¿Qué es Unified AI Framework?
Descubra cómo las plataformas unificadas combinan la preparación de datos, el entrenamiento de modelos y la implementación de producción en todos los marcos de IA.
Summary
- Comprenda qué es la IA Unificada y cómo evolucionó a partir de la combinación de marcos de aprendizaje profundo centrados en la investigación y la implementación.
- Descubra cómo la analítica unificada va más allá de la integración de marcos para abarcar todo el ciclo de vida de la IA, desde la preparación de datos hasta la producción.
- Explore cómo Databricks admite múltiples marcos de IA, como Spark MLlib, TensorFlow, PyTorch y Caffe2, en una única plataforma.
La inteligencia artificial unificada o UAI fue anunciada por Facebook durante el F8 de este año. Esto reúne 2 frameworks de aprendizaje profundo específicos que Facebook creó y publicó: PyTorch se enfocaba en la investigación y asumía el acceso a recursos informáticos a gran escala, mientras que Caffe se enfocaba en la implementación de modelos en dispositivos Android y Raspberry Pi. A diferencia del alcance limitado de Unified AI de Facebook, Unified Analytics es una categoría de soluciones que abarca todo el ciclo de vida de la AI, desde la preparación de datasets, la ingeniería de características, el desarrollo y entrenamiento de modelos, hasta la implementación en producción. Realmente unificó los datos con la IA en todo el ciclo de vida de desarrollo a producción. La plataforma Unified Analytics de Databricks, impulsada por Apache Spark, permite a las organizaciones acelerar la innovación al reunir las tecnologías de datos y de AI, mejorar la colaboración entre los ingenieros de datos y los científicos de datos, y simplificar la preparación de datos, el entrenamiento de modelos y su implementación en producción. La plataforma de Databricks permite a los científicos de datos elegir entre un amplio conjunto de frameworks de AI: Spark MLlib, TensorFlow, Pytorch, Caffee2 y otros.
