Creando Modelos de IA Especializados en 5 Pasos

Creando Modelos de IA Especializados en 5 Pasos

Tabla de contenido:

1. ¿Qué es un modelo base?
2. Etapa 1: Preparar los datos
3. Etapa 2: Entrenar el modelo
4. Etapa 3: Validar el modelo
5. Etapa 4: Ajustar el modelo
6. Etapa 5: Implementar el modelo
7. Plataforma Watsonx de IBM
8. Watsonx.data: Un data lakehouse moderno
9. Watsonx.governance: Gestión de las tarjetas de datos y modelos
10. Watsonx.ai: Interacción con el modelo en producción

🧩Base Models: Cómo acelerar el desarrollo de modelos de IA especializados

La inteligencia artificial (IA) ha evolucionado y nos ha permitido construir modelos especializados detallados con éxito. Sin embargo, para lograrlo, es necesario recopilar suficientes datos, etiquetarlos y utilizarlos para entrenar y desplegar los modelos. En el pasado, construir un nuevo modelo para una especialización requería comenzar desde cero con la selección y curación de datos, etiquetado, desarrollo del modelo, entrenamiento y validación. Afortunadamente, los modelos base están cambiando ese paradigma. Pero, ¿qué es exactamente un modelo base?

Un modelo base es un esfuerzo más enfocado y centralizado para crear un modelo base que pueda adaptarse a un modelo especializado mediante el ajuste fino. ¿Necesitas un modelo de IA para la traducción de lenguajes de programación? Comienza con un modelo base y ajústalo con datos de lenguajes de programación. Este proceso de ajuste fino y adaptación acelera rápidamente el desarrollo de modelos de IA. Ahora veamos detalladamente las cinco etapas del flujo de trabajo para crear un modelo de IA.

Etapa 1: Preparar los datos

La primera etapa es preparar los datos. En esta etapa, debemos entrenar nuestro modelo de IA con los datos que vamos a utilizar, y necesitaremos una gran cantidad de datos, potencialmente petabytes de datos en docenas de dominios. Los datos pueden combinar tanto datos de código abierto disponibles como datos propietarios. Durante esta etapa, se realizan una serie de tareas de procesamiento de datos, que incluyen la categorización para describir el contenido de los datos. ¿Qué datos están en inglés y cuáles en alemán? ¿Cuáles son Ansible y cuáles son Java? Además, los datos se filtran para eliminar contenido no deseado, como odio o información sensible. También se eliminan datos duplicados. Al final de esta etapa, obtenemos lo que se llama un montón de datos base.

Etapa 2: Entrenar el modelo

La segunda etapa consiste en entrenar el modelo. Comenzamos seleccionando el modelo base que deseamos utilizar. Existen diferentes tipos de modelos base, como modelos generativos, modelos solo de codificación, modelos livianos y modelos con Alta cantidad de parámetros. Dependiendo de tu caso de uso, selecciona el modelo base adecuado y combínalo con el montón de datos correspondiente. Luego, los datos se tokenizan, es decir, se convierten en tokens en lugar de palabras. Un montón de datos puede generar billones de tokens. A continuación, se inicia el proceso de entrenamiento utilizando todos estos tokens. Este proceso puede llevar mucho tiempo, especialmente en modelos de gran escala que pueden tardar meses con miles de GPU. Una vez que el entrenamiento está completo, los costos computacionales más altos y más largos han quedado atrás.

Etapa 3: Validar el modelo

La tercera etapa implica validar el modelo. Después de finalizar el entrenamiento, evaluamos el rendimiento del modelo mediante una serie de pruebas que ayudan a definir la calidad del mismo. Con estos resultados, se puede crear una tarjeta del modelo que muestre el modelo entrenado y los puntajes obtenidos en las pruebas de validación. Hasta este punto, el científico de datos ha sido el protagonista de las tareas realizadas.

Etapa 4: Ajustar el modelo

La cuarta etapa introduce al desarrollador de aplicaciones. En esta etapa, el desarrollador puede mejorar el rendimiento del modelo generando indicaciones que ayuden a obtener un buen rendimiento del mismo. Además, puede proporcionar datos locales adicionales para ajustar el modelo y mejorar su desempeño. Ajustar el modelo es un proceso que se puede realizar en cuestión de horas o días, mucho más rápido que construir un modelo desde cero.

Etapa 5: Implementar el modelo

La quinta y última etapa es implementar el modelo. El modelo se puede implementar como un servicio en la nube pública o integrarlo en una aplicación que se ejecute cerca de la red. En cualquier caso, se pueden realizar mejoras y ajustes al modelo con el tiempo. IBM ha presentado una plataforma llamada Watsonx, que permite realizar las cinco etapas de este flujo de trabajo. Watsonx consta de tres elementos: watsonx.data, watsonx.governance y watsonx.ai. Esta plataforma está construida sobre la nube híbrida de IBM, Red Hat OpenShift.

En resumen, los modelos base están cambiando la forma en que construimos modelos de IA especializados. El flujo de trabajo de cinco etapas descrito anteriormente permite a los equipos crear aplicaciones de IA y derivadas de IA con mayor sofisticación, acelerando rápidamente el desarrollo de modelos de IA.

🌟 Resumen:

• Los modelos base aceleran el desarrollo de modelos de IA especializados.
• El flujo de trabajo de cinco etapas incluye: preparar los datos, entrenar el modelo, validar el modelo, ajustar el modelo e implementar el modelo.
• IBM ofrece la plataforma Watsonx, que facilita todas estas etapas del flujo de trabajo.

FAQ:

Q: ¿Qué es un modelo base? A: Un modelo base es la base o punto de partida para crear modelos especializados de inteligencia artificial. Se puede adaptar y ajustar para cumplir con requisitos específicos de cada caso de uso.

Q: ¿Cuánto tiempo lleva el proceso de entrenamiento del modelo? A: El tiempo de entrenamiento del modelo puede variar según el tamaño y la complejidad del modelo. Los modelos de gran escala pueden tardar meses, mientras que los modelos más pequeños pueden entrenarse en horas o días.

Q: ¿Es necesario ser un experto en IA para ajustar el modelo? A: No, la etapa de ajuste del modelo puede ser realizada por desarrolladores de aplicaciones sin experiencia en IA. Ellos pueden generar indicaciones y proporcionar datos adicionales para mejorar el rendimiento del modelo.

Recursos:

• Watsonx plataforma de IBM