La inteligencia artificial (IA) ha evolucionado rápidamente hasta el punto de desempeñar un papel integral en numerosos sectores, desde la atención médica hasta las finanzas y más. En el centro del éxito de la IA está la capacidad de procesar conjuntos masivos de datos de manera que produzcan resultados confiables.
Es un hecho que las empresas ganadoras quieren utilizar IA o ya la utilizan. Pero no se centran únicamente en implementar la IA: buscan modelos, procesos y resultados de IA confiables. Necesitan una IA en la que puedan confiar.
Un proceso crítico que permite el desarrollo de modelos de IA es el punto de control. Este manual explica qué son los puntos de control, cómo encajan en las cargas de trabajo de IA y por qué son esenciales para crear una IA confiable, es decir, flujos de trabajo de datos de IA que utilicen entradas confiables y generen información confiable.
¿Qué es el punto de control?
El punto de control es el proceso de guardar el estado de un modelo de IA en intervalos cortos específicos durante su entrenamiento. Los modelos de IA se entrenan en grandes conjuntos de datos a través de procesos iterativos que pueden llevar desde minutos hasta meses. La duración del entrenamiento de un modelo depende de la complejidad del modelo, el tamaño del conjunto de datos y la potencia de cálculo disponible. Durante este tiempo, los modelos reciben datos, se ajustan los parámetros y el sistema aprende a predecir los resultados en función de la información que procesa.
Los puntos de control actúan como instantáneas del estado actual del modelo (sus datos, parámetros y configuraciones) en muchos puntos durante el entrenamiento. Las instantáneas se guardan en dispositivos de almacenamiento cada minuto o unos pocos minutos y permiten a los desarrolladores conservar un registro de la progresión del modelo y evitar perder trabajo valioso debido a interrupciones inesperadas.
Ventajas clave de los puntos de control.
- Protección de energía Uno de los beneficios más inmediatos y prácticos de los puntos de control es proteger los puestos de entrenamiento de fallas del sistema, cortes de energía o fallos. Si un modelo de IA se ha estado ejecutando durante días y el sistema experimenta una falla, comenzar desde cero sería una enorme pérdida de tiempo y de recursos. Los puntos de comprobación garantizan que el modelo pueda reanudarse desde el último estado guardado, lo que elimina la necesidad de repetir el entrenamiento desde el principio. Esto es especialmente valioso para los modelos de IA que pueden tardar semanas o incluso meses en completar su entrenamiento.
- Mejora y optimización de modelos. Los puntos de control no solo protegen contra los fallos, sino que también permiten el ajuste y la optimización. Los desarrolladores de IA a menudo experimentan con varios parámetros, conjuntos de datos y configuraciones para mejorar la precisión y la eficiencia del modelo. Al guardar los puntos de control a lo largo del proceso de entrenamiento, los desarrolladores pueden analizar estados anteriores, realizar un seguimiento de la progresión del modelo y ajustar los parámetros para llevar el entrenamiento en una dirección diferente. Pueden modificar los ajustes de las unidades de procesamiento gráfico (GPU), alterar las entradas de datos o cambiar la arquitectura del modelo. Los puntos de control proporcionan una forma de comparar diferentes ejecuciones e identificar dónde mejoran o degradan los cambios el rendimiento. Como resultado, los desarrolladores pueden optimizar el entrenamiento de IA y crear modelos más robustos.
- Cumplimiento legal y protección de la propiedad intelectual. A medida que evolucionan las regulaciones de IA a nivel mundial, las organizaciones deben mantener registros de cómo los modelos de IA están capacitados para cumplir con los marcos legales y garantizar la protección de la propiedad intelectual (PI). El punto de control permite a las empresas demostrar el cumplimiento al proporcionar un registro transparente de los datos y las metodologías utilizadas para entrenar sus modelos. Esto ayuda a protegerse contra los desafíos legales y garantiza que el proceso de entrenamiento pueda ser auditado, en caso de que sea necesario. Además, guardar los datos de los puntos de control protege la IP involucrada en el entrenamiento del modelo, como los conjuntos de datos o algoritmos patentados.
- Generar confianza y garantizar la transparencia. La importancia de la transparencia en los sistemas de IA no se puede subestimar, especialmente a medida que la IA sigue estando integrada en los procesos de toma de decisiones en sectores como el de la salud, las finanzas y los vehículos autónomos. Una de las claves para construir una IA confiable es garantizar que las decisiones del modelo puedan explicarse y rastrearse hasta entradas de datos y pasos de procesamiento específicos. Los puntos de control contribuyen a esta transparencia proporcionando un registro del estado del modelo en cada etapa del entrenamiento. Estos estados guardados permiten a los desarrolladores y a las partes interesadas rastrear la progresión del modelo, verificar que sus resultados sean consistentes con los datos con los que se entrenó y garantizar que haya responsabilidad en la forma en que se toman las decisiones.
