Esta entrada de blog es la quinta de una serie sobre el suministro de datos para la IA.
La mayoría de las organizaciones no tienen dificultades con la IA por falta de modelos; estos están proliferando tanto en número como en variedad. Sus dificultades se deben a que su infraestructura nunca se diseñó para la forma en que la IA mueve los datos.
El entrenamiento, el ajuste fino y la generación aumentada por recuperación (RAG) dependen del traslado fiable, seguro y continuo de enormes volúmenes de datos entre sistemas de almacenamiento, redes y niveles de computación. A medida que las iniciativas de IA crecen, incluso las pequeñas ineficiencias en el acceso a los datos, las políticas de seguridad o la resiliencia pueden tener efectos en cadena: ralentizar los flujos de procesamiento, interrumpir tareas o aumentar los costes de infraestructura.
“Optimizar la infraestructura de IA no consiste en perseguir las máximas puntuaciones de rendimiento. Se trata de diseñarla para garantizar la estabilidad, la resiliencia, la seguridad y la claridad operativa a medida que todo escala a la vez: los datos, los modelos, los entornos y los equipos.”
Lo que hace que esto resulte especialmente difícil es que las cargas de trabajo de IA someten a la infraestructura a exigencias nuevas y poco habituales. Las transferencias de datos duran más de lo que esperan las aplicaciones tradicionales. Los sistemas de almacenamiento escalan y se reequilibran con mayor frecuencia. Los requisitos normativos y de seguridad abarcan entornos locales, en la nube e híbridos. Además, los fallos que podrían ser tolerables en una aplicación web, como una breve desconexión o un reintento, pueden echar por tierra horas o días de trabajo con modelos.
Como resultado, muchas organizaciones se limitan a reaccionar ante los síntomas en lugar de resolver las causas subyacentes. Estas causas suelen estar relacionadas con tareas de entrenamiento que se bloquean durante las ventanas de mantenimiento, procesos de ajuste fino que se comportan de forma diferente en cada entorno, sistemas RAG que se ralentizan cuando están sometidos a carga o durante la reindexación, y controles de seguridad incoherentes o difíciles de gestionar a gran escala.
Optimizar la infraestructura de IA no consiste en perseguir las máximas cifras de rendimiento. Se trata de diseñarla para garantizar la estabilidad, la resiliencia, la seguridad y la claridad operativa a medida que todo escala simultáneamente: los datos, los modelos, los entornos y los equipos.
Ocho recomendaciones sobre qué hacer y qué evitar al crear una infraestructura de IA escalable y resiliente
Tanto si entrenas modelos de gran tamaño como si los ajustas para tareas específicas o utilizas sistemas RAG que recuperan y procesan datos empresariales, consulta las siguientes recomendaciones sobre lo que conviene y no conviene hacer. En ellas se destacan las decisiones de infraestructura que afectan de forma más directa a la escalabilidad y la resiliencia.
1. Estandariza la forma en que las cargas de trabajo de IA acceden al almacenamiento. No permitas que cada tarea se conecte directamente a nodos de almacenamiento individuales.
- Entrenamiento: Las lecturas repetidas de grandes conjuntos de datos requieren un punto de acceso al almacenamiento estable y predecible.
- Ajuste fino: Las tareas frecuentes y de menor tamaño se benefician de un acceso uniforme sin necesidad de reconfiguración.
- RAG: Las canalizaciones de generación y actualización de embeddings dependen de un acceso fiable a los objetos.
Una capa de acceso única y coherente evita reintentos, scripts frágiles y fallos en las canalizaciones a medida que el almacenamiento se amplía o se reequilibra.
Cómo puede ayudar F5 BIG-IP: F5 BIG-IP puede proporcionar un punto de acceso estable que proteja los trabajos de IA frente a los cambios en el backend.
2. Diseña pensando en transferencias de datos prolongadas y de gran volumen. No te bases en supuestos propios del tráfico web de corta duración.
- Entrenamiento: Los trabajos que duran varias horas o varios días deben poder superar las ralentizaciones transitorias.
- Ajuste fino: Un rendimiento sostenido es más importante que la velocidad máxima puntual.
- RAG: La ingesta de grandes volúmenes de documentos y la reindexación requieren transferencias multiparte fiables.
El movimiento de datos de IA se comporta de forma distinta al tráfico de las aplicaciones y debe tratarse en consecuencia.
Cómo puede ayudar F5 BIG-IP: Permite optimizar conexiones duraderas y de alto rendimiento que se adaptan a los flujos de datos de IA.
3. Aplica políticas coherentes de cifrado y acceso en todas partes. No permitas que las reglas de seguridad diverjan entre entornos.
- Entrenamiento: Los conjuntos de datos confidenciales permanecen protegidos independientemente de dónde se realicen los cálculos.
- Ajuste fino: Los entornos de desarrollo, pruebas y producción se comportan de la misma manera desde el punto de vista de las políticas.
- RAG: Los documentos propietarios y las incrustaciones permanecen cifrados mientras se transfieren entre entornos.
