo con compilaciones aceleradas de Docker, lo que reduce los tiempos de iteración y acelera las implementaciones.
• Mejores prácticas de ingeniería de software integradas
  Características como las canalizaciones de CI/CD, la administración de secretos y los flujos de trabajo de promoción garantizan implementaciones seguras, confiables y escalables.
• Herramientas de optimización de costos
  Utilice GPU fraccionadas, instancias puntuales y métricas de uso para optimizar los costos y maximizar la eficiencia de los recursos.
• Gestión integral del ciclo de vida de la IA
  TrueFoundry simplifica todo el ciclo de vida del desarrollo de la IA
  • ‍Despliegue de modelos: Flujos de trabajo optimizados para implementar modelos en entornos de producción con configuraciones de recursos óptimas.‍
  • Puesta a punto: Capacidades integradas para ajustar de manera eficiente los modelos previamente entrenados para adaptarlos a tareas específicas.‍
  • Puerta de enlace de IA: Acceso centralizado a numerosos modelos comerciales y autohospedados con autenticación, monitoreo y limitación de velocidad.‍
  • Plantillas de aplicación: marcos listos para usar para crear agentes de IA, sistemas de recuperación y flujos de trabajo personalizados.