Democratizando la IA con AI Data Fabric de F5
A principios de 2024, presentamos F5 AI Data Fabric . Es una nueva plataforma que construimos para aprovechar el poder de la inteligencia artificial para nuestros clientes. F5 AI Data Fabric permitirá que nuestros equipos de productos utilicen IA generativa en toda nuestra cartera de productos de forma fácil y segura. Con AI Data Fabric, estamos acelerando el ritmo de adopción de IA en toda nuestra cartera, y esto traerá beneficios reales y tangibles a nuestros socios y clientes.
Esta es la primera de una serie de publicaciones de blog que profundizan en qué es AI Data Fabric, cómo funciona y presentan algunas de las sorprendentes nuevas capacidades habilitadas por IA que nos ayuda a llevar al mercado. Para comenzar nuestra serie, nos centraremos en los primeros principios que guiaron nuestro objetivo de impulsar una adopción rápida.
Democratizando la IA
Con AI Data Fabric, nos propusimos construir un sistema que democratice el acceso a la IA para nuestros equipos de productos, incluidos los expertos en la materia que no tienen formación en ciencia de datos. Este sistema combina canales de procesamiento de datos, múltiples modelos de transformadores fundamentales, un ecosistema de módulos compartidos, MLOps y un plano de control expuesto con un kit de desarrollo de software (SDK).
En esencia, F5 AI Data Fabric es una fábrica de IA diseñada para ayudar a F5 a innovar rápidamente con IA. Como cualquier buena fábrica de IA, AI Data Fabric proporciona una infraestructura común y escalable para crear y ejecutar aplicaciones de IA. Ayuda a los equipos de productos a hacer cosas como:
- Generar y etiquetar datos de entrenamiento
- Entrenar y ajustar modelos específicos de tareas
- Empaquete e implemente esos modelos donde sea necesario ejecutarlos
- Supervisar el rendimiento del modelo y la deriva del modelo
Acompañando a nuestros clientes dondequiera que estén
Cuando nos embarcamos en este viaje, nos propusimos algunos objetivos de diseño muy específicos para impulsar la adopción. En lugar de obligar a los usuarios a cambiar su forma de trabajar, tuvimos que encontrarlos donde estaban. Esto significó ayudar a encontrar y conectarse a todos los datos, habilitar el autoservicio, apoyar la movilidad y la portabilidad, establecer un ecosistema para impulsar la colaboración y la innovación, y utilizar modelos de lenguaje grandes (LLM) para acelerar el entrenamiento de modelos.
Conéctese a los datos dondequiera que se encuentren.
Una buena IA comienza con datos, y F5 AI Data Fabric ayuda a generar información a partir de las enormes cantidades de datos recopilados de los productos de toda nuestra cartera. Como la mayoría de las empresas que ejecutan aplicaciones a gran escala, reconocemos la realidad de que los datos residen en muchos almacenes diferentes y no solo en un único lago de datos. Damos cabida a aplicaciones y fuentes de datos implementadas localmente y en múltiples nubes, tanto públicas como privadas; AI Data Fabric puede conectar y adjuntar procesamiento a los datos donde sea que se encuentren. Un catálogo de datos común ayuda a los usuarios a navegar por muchas fuentes de datos, al tiempo que nos permite, como equipo, adaptarnos a la estrategia de gobernanza de datos de F5 para garantizar controles y auditorías adecuados sobre los activos de datos. Esta estrategia nos permite generar información, administrar y brindar gobernanza para los datos de diferentes aplicações y productos, en múltiples lagos y fuentes de datos, sin cambiar la forma en que trabajan nuestros usuarios.
Habilitar el autoservicio
Darle a los usuarios la capacidad de adjuntar computación a los datos es solo una parte de la historia. Para impulsar la adopción, tuvimos que considerar todo el recorrido del usuario de la ciencia de datos y dónde podíamos eliminar la fricción.
