NVIDIA NIM, microservicios para mejorar la IA generativa

Los microservicios se han convertido en un aliado fundamental para la IA generativa, porque no solo facilita su implementación en diferentes escenarios, sino que además la convierte en una tecnología más accesible, escalable y eficiente que puede adaptarse mucho mejor a las necesidades concretas de cada tipo de usuario.

Interesante, ¿verdad? Pero seguro que te estás preguntando qué son exactamente los microservicios. No te preocupes, no te vamos a dejar con la duda. Una arquitectura de microservicios desmenuza una aplicación concreta, en este caso la IA generativa, en una colección de servicios que se pueden implementar de forma independiente.

Cada servicio ofrece una capacidad o función concreta, y puede comunicarse con otros servicios a través de una interfaz de aplicación programada específicamente, o a través de APIs concretas. Esta aproximación modular contrasta con los enfoques más clásicos, que tienen a adoptar un modelo todo en uno que no siempre es el ideal para cubrir las necesidades de ciertos perfiles de usuario.

Microservicios e IA generativa: ventajas

Los microservicios pueden escalar de forma independiente basándose en la demanda. También pueden optimizar el uso de recursos y aprovechar mejor el rendimiento general de cualquier sistema. Al plantearse como servicios independientes los desarrolladores también pueden utilizar herramientas específicas para cada uno de ellos, y centrarse en tareas concretas.

Todas esas ventajas se trasladan a la IA generativa bajo el modelo de microservicios, y permiten conseguir un alto grado de escalabilidad, modularidad y flexibilidad. La IA generativa implica diferentes pasos, como el procesamiento de datos, el modelo de inferencia y el posprocesado. Con los microservicios cada uno de esos pasos se puede desarrollar, optimizar y escalar de manera independiente.

También se perfila como una respuesta adecuada para seguir el ritmo de la rápida evolución que viven los modelos de IA generativa, ya que los microservicios permiten una integración más fácil y rápida, y posibilita la sustitución de modelos existentes con otros más nuevos minimizando el impacto de todo el proceso sobre la estructura actual.

NVIDIA NIM es un claro ejemplo del valor que ofrecen los  microservicios cuando se aplican correctamente a la IA. Este conjunto de herramientas permiten una integración y un despliegue simplificado de la IA, ya que elimina la necesidad de preparar grandes bases de datos, de formar modelos y de personalizarlos.

Estos microservicios de NVIDIA están optimizados a todos los niveles, tanto en tiempo de ejecución como de rendimiento, y son compatibles con las APIs más importantes del sector. También permiten un acceso mejorado a la IA generativa y de manera totalmente segura, y cuenta con aplicaciones innovadoras con las que podremos hacer muchas cosas gracias al potencial de la IA. NVIDIA ACE NIM es una de ellas, y nos permite crear humanos digitales.

Ofrecer una IA generativa como solución preentrenada, escalable, fácil de implementar y de actualizar y dividida en diferentes funciones específicas como microservicios es un planteamiento muy inteligente, y muy realista, ya que responde mejor a la realidad del sector y a las necesidades que tenemos como usuarios, sin ningún tipo de duda.

Imágenes generadas con IA.