La aplicación centralizada reduce el riesgo y la carga operativa.
Cómo puede ayudar F5 BIG-IP: Proporciona un único punto de control para el cifrado y las políticas de acceso en todos los entornos.
4. Delega las tareas repetitivas de infraestructura siempre que sea posible. No malgastes ciclos de CPU en tareas que no contribuyan a los resultados de la IA.
- Entrenamiento: Se liberan recursos del host para facilitar el preprocesamiento y la ejecución del modelo.
- Ajuste fino: El tiempo de respuesta mejora cuando se ejecutan muchos trabajos en paralelo.
- RAG: La ingesta y la recuperación siguen respondiendo con rapidez bajo tráfico cifrado.
El trabajo de infraestructura es necesario, pero no debería competir con las cargas de trabajo de IA.
Cómo puede ayudar F5 BIG-IP: Permite utilizar arquitecturas en las que el tráfico y el cifrado se gestionan de forma eficiente fuera de los hosts de IA.
5. Aísle los endpoints estables de los clientes de los backends cambiantes. No exponga los cambios de infraestructura a los pipelines de IA.
- Entrenamiento: Los trabajos continúan sin interrupciones mientras los nodos de almacenamiento se amplían o se sustituyen.
- Ajuste fino: La iteración no se ve interrumpida por el mantenimiento del backend.
- RAG: Los endpoints de recuperación permanecen estables durante los eventos de conmutación por error.
Esta separación es fundamental para la resiliencia.
Cómo puede ayudar F5 BIG-IP: Redirige el tráfico para evitar los backends que no funcionan correctamente o que están cambiando, sin interrumpir las conexiones de los clientes.
6. Considera la resiliencia como un requisito operativo básico. No esperes a que se produzcan interrupciones para descubrir los puntos débiles.
- Entrenamiento: Los trabajos de larga duración continúan ejecutándose durante las tareas de mantenimiento programadas.
- Ajuste fino: Las actualizaciones pueden implementarse sin interrumpir la experimentación.
- RAG: La disponibilidad permanente permite realizar consultas en tiempo real.
La resiliencia debería ser la norma, no la excepción.
Cómo puede ayudar F5 BIG-IP: Permite realizar tareas de mantenimiento sin interrupciones y una conmutación por error controlada para las rutas de datos.
7. Priorice los flujos de datos críticos de IA cuando haya mucha carga. No permita que el tráfico en segundo plano deje sin recursos a las cargas de trabajo activas.
- Entrenamiento: Las ejecuciones activas mantienen un buen rendimiento durante las tareas de replicación o sincronización.
- Ajuste fino: Las canalizaciones iterativas finalizan según lo previsto en las horas punta.
- RAG: El tráfico de consultas y recuperación mantiene una buena capacidad de respuesta.
No todo el tráfico tiene la misma importancia.
Cómo puede ayudar F5 BIG-IP: Actúa como un punto de aplicación de políticas para gestionar y priorizar el tráfico según la intención.
8. Prioriza la claridad y la facilidad de uso, no solo el rendimiento. No crees una infraestructura de IA que solo puedan manejar los especialistas.
- Entrenamiento: La resolución de problemas es más rápida cuando los trabajos se ralentizan o fallan.
- Ajuste fino: La iteración se agiliza porque los equipos comprenden el flujo de los datos.
- RAG: La separación de responsabilidades resulta más clara a medida que los sistemas escalan.
Los sistemas más escalables son aquellos que los equipos pueden comprender, gestionar y hacer evolucionar.
Cómo puede ayudar F5 BIG-IP: Proporciona una capa de control clara y coherente para el movimiento de datos de IA.
Cuándo funciona mejor el escalado de la infraestructura de IA
La infraestructura de IA escala mejor cuando el acceso a los datos es estable, la seguridad es coherente y los cambios en la infraestructura son absorbidos por la capa de entrega, sin exponerlos a los modelos ni a los pipelines.
Para obtener más información sobre nuestras soluciones de suministro de datos para IA, visite nuestra página de Soluciones de infraestructura y suministro de datos para IA .
El enfoque de F5 en la IA no se limita a la entrega de datos. Descubre cómo F5 protege y distribuye aplicaciones de IA en cualquier entorno.
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Sobre el autor
Mark Menger es arquitecto de soluciones en F5 y está especializado en alianzas tecnológicas en los ámbitos de la IA y la seguridad. Lidera el desarrollo de la arquitectura de referencia de IA de F5, impulsando soluciones de IA seguras y escalables. Gracias a su experiencia como arquitecto de soluciones globales e ingeniero de soluciones, Mark contribuyó a la arquitectura de nube segura de F5 y participó en el desarrollo de su arquitectura distribuida de cuatro niveles. Como coautor de Solving IT Complexity, aporta su experiencia en la resolución de retos de TI. Anteriormente, trabajó como desarrollador de aplicaciones y arquitecto empresarial, centrándose en las aplicaciones modernas, la automatización y la aceleración del valor obtenido de las inversiones en IA.
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