Inferencia como servicio (IaaS) para soluciones industriales de IA (Industria 4.0): NVIDIA admite el nuevo servicio de inferencia de Hugging Face

🤖🌐 Nvidia ofrece su nueva oferta de inferencia como servicio a través de la plataforma de repositorio de modelos Hugging Face al tiempo que presenta nuevos microservicios para casos de uso de IA generativa industrial. Estos avances prometen revolucionar tanto a los usuarios industriales como a los fabricantes de robots.

En SIGGRAPH 2024, una de las conferencias más importantes del mundo sobre gráficos por ordenador y tecnologías interactivas, Nvidia presentó sus últimos desarrollos en el campo de la inteligencia artificial. El gigante de la informática de IA anunció una nueva oferta de inferencia como servicio de Hugging Face, destacando la integración de nuevos microservicios para casos de uso de IA generativa industrial.

🤖🛠️ Inferencia como servicio para soluciones de la industria de IA

La inferencia como servicio (IaaS) es un modelo que permite llevar el aprendizaje automático (ML), y en particular el aprendizaje profundo, a las aplicaciones sin requerir que los usuarios finales tengan un conocimiento amplio de los modelos subyacentes o de la infraestructura imprescindible. . Se trata de la prestación de servicios de inferencia a través de una plataforma en la nube.

A continuación se presentan algunos puntos clave sobre la inferencia como servicio:

1. 🔍 Provisión de modelos

Los proveedores de IaaS proporcionan modelos previamente entrenados destinados a diversas aplicaciones, como reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, procesamiento de textos y más.

2. 📈 Escalabilidad

Debido a que IaaS está basado en la nube, se puede escalar de manera flexible para satisfacer las necesidades de los usuarios sin que estos tengan que administrar su propio hardware o software.

3. 🔧 Fácil integración

Los servicios IaaS suelen estar disponibles como API que se pueden integrar fácilmente en aplicaciones existentes. Esto facilita a los desarrolladores el uso de modelos de aprendizaje automático sin necesidad de tener una gran experiencia en ciencia de datos y aprendizaje automático.

4. 💰 Optimización de costos

Normalmente, los usuarios sólo pagan por el uso real de los servicios. Esto puede resultar más rentable que ejecutar su propia infraestructura de aprendizaje automático, especialmente para pequeñas o medianas empresas.

5. 🔄 Mantenimiento y Actualizaciones

El proveedor se encarga de mantener, actualizar y optimizar los modelos y la infraestructura para que los usuarios puedan centrarse en sus aplicaciones principales.

🚀 Inferencia como servicio: accesible, asequible y escalable

En general, la inferencia como servicio proporciona una forma accesible, rentable y escalable de aprovechar el poder del aprendizaje automático e integrarlo en diversas aplicaciones.

🤝 Colaboración entre NVIDIA y Hugging Face

El objetivo de Nvidia es simplificar aún más y hacer más eficiente el desarrollo de aplicaciones de IA. Esto se hace respaldando un nuevo servicio de inferencia como servicio proporcionado a través del repositorio de modelos de Hugging Face. En la conferencia se anunció que este servicio se ejecutará en el servicio en la nube Nvidia DGX y aprovechará varios microservicios de inferencia de Nvidia. Esto tiene como objetivo ayudar a los desarrolladores a integrar rápidamente modelos de lenguajes grandes populares, como la familia Llama 3 de Meta y los modelos de inteligencia artificial de Mistral, en sus aplicaciones.

El nombre oficial de estos microservicios es Nvidia NIM. Estos servicios constan de varios modelos de IA que se ofrecen en contenedores optimizados y los desarrolladores pueden integrarlos perfectamente en varias aplicaciones. Nvidia introdujo estos microservicios a principios de junio y desde entonces han admitido más de 40 modelos proporcionados por Nvidia y otros desarrolladores.

📦 Ofreciendo el paquete de software Nvidia AI Enterprise

Se accede a NIM a través del paquete de software Nvidia AI Enterprise, que cuesta 4.500 dólares por GPU al año. Sin embargo, este servicio se proporciona de forma gratuita a los desarrolladores que son miembros del Programa de Desarrolladores de Nvidia.

El nuevo servicio de inferencia de Hugging Face ofrece a los desarrolladores la capacidad de "crear rápidamente prototipos con modelos de IA de código abierto alojados en Hugging Face Hub y ponerlos en producción", explicó la empresa con sede en California.

Este servicio complementa el servicio en la nube Train on DGX existente de Hugging Face, que se presentó hace un año en SIGGRAPH 2023 junto con Nvidia.

🚀 Nuevos microservicios NIM para casos de uso industriales de GenAI

Además del servicio de inferencia, Nvidia también anunció la introducción de nuevos microservicios NIM en SIGGRAPH 2024. Su objetivo es ayudar a los desarrolladores a llevar capacidades de IA generativa a sectores como la fabricación y la robótica. Estos nuevos servicios incluyen los "primeros modelos de IA generativa del mundo para el desarrollo de OpenUSD".

OpenUSD es un marco 3D abierto desarrollado por Pixar que Nvidia utiliza para conectar su plataforma Omniverse con otras aplicaciones 3D. Los nuevos microservicios NIM permiten a los desarrolladores, entre otras cosas, buscar bibliotecas de OpenUSD, datos 3D y de imágenes mediante entrada de texto o imágenes, generar materiales realistas para objetos 3D, componer escenas basadas en OpenUSD mediante entrada de texto y resolver simulaciones físicas. Mejora basada en IA.

