Descripción general de machine learning en Amazon EKS
El machine learning (ML) es un área de la inteligencia artificial (IA) en la que las máquinas procesan grandes cantidades de datos para buscar patrones y establecer conexiones entre los datos. Esto puede revelar nuevas relaciones y ayudar a predecir resultados que de otro modo no habrían sido evidentes.
Para los proyectos de ML a gran escala, los centros de datos deben ser capaces de almacenar grandes cantidades de datos, procesarlos rápidamente e integrar datos de múltiples orígenes. Las plataformas que ejecutan las aplicaciones de ML deben ser fiables y seguras, pero también ofrecer resiliencia para recuperarse de las interrupciones del centro de datos y los fallos de las aplicaciones. AWS Elastic Kubernetes Service (EKS), que se ejecuta en la nube de AWS, es especialmente apropiado para cargas de trabajo de ML.
El objetivo principal de esta sección de la Guía del usuario de EKS es ayudar a organizar los componentes de hardware y software para crear plataformas que ejecuten cargas de trabajo de machine learning en un clúster de EKS. Para empezar, explicamos las características y los servicios disponibles en EKS y la nube de AWS, y a continuación ofrecemos tutoriales que ayudan a trabajar con plataformas, marcos y modelos de ML.
Ventajas del machine learning en EKS y la nube de AWS
Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) es una plataforma de Kubernetes eficaz y administrada que se ha convertido en un elemento fundamental a la hora de implementar y administrar cargas de trabajo de IA/ML en la nube. Gracias a su capacidad de administrar tareas complejas que requieren un uso intensivo de recursos, Amazon EKS constituye una base escalable y flexible para ejecutar modelos de IA/ML, lo que lo convierte en la opción ideal para las organizaciones que desean aprovechar todo el potencial que ofrece el machine learning.
Entre las principales ventajas que ofrecen las plataformas de IA/ML en Amazon EKS se incluyen:
-
Escalabilidad y flexibilidad: Amazon EKS permite a las organizaciones escalar las cargas de trabajo de IA/ML sin problemas. Ya sea que esté en proceso de entrenar grandes modelos de lenguaje que requieren grandes cantidades de potencia de computación o de implementar canalizaciones de inferencia que necesitan manejar patrones de tráfico impredecibles, EKS se escala y desescala verticalmente de forma eficiente, lo que optimiza el uso de los recursos y los costos.
-
Alto rendimiento con GPU e instancias de Neuron Amazon EKS admite una amplia gama de opciones de computación, incluidas GPU e instancias de AWS Neuron, que resultan esenciales a la hora de acelerar las cargas de trabajo de IA/ML. Esta compatibilidad permite un entrenamiento de alto rendimiento y una inferencia de baja latencia, lo que garantiza que los modelos funcionen eficazmente en entornos de producción.
-
Integración con herramientas de IA/ML Amazon EKS se integra sin problemas con herramientas y marcos conocidos de IA/ML, como TensorFlow, PyTorch y Ray, lo que aporta un ecosistema familiar y sólido al servicio de los científicos e ingenieros de datos. Estas integraciones permiten a los usuarios aprovechar las herramientas existentes al tiempo que se benefician de las capacidades de escalabilidad y administración de Kubernetes.
-
Automatización y administración Kubernetes en Amazon EKS automatiza gran cantidad de las tareas operativas asociadas a la administración de cargas de trabajo de IA/ML. Características como el escalado automático, las actualizaciones continuas y la autorreparación garantizan la alta disponibilidad y resiliencia de las aplicaciones, lo que reduce la carga que supone la intervención manual.
-
Seguridad y cumplimiento la ejecución de cargas de trabajo de IA/ML en Amazon EKS ofrece robustas características de seguridad, como roles detallados de IAM, cifrado y políticas de red, con lo que se garantiza la protección de datos y modelos confidenciales. Además, EKS sigue varias normas de cumplimiento, por lo que es adecuado para empresas sujetas a estrictos requisitos normativos.
¿Por qué elegir Amazon EKS para IA/ML?
Amazon EKS ofrece un entorno completo y administrado que simplifica la implementación de modelos de IA/ML a la vez que aporta el rendimiento, la escalabilidad y la seguridad que las cargas de trabajo de producción necesitan. Gracias a que es capaz de integrarse con diversas herramientas de IA/ML y a que admite recursos de computación avanzados, EKS permite a las organizaciones acelerar sus iniciativas de IA/ML y suministrar soluciones innovadoras a escala.
Al elegir Amazon EKS, obtendrá acceso a una infraestructura sólida capaz de hacer frente a las complejidades propias de las cargas de trabajo de IA/ML modernas, con lo que se podrá centrar en la innovación y la generación de valor, en lugar de dedicarse a la administración de los sistemas subyacentes. Tanto si implementa modelos sencillos como sistemas de IA complejos, Amazon EKS facilita las herramientas y capacidades necesarias para tener éxito en un campo competitivo que evoluciona con rapidez.
Comience a utilizar el machine learning en EKS
Para comenzar a planificar y utilizar plataformas y cargas de trabajo de machine learning en EKS en la nube de AWS, continúe con la sección Introducción a la implementación de herramientas de machine learning en EKS.