A medida que las aplicaciones de IA se expanden más allá de los centros de datos tradicionales, requieren cada vez más alta capacidad y alto rendimiento. Ya sea en la nube o en las instalaciones, los flujos de trabajo de IA dependen de soluciones de almacenamiento que ofrecen capacidad masiva y alto rendimiento, ambos fundamentales para respaldar los puntos de control.
En los centros de datos de IA, los procesadores, como las GPU, las unidades centrales de procesamiento (CPU) y las unidades de procesamiento tensorial (TPU), se acoplan estrechamente con la memoria de alto rendimiento y las unidades de estado sólido (SSD) para formar potentes motores de cálculo. Estas configuraciones gestionan las grandes cargas de datos involucradas en el entrenamiento y ofrecen el acceso rápido necesario para guardar puntos de control en tiempo real a medida que avanzan los modelos.
A medida que los datos fluyen a través de estos sistemas, los puntos de control y otra información crítica se conservan en clústeres de almacenamiento en red o almacenes de objetos. Construidos principalmente en unidades de disco duro de capacidad masiva, estos clústeres garantizan que los puntos de control se puedan conservar durante largos periodos, lo que satisface las necesidades de escalabilidad y cumplimiento. Esta infraestructura de almacenamiento en capas permite que los puntos de control funcionen de manera eficiente, equilibrando el acceso rápido con la retención de datos a largo plazo.
Cómo funciona en la práctica el punto de control.
Los puntos de control suelen realizarse a intervalos regulares, desde cada minuto hasta unos pocos minutos, en función de la complejidad y las necesidades del trabajo de entrenamiento.
Una práctica común es escribir puntos de control cada minuto aproximadamente en las unidades SSD, que ofrecen un rendimiento de escritura de alta velocidad que permite un acceso rápido a los datos durante el entrenamiento activo. Debido a que las unidades SSD no son rentables para el almacenamiento de capacidad masiva a largo plazo, los nuevos puntos de control sobrescriben los anteriores para administrar el espacio.
Dado que los trabajos de entrenamiento de la IA suelen generar cantidades masivas de datos durante periodos prolongados, el almacenamiento de capacidad masiva es esencial. Cada cinco minutos aproximadamente, los desarrolladores de IA guardan puntos de control en discos duros, que juegan un papel fundamental para garantizar que se conserven grandes volúmenes de datos de puntos de control a lo largo del tiempo. Con una relación costo por TB de más de 6:1 en promedio en comparación con las unidades SSD, los discos duros brindan la solución más escalable y económica y son la única opción práctica para la retención de datos a gran escala necesaria para garantizar que la IA sea confiable.
Además, a diferencia de las unidades SSD, que se degradan con los frecuentes ciclos de escritura debido al desgaste de las celdas de memoria flash, las unidades de disco duro utilizan un almacenamiento magnético que puede soportar un uso continuo sin pérdida de integridad. Esta durabilidad permite que las unidades de disco duro mantengan la confiabilidad de los datos a largo plazo, lo que permite a las organizaciones conservar los puntos de control indefinidamente y volver a revisar y analizar las ejecuciones de entrenamientos anteriores mucho después de que se haya implementado el modelo, lo que respalda el desarrollo sólido de la IA y las necesidades de cumplimiento.
El bucle infinito de datos de la IA y su papel en los flujos de trabajo de la IA.
El desarrollo de la IA se puede entender como un proceso cíclico que a menudo se conoce como el bucle infinito de la IA, que enfatiza la interacción continua entre las diversas etapas de la obtención de datos, el entrenamiento de modelos, la creación de contenido, el almacenamiento de contenido, la conservación de datos y la reutilización. Este ciclo garantiza que los sistemas de IA mejoren de forma iterativa con el tiempo. En este bucle, los datos alimentan los modelos de IA y las salidas de una etapa se convierten en entradas para las etapas posteriores, lo que lleva a un refinamiento continuo e iterativo de los modelos.
El proceso comienza con los datos de origen, donde se recopilan conjuntos de datos sin procesar y se preparan para el entrenamiento. Una vez obtenidos, los datos se utilizan para entrenar modelos, y aquí es donde entran en juego los puntos de control. Como se describió anteriormente, los puntos de control sirven como protección durante el entrenamiento del modelo, lo que garantiza que los desarrolladores de IA puedan guardar el progreso, evitar perder trabajo debido a interrupciones y optimizar el desarrollo del modelo. Una vez entrenados los modelos, se utilizan para crear contenido, como realizar tareas de inferencia como generar imágenes o analizar texto. Estos resultados se almacenan luego para uso futuro, cumplimiento y garantía de calidad, antes de que los datos finalmente se conserven y reutilicen para alimentar la siguiente iteración del modelo de IA.