🔗 Integración de IA y marcos 3D

Nvidia también lanzó un conector que vincula datos entre el formato de descripción de robótica unificada y OpenUSD. Esta tecnología está destinada a ayudar a los desarrolladores a transferir y sintetizar datos robóticos en aplicaciones de diseño, simulación y aprendizaje por refuerzo. Además, Nvidia ofrece a los desarrolladores la posibilidad de desarrollar sus propias conexiones de datos OpenUSD utilizando el nuevo kit de desarrollo de software OpenUSD Exchange.

“Hasta hace poco, los mundos digitales eran utilizados principalmente por industrias creativas; Ahora, con las mejoras y la accesibilidad de los microservicios NIM de NVIDIA para OpenUSD, industrias de todo tipo pueden construir mundos virtuales físicos y gemelos digitales para impulsar la innovación y prepararse para la próxima ola de IA: la robótica”, dijo Rev Lebaredian, vicepresidente de Omniverse. y tecnología de simulación en Nvidia.

🤖 Aplicaciones revolucionarias en industria y robótica

La integración de la IA generativa en los procesos industriales abre posibilidades completamente nuevas para aumentar la eficiencia y la automatización. En la industria manufacturera, por ejemplo, los modelos de IA se pueden utilizar para optimizar los procesos de producción prediciendo el mantenimiento y las averías de las máquinas o monitorizando la calidad de los productos en tiempo real. Mediante el uso de IA y los nuevos microservicios NIM, los fabricantes de robots pueden hacer que sus sistemas robóticos sean más inteligentes y flexibles, lo que se traduce en una mejor adaptación a diferentes tareas y entornos.

Con la capacidad de generar materiales realistas para objetos 3D y componer escenas basadas en la entrada de texto, los procesos de diseño y simulación también se pueden acelerar y mejorar significativamente. Estas tecnologías permiten a las empresas acortar sus ciclos de desarrollo y responder más rápidamente a las necesidades del mercado.

🌟 Importancia para el futuro de la tecnología de IA

La incursión de Nvidia en la IA generativa y la colaboración con Hugging Face marca un paso significativo en el avance de la tecnología de IA. La disponibilidad de microservicios de inferencia y marcos avanzados como OpenUSD garantiza que los desarrolladores tengan las herramientas necesarias para crear la próxima generación de aplicaciones de IA.

La relevancia de estos desarrollos es particularmente clara en industrias que dependen en gran medida de procesos precisos y eficientes. En la industria automotriz, por ejemplo, los modelos de IA podrían usarse para optimizar la producción de vehículos planificando el uso de materiales y recursos de manera más eficiente. En logística, los sistemas autónomos controlados por IA generativa podrían mejorar la cadena de suministro y hacer predicciones sobre tiempos y rutas de entrega.

💡 Innovaciones de Nvidia y Hugging Face

Las innovaciones de Nvidia y Hugging Face presentadas en SIGGRAPH 2024 dan una idea del enorme potencial que reside en la combinación de IA y aplicaciones industriales. Proporcionar microservicios de inferencia y aprovechar el marco OpenUSD permite a los desarrolladores resolver tareas complejas en fabricación, robótica y más. Estos avances no sólo son un paso importante para Nvidia y Hugging Face, sino también para toda la industria de la inteligencia artificial y sus usuarios. El futuro de la Industria 4.0 dependerá en gran medida de estas tecnologías, que permiten procesos inteligentes, automatizados y más eficientes.

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• 📊 Importancia para las industrias: centrarse en la fabricación y la robótica
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Un ejemplo reciente fascinante es un vídeo publicado por NVIDIA que muestra cómo controlar un robot utilizando Apple Vision Pro. En este escenario, un humano está en una cocina y controla un robot adoptando la perspectiva del robot a través de las gafas Vision Pro. Los movimientos de la mano detectados por las gafas se transmiten al robot, lo que permite a los humanos controlarlo de forma remota. Esto permite aplicaciones como la preparación de tostadas con miel, controladas por humanos.

Esta tecnología tiene implicaciones de gran alcance, especialmente en áreas donde puede ser peligrosa para las personas, como edificios que se derrumban u otros entornos peligrosos. Es fácil imaginar cómo se podría utilizar esta tecnología en misiones de rescate o para desactivar bombas.

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El futuro de la IA industrial parece prometedor. La integración de la IA en los procesos industriales seguirá aumentando y ofrecerá aún más oportunidades de innovación. Las tendencias clave que impulsan este desarrollo incluyen la conexión en red de máquinas (Internet de las cosas), la creciente disponibilidad de big data y avances en algoritmos y hardware.

Una dirección de desarrollo interesante es la fábrica autónoma. Aquí, los robots y otros sistemas inteligentes interactúan entre sí, intercambian datos en tiempo real y optimizan el proceso de producción sin intervención humana. Esto podría conducir a una revolución en la industria manufacturera, similar a la introducción de la fabricación en línea de montaje a principios del siglo XX.

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• En el panorama industrial moderno: la importancia de la robótica en la industria

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