El rápido desarrollo de la inteligencia artificial está impulsando a las empresas a explorar activamente aplicaciones de IA. Sin embargo, la implementación de modelos de IA en entornos de producción enfrenta muchos desafíos. Según las estadísticas, hasta el 90% de los proyectos piloto de IA generativa tienen dificultades para entrar en la etapa de producción y los problemas de coordinación se han convertido en el principal cuello de botella. El editor de Downcodes le explicará cómo Simplismart AI resuelve este problema de la industria y logra resultados notables con su plataforma operativa de aprendizaje automático de un extremo a otro.
En la era actual de rápido desarrollo de la inteligencia artificial (IA), las grandes empresas están haciendo todo lo posible para aplicar la tecnología de IA a los entornos de producción para obtener un mayor retorno de la inversión. Sin embargo, aunque existen varios modelos avanzados de IA en el mercado, los equipos aún enfrentan muchos desafíos al implementarlos.
Peter Bendor-Samuel, director ejecutivo de Everest Group, estima que el 90% de los proyectos piloto de IA generativa no lograrán entrar en producción. Además, Gartner predice que para finales de 2025, muchos proyectos de IA generativa podrían abandonarse después de la prueba de concepto.
Entre estos desafíos, el mayor obstáculo es la coordinación. Los equipos a menudo carecen de los recursos para hacerlo todo, lo que los obliga a depender de API de terceros rígidas y costosas. Para llenar este vacío, Simplismart AI recaudó recientemente $7 millones en fondos para lanzar una plataforma de operaciones de aprendizaje automático de extremo a extremo diseñada para acelerar todo el proceso de orquestación, desde el ajuste del modelo hasta la implementación y el monitoreo.
Lo que distingue a Simplismart de otras soluciones de operaciones de aprendizaje automático del mercado es su motor de inferencia personalizado optimizado por software. El motor puede implementar modelos extremadamente rápido, mejorando significativamente el rendimiento y reduciendo los costos asociados. Amitranshu Jain, cofundador de Simplismart, dijo que sin ninguna optimización de hardware, el rendimiento del modelo Llama3.18B alcanzó 501 tokens por segundo, superando con creces a otros motores de inferencia.
Al implementar la IA internamente, los equipos deben enfrentar múltiples obstáculos, incluida la obtención de potencia informática, la optimización del rendimiento del modelo, el escalamiento de la infraestructura y la rentabilidad. La plataforma de Simplismart estandariza todo el flujo de trabajo, lo que permite a los usuarios ajustar, implementar y observar modelos de código abierto altamente optimizados según sea necesario.
Los usuarios pueden optar por utilizar la infraestructura compartida de Simplismart o traer sus propios recursos informáticos para configurar fácilmente su propia infraestructura e implementación. Además, el panel intuitivo de la plataforma permite a los usuarios configurar parámetros como GPU, tipo de máquina y rango de expansión. La plataforma también proporciona funciones de monitoreo, lo que permite a los usuarios realizar un seguimiento de los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y monitorear el desempeño real del modelo.
Actualmente, Simplismart ha establecido asociaciones con 30 clientes empresariales y planea mejorar aún más el rendimiento de su plataforma operativa de aprendizaje automático. La compañía espera utilizar la nueva ronda de financiación para promover la investigación y el desarrollo, mejorar la velocidad del razonamiento de la IA y esforzarse por aumentar los ingresos anualizados de aproximadamente 1 millón de dólares a 10 millones de dólares en los próximos 15 meses.
Destacar:
El 90% de los proyectos piloto de IA generativa tendrán dificultades para entrar en la etapa de producción, siendo los problemas de coordinación el mayor obstáculo.
El motor de inferencia personalizado de Simplismart logra un rendimiento de 501 tokens por segundo sin optimización de hardware.
La empresa ha establecido una cooperación con 30 clientes corporativos y pretende aumentar los ingresos anualizados a 10 millones de dólares en 15 meses.
El caso exitoso de Simplismart AI proporciona nuevas ideas para resolver problemas de implementación de IA. Su motor de inferencia personalizado y su plataforma de extremo a extremo mejoran significativamente la eficiencia y el rendimiento de la implementación del modelo. Creo que Simplismart seguirá innovando en el campo de la IA en el futuro y empoderando a más empresas.