Soluciones de IA generativa locales | Implementación de IA segura y escalable

Infraestructura básica requerida para GenAI local

La ejecución de la IA generativa en las instalaciones requiere un conjunto bien diseñado que equilibre el rendimiento, el control y la escalabilidad. A continuación se detallan los componentes clave de la infraestructura necesarios para implementar los sistemas GenAI en entornos empresariales.

• Hardware de alto rendimiento:
  Las GPU potentes son esenciales para una inferencia de LLM eficiente. Las organizaciones suelen utilizar las GPU A100, H100 o L40 de NVIDIA en función de la carga de trabajo. Estas GPU ofrecen la memoria, el ancho de banda y la potencia de cálculo necesarias para gestionar modelos grandes y solicitudes simultáneas. Los aceleradores de IA como Intel Habana o AMD Instinct también pueden considerarse en función de la compatibilidad y el presupuesto.
  
• Motor de inferencia:
  Se necesita un motor de inferencia optimizado como vLLM, TGI o DeepSpeed-Inference para atender modelos con baja latencia. Estos motores admiten funciones como el procesamiento por lotes, la transmisión de tokens y el almacenamiento en caché de KV, lo que los hace ideales para aplicaciones de alto rendimiento en tiempo real.
  
• Orquestación de contenedores:
  Kubernetes y Docker se utilizan ampliamente para implementar y administrar servicios de inferencia. Proporcionan escalabilidad, tolerancia a fallos y administración de recursos en varios nodos. Esta capa de orquestación garantiza que las cargas de trabajo de inferencia permanezcan estables y respondan a diferentes cargas de tráfico.
  
• Base de datos vectorial (opcional):
  En casos de uso como la generación aumentada por recuperación (RAG), se utilizan bases de datos vectoriales como FAISS, Qdrant o Weaviate para almacenar y buscar incrustaciones. Estos sistemas permiten a los modelos GenAI basar sus resultados en bases de conocimiento específicas para cada empresa.
  
• Monitoreo y observabilidad:
  Herramientas como Prometheus, Grafana y OpenTelemetry ayudan a supervisar el uso de la GPU, la latencia de las solicitudes, las tasas de error y el rendimiento. La observabilidad es crucial para mantener el rendimiento, detectar los cuellos de botella y optimizar la asignación de recursos a lo largo del tiempo.
  

Juntos, estos componentes forman la base de una implementación GenAI robusta, escalable y local.

Desafíos de la implementación de IA en las instalaciones

Si bien GenAI local ofrece un mayor control y seguridad de los datos, presenta su propio conjunto de desafíos que las empresas deben planificar cuidadosamente. Estos desafíos abarcan la infraestructura, la escalabilidad, las operaciones y el mantenimiento.

Adquisición y configuración de hardware: Adquirir y mantener GPU o aceleradores de IA especializados puede llevar mucho tiempo y ser costoso. Los plazos de entrega del hardware de gama alta, como las NVIDIA A100 o H100, pueden prolongarse durante meses, y la configuración de la refrigeración, la alimentación y el espacio en los racks añade una complejidad adicional.

Complejidad de la infraestructura y de DevOps: La ejecución de modelos grandes en las instalaciones requiere gestionar la organización de los contenedores, la programación de la GPU, las redes y los límites de recursos. Sin un equipo dedicado de DevOps o MLOps, garantizar el tiempo de actividad y la escalabilidad puede convertirse en un cuello de botella, especialmente a medida que aumenta el uso.

Gestión de cargas y escalado: El escalado automático es más complejo en los entornos locales en comparación con las plataformas en la nube. Las empresas deben planificar los escenarios de carga máxima e incorporar la capacidad de almacenamiento intermedio, lo que puede provocar una infrautilización y un aumento de los costos si no se optimizan adecuadamente.

Administración de modelos y control de versiones: El hospedaje de varios modelos para diferentes equipos o casos de uso requiere control de versiones, soporte de reversión y control de acceso seguro. Sin las herramientas adecuadas, la expansión de los modelos puede provocar inestabilidad e ineficiencia en los procesos de implementación.

Supervisión y solución de problemas: La identificación de cuellos de botella, picos de latencia o problemas de memoria requiere herramientas de supervisión en tiempo real. Sin una observabilidad sólida, el diagnóstico de los problemas de rendimiento pasa a ser reactivo en lugar de proactivo.

A pesar de estos desafíos, muchas empresas implementan GenAI con éxito en sus instalaciones mediante la inversión en las herramientas, plataformas y prácticas operativas adecuadas desde el principio.

Las 5 mejores plataformas para la generación de IA local

La elección de la plataforma adecuada es esencial para implementar y gestionar correctamente las cargas de trabajo de GenAI en las instalaciones. Estas plataformas ayudan a reducir las complejidades de la infraestructura, la orquestación y la prestación de modelos. A continuación, se muestran algunas de las principales soluciones creadas para implementaciones de GenAI locales seguras, escalables y personalizables.