En este bucle infinito, los puntos de control son un elemento esencial, específicamente dentro de la fase de entrenamiento del modelo. Al almacenar estados del modelo y preservar datos a lo largo de todo el ciclo, los sistemas de IA pueden volverse más confiables, transparentes y dignos de confianza con cada ciclo.
Por qué las unidades de disco duro son esenciales para los puntos de control de la IA.
Las demandas de almacenamiento de los sistemas de IA son inmensas y, a medida que los modelos se vuelven más grandes y complejos, crece la necesidad de un almacenamiento escalable y rentable. Las unidades de disco duro, especialmente en las arquitecturas de centro de datos, sirven como columna vertebral del almacenamiento de puntos de control de IA por varias razones:
- Capacidad de expansión. Los modelos de IA pueden generar petabytes de datos y, gracias a los innovadores avances en la densidad de área, las unidades de disco duro ofrecen la capacidad necesaria para almacenar puntos de control de estos trabajos de entrenamiento a gran escala a largo plazo.
- Rentabilidad. En comparación con las unidades SSD, las unidades de disco duro ofrecen un costo por terabyte mucho menor (en una proporción de 6: 1), lo que las convierte en una solución más viable para almacenar conjuntos de datos masivos y puntos de control sin incurrir en costos prohibitivos.
- Eficiencia energética y sostenibilidad. Las unidades de disco duro consumen 4 veces menos energía operativa por terabyte en comparación con las unidades SSD, lo que se traduce en un importante ahorro de energía. Además, cuentan con una cantidad 10 veces menor de carbono incorporado por terabyte, lo que las convierte en una opción más sostenible para el almacenamiento de puntos de control de IA a gran escala en los centros de datos.
- Durabilidad. Las unidades de disco duro están diseñadas para la retención de datos a largo plazo, lo que garantiza que los datos de los puntos de control permanezcan accesibles durante el tiempo que sea necesario. Esto es fundamental para garantizar que los modelos de IA se puedan revisar, verificar y mejorar con el tiempo.
Como señalamos anteriormente, en algunas cargas de trabajo de IA, los puntos de control se escriben cada minuto en las unidades SSD, pero solo uno de cada cinco puntos de control se envía a las unidades de disco duro para su retención a largo plazo. Este enfoque híbrido optimiza tanto la velocidad como la eficiencia del almacenamiento. Las unidades SSD gestionan las necesidades de rendimiento inmediatas, mientras que las unidades de disco duro conservan los datos necesarios para el cumplimiento, la transparencia y el análisis a largo plazo.
El papel de los puntos de control en una IA confiable.
En el contexto más amplio del desarrollo de la IA, el papel de los puntos de control es fundamental para garantizar que los resultados de la IA sean legítimos. La "IA de confianza" se refiere a la capacidad de crear sistemas que no solo sean precisos y eficientes, sino también transparentes, responsables y explicables. Los modelos de IA deben ser confiables y capaces de justificar sus resultados.
En última instancia, los puntos de control proporcionan el mecanismo a través del cual los desarrolladores de IA pueden "mostrar su trabajo". Al guardar el estado del modelo en varios puntos a lo largo del proceso de entrenamiento, los puntos de control realizan un seguimiento de cómo se tomaron las decisiones, verifican la integridad de los datos y parámetros del modelo e identifican posibles problemas o ineficiencias que necesitan corrección.
Además, los puntos de control contribuyen a generar confianza al garantizar que los sistemas de IA puedan ser auditados. Los marcos regulatorios, tanto presentes como futuros, exigen que los sistemas de IA sean explicables y que sus procesos de toma de decisiones sean rastreables. Los puntos de control permiten a las organizaciones satisfacer estas demandas conservando registros detallados del proceso de entrenamiento del modelo, las fuentes de datos y las rutas de desarrollo.
El punto de control es una herramienta esencial en las cargas de trabajo de IA, que desempeña un papel fundamental en la protección de los trabajos de entrenamiento, la optimización de los modelos y la garantía de la transparencia y la confiabilidad. A medida que la IA continúa avanzando e influyendo en la toma de decisiones en todas las industrias, la necesidad de soluciones de almacenamiento escalables y rentables nunca había sido más grande. Las unidades de disco duro son fundamentales para respaldar los procesos de puntos de control, lo que permite a las organizaciones almacenar, acceder y analizar las grandes cantidades de datos generados durante el entrenamiento del modelo de IA.
Al aprovechar los puntos de control, los desarrolladores de IA pueden crear modelos que no solo son eficientes sino también confiables.
