Hugging Face y IBM se unen en watsonx.ai, el estudio empresarial de próxima generación para desarrolladores de IA.

Hugging Face y IBM se unen en watsonx.ai, estudio empresarial de próxima generación para desarrolladores de IA.

Dejando de lado la exageración, es difícil negar el profundo impacto que la IA está teniendo en la sociedad y los negocios. Desde startups hasta empresas y el sector público, cada cliente con el que hablamos está ocupado experimentando con grandes modelos de lenguaje y IA generativa, identificando los casos de uso más prometedores y llevándolos gradualmente a producción.

El comentario número 1 que recibimos de los clientes es que ningún modelo único los dominará a todos. Comprenden el valor de construir el mejor modelo para cada caso de uso para maximizar su relevancia en los datos de la empresa al tiempo que optimizan el presupuesto de cálculo. Por supuesto, la privacidad y la propiedad intelectual también son preocupaciones importantes, y los clientes quieren asegurarse de mantener el control completo.

A medida que la IA se abre camino en cada departamento y unidad de negocio, los clientes también se dan cuenta de la necesidad de entrenar e implementar muchos modelos diferentes. En una gran organización multinacional, esto podría significar ejecutar cientos, incluso miles, de modelos en cualquier momento. Dado el ritmo de innovación de la IA, las arquitecturas de modelos más nuevas y de mayor rendimiento también harán que los clientes reemplacen sus modelos más rápido de lo esperado, reforzando la necesidad de entrenar e implementar nuevos modelos en producción de manera rápida y sin problemas.

Todo esto solo sucederá con la estandarización y la automatización. Las organizaciones no pueden permitirse construir modelos, herramientas e infraestructura desde cero para nuevos proyectos. Afortunadamente, los últimos años han visto algunos desarrollos muy positivos:

  1. Estandarización de modelos: la arquitectura Transformer es ahora el estándar de facto para aplicaciones de aprendizaje profundo como procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora, audio, habla y más. Ahora es más fácil construir herramientas y flujos de trabajo que funcionen bien en muchos casos de uso.
  2. Modelos pre-entrenados: cientos de miles de modelos pre-entrenados están a solo un clic de distancia. Puede descubrirlos y probarlos directamente en Hugging Face y rápidamente hacer una lista corta de los más prometedores para sus proyectos.
  3. Bibliotecas de código abierto: las bibliotecas de Hugging Face le permiten descargar modelos pre-entrenados con una sola línea de código, y puede comenzar a experimentar con sus datos en minutos. Desde el entrenamiento hasta la implementación y la optimización de hardware, los clientes pueden confiar en un conjunto consistente de herramientas impulsadas por la comunidad que funcionan de la misma manera en todas partes, desde sus computadoras portátiles hasta su entorno de producción.

Además, nuestras asociaciones en la nube permiten a los clientes utilizar modelos y bibliotecas de Hugging Face a cualquier escala sin preocuparse por la provisión de infraestructura y la creación de entornos técnicos. Esto facilita mucho sacar modelos de alta calidad rápidamente sin tener que reinventar la rueda.

Siguiendo nuestra colaboración con AWS en Amazon SageMaker y Microsoft en Azure Machine Learning, nos complace trabajar con nada menos que IBM en su nuevo estudio de IA, watsonx.ai. watsonx.ai es el estudio empresarial de próxima generación para constructores de IA para capacidades de entrenamiento, validación, ajuste e implementación tanto de ML tradicional como de nueva generación, impulsado por modelos fundamentales.

IBM decidió que el código abierto debería estar en el núcleo de watsonx.ai. ¡No podríamos estar más de acuerdo! Construido en RedHat OpenShift, watsonx.ai estará disponible en la nube y en las instalaciones. Esto es excelente para los clientes que no pueden usar la nube debido a estrictas normas de cumplimiento o que se sienten más cómodos trabajando con sus datos confidenciales en su infraestructura. Hasta ahora, estos clientes a menudo tenían que construir su propia plataforma de ML interna. Ahora tienen una alternativa de código abierto lista para usar, implementada y administrada utilizando herramientas estándar de DevOps.

En el fondo, watsonx.ai también integra muchas bibliotecas de código abierto de Hugging Face, como transformers (¡más de 100k estrellas en GitHub!), accelerate, peft y nuestro servidor de inferencia de generación de texto, por nombrar algunas. Nos complace asociarnos con IBM y colaborar en la plataforma de datos e IA de watsonx para que los clientes de Hugging Face puedan trabajar de forma nativa con sus modelos y conjuntos de datos de Hugging Face para multiplicar el impacto de la IA en los negocios.

Además, IBM también ha desarrollado su propia colección de grandes modelos de lenguaje, y trabajaremos con su equipo para hacerlos de código abierto y ponerlos fácilmente disponibles en el Hub de Hugging Face.

Para obtener más información, vea al Dr. Darío Gil, SVP y Director de Investigación de IBM, y a nuestro CEO Clem Delangue, anunciar nuestra colaboración, recorrer la plataforma watsonx y presentar la suite de grandes modelos de lenguaje de IBM en una presentación principal de IBM THINK 2023.

Nuestro equipo conjunto está trabajando arduamente en este momento. ¡Estamos ansiosos por mostrarles lo que hemos estado haciendo! La unión de las empresas tecnológicas más emblemáticas con una startup emergente para abordar la IA en la empresa… ¿quién lo hubiera pensado?

Tiempos fascinantes. ¡Manténganse atentos!

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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