1. True Foundry

TrueFoundry es una plataforma nativa de Kubernetes de nivel empresarial diseñada para optimizar el despliegue, la inferencia y el escalado de las cargas de trabajo de IA y GenAI en entornos locales y en la nube. Elimina la complejidad de la gestión de la infraestructura de LLM al ofrecer una puerta de enlace de inteligencia artificial sólida, capas de servicio de modelos optimizadas y una integración completa de los MLOps.

Creado con una mentalidad que prioriza al desarrollador, TrueFoundry permite a los equipos de aprendizaje automático y plataformas centrarse en crear y optimizar modelos en lugar de administrar la infraestructura de cómputos. Ofrece integraciones perfectas con los principales marcos de inferencia, como vLLM y Text Generation Inference (TGI), lo que permite implementaciones de LLM rápidas y eficientes en cuanto a fichas.

Características principales:

Puerta de enlace de IA unificada: Brinde servicios a más de 250 LLM propietarios y de código abierto mediante una capa de API coherente compatible con OpenAI. Cambia entre modelos como LLama 2, Mistral, Mixtral, Claude y GPT mediante enrutamiento multimodelo, todo ello sin cambiar tu código de integración.

Arquitectura nativa de Kubernetes: Escala automáticamente las cargas de trabajo de inferencia de LLM en cualquier entorno (AWS, GCP, Azure o local) mediante la orquestación nativa de Kubernetes. Viene prediseñado con soporte para GitOps basado en HELM para la administración declarativa de la infraestructura.

Optimizado para la inferencia a escala: TrueFoundry se integra de forma nativa con vLLM para ofrecer una latencia inferior a 400 ms y atender a más de 100 usuarios simultáneos por GPU. La precisión combinada, la cuantificación y el procesamiento por lotes se admiten de forma inmediata para reducir el costo por token.

Observabilidad y control totales: Los análisis a nivel de token en tiempo real, las métricas de latencia, la limitación de velocidad y el equilibrio de carga automático brindan a los equipos de ingeniería una visión y un control completos sobre la inferencia de producción.

Gestión rápida y de versiones: Gestione, versione y pruebe las instrucciones directamente desde la plataforma. Habilite las pruebas A/B y la compatibilidad con la reversión para acelerar la iteración y la experimentación.

Seguridad y cumplimiento: Implemente LLM en su VPC o de forma local con RBAC integrado, comunicación cifrada y prácticas compatibles con SOC2. Ningún modelo o dato puntual sale nunca de su infraestructura.

2. IA empresarial de NVIDIA

NVIDIA Enterprise AI es un paquete completo de infraestructura acelerada por GPU y software creado para impulsar cargas de trabajo escalables de IA, aprendizaje automático e IA generativa en entornos empresariales. Diseñada para el despliegue híbrido e in situ, permite a las organizaciones ejecutar una IA de última generación, que incluye LLM, visión artificial y análisis predictivo, en sistemas certificados por NVIDIA mediante NVIDIA AI Enterprise, una capa de software optimizada para el rendimiento, la seguridad y el soporte.

Ya sea que implementen modelos en centros de datos privados o en una infraestructura de nube híbrida, la IA empresarial de NVIDIA permite a las empresas crear aplicaciones de IA seguras y de baja latencia sin enviar datos fuera de su red. Es ideal para sectores como los de la salud, las finanzas y la fabricación, que requieren una IA local con plena soberanía de los datos.

Características principales

• Paquete completo de software de inteligencia artificial: incluye Triton Inference Server, TensorRT y Nemo para el entrenamiento y la implementación de modelos de alto rendimiento.
  
• Flexibilidad híbrida y local: implemente en VMware, Red Hat OpenShift o sin sistema operativo en entornos seguros y soberanos de datos.
  
• Rendimiento optimizado para la GPU: diseñado para aprovechar las GPU empresariales de NVIDIA (A100, H100, L40) para obtener inferencias de baja latencia y alto rendimiento.

3. Red Hat OpenShift AI

Red Hat OpenShift AI (anteriormente Red Hat OpenShift Data Science) es una plataforma mLOps preparada para empresas que permite a las organizaciones crear, entrenar, implementar y monitorear modelos de AI/ML en entornos de nube híbrida. Basada en Kubernetes mediante OpenShift, ofrece un entorno totalmente integrado para el desarrollo y la producción de modelos, con flexibilidad para las implementaciones locales, en la nube o periféricas.

OpenShift AI reúne herramientas de código abierto y soporte empresarial, lo que permite una colaboración fluida entre los científicos de datos, los ingenieros de aprendizaje automático y los equipos de DevOps. Es compatible con modelos personalizados, así como con la integración con LLM comerciales y de código abierto, y ofrece una infraestructura segura y compatible para cargas de trabajo delicadas.

Características principales

• Plataforma mLOps híbrida: ejecute cargas de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje automático de manera uniforme en las instalaciones, en la nube o en el borde mediante la orquestación nativa de Kubernetes.
  
• Herramientas y cuadernos integrados: incluye JupyterHub, registro de modelos, canalizaciones e integración de CI/CD para flujos de trabajo de extremo a extremo.
  
