Computación en la nube

Conceptos clave y ventajas

La computación en nube simplifica el acceso y el despliegue de aplicaciones que consumen muchos recursos, lo que resulta especialmente beneficioso para las tareas de IA y ML. En lugar de gestionar centros de datos físicos, los usuarios pueden aprovechar los servicios tecnológicos bajo demanda de los principales proveedores de la nube, como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) o Microsoft Azure. Las principales ventajas son:

• Escalabilidad: Escala fácilmente recursos informáticos como GPUs o TPUs hacia arriba o hacia abajo en función de las demandas de las cargas de trabajo de ML, como el entrenamiento de modelos complejos de aprendizaje profundo (DL) o el manejo de tráfico de inferencia variable.
• Rentabilidad: Los modelos de precios de pago por uso eliminan la necesidad de grandes gastos de capital en hardware, permitiendo a los usuarios pagar sólo por el tiempo de computación y el almacenamiento que utilizan, optimizando los costes de formación y despliegue de modelos.
• Accesibilidad: Accede a potentes recursos informáticos y hardware especializado desde cualquier lugar con conexión a Internet, facilitando la colaboración y permitiendo a particulares y pequeñas organizaciones emprender proyectos de IA a gran escala utilizando herramientas como PyTorch o TensorFlow.
• Servicios gestionados: Los proveedores de la nube ofrecen servicios gestionados para bases de datos, almacenamiento de datos(lagos de datos), canalizaciones MLOps y despliegue de modelos, lo que reduce la carga operativa de los equipos de desarrollo. Puedes encontrar varias opciones de despliegue documentadas aquí.

Computación en la nube en aplicaciones de IA/ML

La computación en nube es fundamental para los flujos de trabajo modernos de IA y ML, ya que proporciona la infraestructura y las herramientas necesarias. He aquí dos ejemplos:

1. Entrenamiento de modelos a gran escala: Entrenamiento de modelos de última generación como Ultralytics YOLO a menudo requiere una potencia computacional significativa y grandes conjuntos de datos (por ejemplo, el conjunto de datos COCO). Las plataformas en la nube proporcionan acceso a clusters de GPUs o TPUs de alto rendimiento, lo que permite a los investigadores e ingenieros entrenar modelos de forma eficiente en horas o días, en lugar de semanas o meses. Servicios como Ultralytics HUB Cloud Training abstraen la gestión de la infraestructura, permitiendo a los usuarios centrarse en el desarrollo de modelos utilizando sus conjuntos de datos personalizados.
2. Despliegue escalable de servicios de IA: Una vez entrenado un modelo ML, es necesario desplegarlo para hacer predicciones sobre nuevos datos(inferencia). Las plataformas en la nube ofrecen soluciones de alojamiento escalables, que permiten desplegar modelos como API que pueden gestionar un número fluctuante de solicitudes. Por ejemplo, un servicio de detección de objetos en tiempo real para analizar secuencias de vídeo puede escalar automáticamente sus recursos informáticos subyacentes en función de la demanda, garantizando un rendimiento constante para aplicaciones como la gestión del tráfico o el análisis de comercios. Explora varias Soluciones de Visión por ComputadorUltralytics que aprovechan el despliegue en la nube.

Computación en nube frente a términos relacionados

Es útil distinguir la computación en nube de los conceptos relacionados:

• Computación de borde: Mientras que la computación en nube se basa en centros de datos centralizados, la computación de borde procesa los datos más cerca de la fuente, en dispositivos locales o servidores de borde. Esto reduce la latencia y el uso de ancho de banda, lo que la hace adecuada para aplicaciones en tiempo real como los vehículos autónomos o la automatización industrial, donde las respuestas inmediatas son críticas. La nube y el borde a menudo trabajan juntos en modelos híbridos. Más información sobre los principios de la computación de borde aquí. Los modelos Ultralytics pueden desplegarse en dispositivos de borde.
• Informática sin servidor: La computación sin servidor es un modelo de ejecución construido sobre la infraestructura de la nube en el que el proveedor de la nube gestiona dinámicamente la asignación y el aprovisionamiento de servidores. Los desarrolladores escriben y despliegan código en funciones (como AWS Lambda o Google Cloud Functions) sin necesidad de gestionar la infraestructura subyacente. A menudo se utiliza para aplicaciones basadas en eventos y microservicios, complementando los servicios tradicionales en la nube.

Conclusión

La computación en nube proporciona una base flexible, escalable y rentable para el desarrollo y despliegue de IA y ML. Aprovechando los recursos de la nube, los investigadores y desarrolladores pueden acelerar la creación y aplicación de modelos avanzados como los que ofrece Ultralytics, impulsando la innovación en diversos sectores, desde la sanidad a la agricultura. Ya sea para entrenar algoritmos complejos, desplegar servicios de inferencia o gestionar vastos conjuntos de datos, la nube ofrece herramientas e infraestructuras esenciales. Explora Ultralytics HUB para gestionar y entrenar modelos sin problemas, o navega por el BlogUltralytics para conocer las tendencias y soluciones de IA impulsadas por la infraestructura en la nube, con el apoyo de organizaciones como la Cloud Native Computing Foundation (CNCF) y la Cloud Security Alliance (CSA). También puedes consultar la documentación de Ultralytics para obtener guías detalladas.