El empaquetado y la implementación de aplicaciones de IA es un gran ejemplo. Hacemos gran parte del trabajo duro para que nuestros usuarios no tengan que hacerlo. AI Data Fabric puede administrar dependencias de Python, empaquetar aplicaciones de IA en un contenedor con un servidor HTTP, configurar ese punto final en nuestra puerta de enlace de API e implementar las aplicaciones de IA en Kubernetes con los requisitos de GPU, CPU y memoria adecuados donde sea que se necesiten. Imagine entrenar, empaquetar e implementar un modelo, todo en un flujo de trabajo automatizado a través de un SDK fácil de usar. Con este sistema, un científico de datos puede implementar una nueva versión de su aplicação de IA en 10 a 15 minutos. Reducir la fricción ayuda a los científicos de datos a hacer lo que mejor saben hacer: ciencia de datos.
Desarrollado para la movilidad y portabilidad de la IA
Este es otro ejemplo de cómo llegamos hasta nuestros clientes donde ellos están. Todos los contenedores creados se almacenan en el registro de contenedores de AI Data Fabric, lo que permite a los usuarios implementar aplicaciones de IA donde sea que las necesiten, incluso en entornos aislados.
Establecer un ecosistema
Acelerar la adopción de IA significa una colaboración rápida. Significa aprovechar y construir sobre el trabajo de quienes te precedieron. Dentro de AI Data Fabric hay un “ecosistema de IA”, herramientas y módulos prediseñados para realizar funciones de IA comunes y complejas. Cuando los usuarios aportan módulos y modelos al ecosistema, se trata de un verdadero acelerador de la innovación. Los módulos pueden variar desde modelos de detección y clasificación de anomalías prediseñados hasta aplicaciones para realizar generación aumentada de recuperación, o RAG.
Utilizar LLM para acelerar el entrenamiento de modelos
Para acelerar aún más la adopción, tomamos los principios de Agentic AI y los aplicamos a F5 AI Data Fabric. Terminamos con un sistema que puede entrenar e implementar modelos para razonar sobre datos, usar IA para razonar sobre esos conocimientos resultantes y luego identificar y completar una tarea. En resumen, utilizamos modelos de lenguaje grandes para generar datos que a su vez nos ayudan a entrenar modelos más pequeños y específicos para cada tarea. Un gran ejemplo es cómo etiquetamos los datos de entrenamiento. Esta es una carga enorme para los científicos de datos que podemos aliviar: AI Data Fabric se conecta a los datos de entrenamiento, extrae el significado de esos datos y luego usa IA para razonar sobre ese significado extraído para realizar una tarea de etiquetado antes de enviar los datos etiquetados resultantes a otra parte.
Los beneficios
Esto es lo que significa este enfoque en la fácil adopción para nuestros equipos de productos:
- Eficiencia : AI Data Fabric permite una colaboración, un desarrollo de modelos y una implementación más rápidos.
- Escala : Podemos controlar, gestionar y mantener miles de modelos de forma altamente automatizada.
- Reducción de riesgos : Las mejores prácticas combinadas con sistemas comunes y estandarizados para procesar datos y ejecutar nuestros propios modelos nos brindan una mejor gobernanza, protegen los datos de los clientes y ayudan a garantizar el cumplimiento normativo.
MIRANDO HACIA ADELANTE
Ya hemos utilizado F5 AI Data Fabric para habilitar varios proyectos clave en toda la empresa, incluidos asistentes de IA, modelos de clasificación de entrenamiento y generación de firmas para casos de uso de protección de API y aplicaciones web (WAAP). Estas grandes capacidades se basan en los modelos y servicios fundamentales de AI Data Fabric para el entrenamiento, ajuste, implementación e inferencia de modelos.
Estamos realmente entusiasmados por el valor que podemos ofrecer a los clientes y socios mediante F5 AI Data Fabric. Hay más por venir en este frente, así que permanezca atento a futuras publicaciones donde cubriremos en detalle algunas de las técnicas que estamos utilizando, los desafíos que hemos tenido que superar y las capacidades específicas del producto que estamos habilitando.