• Seguridad de nivel empresarial: ofrece RBAC, registro de auditorías e infraestructura preparada para el cumplimiento con el soporte de Red Hat.
  

4. Ray (cualquier escala)

Ray es un marco de computación distribuido y escalable diseñado para crear e implementar aplicaciones de IA, desde capacitar a los LLM hasta proporcionarles un alto rendimiento. Se puede implementar completamente en las instalaciones, lo que lo convierte en una excelente opción para las organizaciones que necesitan un control total de la infraestructura.

Ray impulsa pilas de IA modernas como vLLM, DeepSpeed y Hugging Face Transformers, y admite la inferencia escalable a través de Ray Serve. Gracias a la compatibilidad nativa con Kubernetes y la programación mediante GPU, los clústeres de Ray pueden ejecutarse de forma segura en centros de datos privados para las cargas de trabajo de LLMOP.

Características principales:

• Orquestación de IA distribuida local: implemente Ray en sus propios clústeres para gestionar las canalizaciones de entrenamiento, ajuste e inferencia a escala.
  
• Stack preparado para LLM: compatible con aplicaciones basadas en vLLM, Hugging Face, DeepSpeed y Langchain.
  
• Ray Serve for Inference: ofrece modelos con escalado automático dinámico, enrutamiento y alta concurrencia en los nodos de la GPU.

5. IBM Watson.ai

IBM Watson AI es un conjunto de servicios y herramientas de IA diseñado para ayudar a las empresas a integrar la inteligencia artificial en sus flujos de trabajo con un fuerte énfasis en la confianza, la transparencia y la gobernanza. La plataforma, que ahora forma parte de IBM watsonx, incluye watsonx.ai para crear y ajustar modelos, watsonx.data para una gestión de datos escalable y watsonx.governance para garantizar el uso responsable de la IA durante todo el ciclo de vida.

Watson AI está optimizada para entornos locales y de nube híbrida mediante IBM Cloud Pak for Data y Red Hat OpenShift, lo que brinda a las empresas un control total sobre la implementación de sus datos y modelos. Es compatible con los modelos básicos, el ajuste preciso de modelos personalizados y la integración con los LLM de código abierto, todo ello respaldado por acuerdos de nivel de servicio empresariales.

Características principales

• Plataforma watsonx: pila unificada con watsonx.ai (creación de modelos), watsonx.data (almacén de datos gobernado) y watsonx.governance (gobierno de IA).
  
• Despliegue híbrido y local: implemente en IBM Cloud, AWS o en su propia infraestructura con OpenShift y Cloud Pak for Data.
  
• IA centrada en la confianza: herramientas integradas para la explicabilidad, la detección de sesgos, el linaje de los modelos y el cumplimiento de las normativas.
  

La IA de generación local frente a la IA de generación en la nube: la diferencia

GenAI local ofrece a las empresas un control total sobre su infraestructura, modelos y datos. Es la opción preferida para las organizaciones que operan en sectores altamente regulados, como la salud, las finanzas o el gobierno, donde el cumplimiento de estándares de privacidad como el GDPR y la HIPAA es fundamental. Las implementaciones locales permiten a los equipos mantener los datos confidenciales en sus propios entornos, personalizar el comportamiento de los modelos y optimizar la infraestructura para lograr una previsibilidad de los costos a largo plazo. Si bien la configuración inicial puede requerir más esfuerzo e inversión, proporciona una mayor flexibilidad, capacidad de auditoría e integración con los sistemas internos.

Nube GenAI, por otro lado, ofrece velocidad, escalabilidad y comodidad. Permite a los equipos crear prototipos e implementar rápidamente aplicaciones de IA sin preocuparse por la administración de la infraestructura. Los proveedores de la nube gestionan el escalado automático, el aprovisionamiento de hardware y las actualizaciones de los modelos, lo que permite acelerar el tiempo de comercialización. Sin embargo, esto puede conllevar preocupaciones en torno a la residencia de los datos, la dependencia de un proveedor y los precios impredecibles basados en el uso. Para muchas organizaciones, la elección se reduce a equilibrar las necesidades de cumplimiento con la agilidad operativa.

Conclusión

En conclusión, la IA generativa local ya no es solo una alternativa para las industrias reguladas. Se está convirtiendo rápidamente en una ventaja estratégica para las empresas que requieren soberanía de datos, control de infraestructura y escalabilidad a largo plazo. Soluciones como TrueFoundry, NVIDIA Enterprise AI, Red Hat OpenShift AI, IBM Watson AI y Ray ofrecen capacidades potentes y de nivel de producción para crear y ofrecer modelos de GenAI completamente dentro de la propia infraestructura de la empresa.

A medida que los sistemas de IA se vuelven más complejos y la sensibilidad de los datos aumenta, la implementación local proporciona una base preparada para el futuro. Permite a las organizaciones innovar con confianza, cumplir con las normas y mantener la plena propiedad de sus modelos y datos.