Recientemente, IBM y VMware han realizado varios anuncios de partners y ecosistemas con el objetivo de ayudar a los clientes y partners globales a modernizar las cargas de trabajo y abordar la seguridad, impulsar el crecimiento y reducir la brecha de talento y habilidades de TI para los clientes.
Una de las principales novedades es que IBM Research está aplicando soluciones de computación de rendimiento intensivo para el entrenamiento y la ejecución de modelos de fundamentos. La compañía ha presentado recientemente Vela, el primer superordenador de IBM optimizado para IA y nativo de la nube alojado en IBM Cloud, para la comunidad de IBM Research. “Para apoyar esta iniciativa, nos hemos asociado con innovadores del sector como NVIDIA. IBM Research diseñó Vela para escalar a voluntad y desplegar fácilmente una infraestructura similar en los centros de datos de IBM Cloud. Vela es ahora nuestro entorno de referencia para los investigadores de IBM que crean nuestras funciones de IA más avanzadas, incluido nuestro trabajo sobre modelos básicos, y donde colaboramos con nuestros socios para entrenar muchos tipos de modelos”, explica Rohit Badlaney, director general de plataformas industriales y de productos de IBM Cloud.
Al utilizar IBM Cloud para sus requisitos de GPU, Vela puede ayudar a resolver una gran variedad de problemas del mundo real en los ámbitos de la ciencia, la sanidad y la fabricación, entre otros. Por ejemplo, IBM ha entrenado recientemente un modelo geoespacial de watsonx.ai en Vela. Creado a partir de la colaboración de IBM con la NASA, el modelo watsonx.ai está diseñado para convertir datos de satélite en mapas de alta resolución de inundaciones, incendios y otros cambios en el paisaje para revelar el pasado de nuestro planeta e insinuar su futuro.
Tras el éxito de Vela, IBM se está centrando aún más en potenciar el futuro de la IA para las empresas proporcionando más acceso al GPU Computing y a los servicios watsonx acelerados en la GPU. Hoy, IBM anuncia la disponibilidad de ofertas adicionales de GPU, con GPU NVIDIA, en IBM Cloud.
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La contribución de los partners
Muchas empresas parecen tener dificultades con los costes, las necesidades de rendimiento y los problemas de escalabilidad asociados a los modelos de base. Por eso IBM ofrece una computación intensiva en rendimiento como servicio de extremo a extremo, construida sobre una infraestructura que incluye la resistencia, el rendimiento y la seguridad que exigen nuestros clientes, en particular los de sectores regulados, como los servicios financieros.
“También hemos reclutado a varios colaboradores para que nos ayuden a alcanzar el éxito, incluido el uso de PyTorch en nuestra pila. PyTorch es un marco de aprendizaje automático para crear modelos de aprendizaje profundo. También trabajamos con Ray.io, un marco informático unificado de código abierto que ayuda a IBM Research a agilizar los pasos de preprocesamiento y postprocesamiento de datos del flujo de trabajo de IA. Esto incluye la limpieza de datos, así como la simplificación de la adaptación y validación del modelo una vez entrenado”, explica Rohit Badlaney.
Algunos ejemplos: servicios financieros y fabricación
Empresas de todo el mundo y de distintos sectores, incluidas industrias muy reguladas, pueden utilizar la pila de modelos básicos de IBM para aplicaciones de IA con el fin de mejorar los resultados empresariales y satisfacer mejor las necesidades de sus clientes. En el caso de los servicios financieros, pueden utilizar estos datos para ajustar los modelos básicos, que pueden ayudar a ofrecer una mejor experiencia al cliente y utilizar tendencias basadas en datos para identificar transacciones fraudulentas. Los modelos básicos también se pueden utilizar para mejorar las operaciones y la conformidad basándose en datos históricos. IBM Cloud for Financial Services se ha creado para ayudar a los sectores regulados a gestionar la complejidad de la privacidad de los datos, la seguridad, la resistencia y sus necesidades de conformidad. La infraestructura de GPU de IBM puede ayudar a las instituciones financieras a abordar transacciones complejas con mayor rapidez y utilizar aplicaciones adversas al riesgo, al tiempo que proporcionan valor a sus clientes a partir de modelos de cimentación.
Por otra parte, la IA puede tener un impacto positivo en la industria de fabricación, ayudando a mejorar todo, desde el tiempo de entrega hasta la calidad de la inspección. Los fabricantes pueden beneficiarse de la pila de modelos básicos de IBM diseñada para acelerar el tiempo de comercialización y acelerar la innovación, lo que es fundamental para mantener operaciones competitivas en la cadena de suministro.
