Recursos de aprendizaje sobre infraestructura de IA
Con la creciente demanda de escalabilidad y eficiencia en las cargas de trabajo de IA, las organizaciones requieren soluciones de centros de datos optimizadas que aceleren el procesamiento de datos y mejoren la seguridad para manejar conjuntos de datos de IA a gran escala. Ya sea que sea un profesional experimentado o recién esté comenzando, nuestra selección de recursos de aprendizaje le brindará información valiosa y conocimientos prácticos sobre cómo aprovechar el poder de las GPU para escalar sus aplicações de IA.
Arquitectura de aplicação de IA
Descubra las mejores prácticas y principios de diseño para crear e implementar aplicações de inteligencia artificial robustas con rendimiento y escalabilidad de IA acelerados.
Inferencia de IA
Aproveche la capacitación y la inferencia de aprendizaje profundo en las nubes y en los centros de datos locales. Profundice en recursos sobre la implementación de modelos de IA para la toma de decisiones en tiempo real y un rendimiento eficiente.
Inteligencia artificial de vanguardia
Edge AI representa un cambio transformador en la implementación de la inteligencia artificial, permitiendo que los algoritmos procesen datos más cerca de la fuente con una latencia reducida, en lugar de depender de centros de datos centralizados. Al aprovechar las GPU o los modelos optimizados para el borde, se pueden acelerar las tareas de IA, lo que hace que la IA de borde sea ideal para la automatización en tiempo real en varios ecosistemas, incluidas las ciudades inteligentes, la atención médica, la IoT industrial y las telecomunicaciones. Sin embargo, la implementación de cargas de trabajo de IA en el borde también presenta desafíos como garantizar la seguridad de datos, administrar la energía y la refrigeración de manera eficiente y mantener la escalabilidad. Explore los beneficios y desafíos multifacéticos de implementar cargas de trabajo de IA en el borde.
Escalado de cargas de trabajo de IA y ML
Encuentre estrategias y herramientas para escalar y automatizar de manera eficiente sus cargas de trabajo de inteligencia artificial generativa y aprendizaje automático para manejar las crecientes demandas de datos y cálculos. Aprenda a optimizar el rendimiento de los datos de entrenamiento.
Fábricas de IA
A medida que las organizaciones incorporan modelos de IA en todos los aspectos de su ecosistema de aplicação , las fábricas de IA proporcionan la infraestructura necesaria de almacenamiento, redes y computación para el entrenamiento y la inferencia de alto rendimiento. Comprenda el concepto de fábricas de IA y cómo agilizan la producción y la implementación de modelos de IA en una empresa.
Gestión de datos de IA
Profundice en las metodologías y tecnologías para gestionar, almacenar y preparar eficazmente datos para el desarrollo de modelos de IA y consolidarlos para la inferencia de modelos de IA consciente del contexto.
Generación aumentada por recuperación (RAG)
Explore cómo la movilidad de datos es fundamental para combinar modelos de IA fundamentales con datos propietarios para ofrecer resultados de IA más precisos y contextualizados.
Tendencias de la industria de la IA
El panorama de la infraestructura de IA está evolucionando rápidamente, impulsado por los avances en inteligencia artificial y cómo se integra en cada aplicación y ecosistema. A continuación se presentan algunas perspectivas de F5 sobre las últimas tendencias e innovaciones en IA que impactan a las empresas.
Colaboración y alianzas de F5 AI
Descubra cómo F5 colabora con sus socios para impulsar avances y ofrecer soluciones de inteligencia artificial de vanguardia.
