{"id":12566,"date":"2022-10-03T19:38:13","date_gmt":"2022-10-03T19:38:13","guid":{"rendered":"https:\/\/esi.uclm.es\/?p=12566"},"modified":"2022-10-03T19:38:59","modified_gmt":"2022-10-03T19:38:59","slug":"cloud-computing-y-la-democratizacion-de-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/esi.uclm.es\/index.php\/2022\/10\/03\/cloud-computing-y-la-democratizacion-de-la-ia\/","title":{"rendered":"Cloud Computing y la Democratizaci\u00f3n de la IA"},"content":{"rendered":"\n

Por Ra\u00fal Reguillo<\/em> (egresado ESI y Cloud Architect en BBVA Next Technologies).<\/h3>\n\n\n\n

1. Un paseo por las nubes.<\/h2>\n\n\n\n

Desde hace a\u00f1os, las tecnolog\u00edas cloud<\/em> juegan un papel crucial en el seno de cualquier empresa. Ya sea una Startup<\/em>, una Pyme o una gran compa\u00f1\u00eda, la nube se ha posicionado como un ingrediente esencial a la hora de definir la estrategia tecnol\u00f3gica [1]. Caracter\u00edsticas como la elasticidad de los recursos, los costes ajustados y predecibles, la seguridad o el incipiente n\u00famero de servicios ofrecidos, posicionan a las tecnolog\u00edas de la nube en un valor muy atractivo para las compa\u00f1\u00edas. En datos, [2] nos muestra un ejemplo de adopci\u00f3n y proyecci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

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Figura 1: Adopci\u00f3n de la computaci\u00f3n en la nube por empresas [2]<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Dentro de dichos servicios se pueden encontrar desde los cl\u00e1sicos, destinados a almacenamiento, bases de datos o c\u00f3mputo, como los m\u00e1s vanguardistas, explorando los horizontes de la Computaci\u00f3n Cu\u00e1ntica [3] o empujando m\u00e1s all\u00e1 los l\u00edmites de la Inteligencia Artificial.<\/p>\n\n\n\n

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Figura 2: Amazon Web Services Braket. Servicio de computaci\u00f3n cu\u00e1ntica [3]<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Esta cualidad de acercar recursos, conocimiento y servicios a las personas se conoce como democratizaci\u00f3n. A lo largo de la historia se han visto muchos ejemplos de democratizaci\u00f3n, siendo uno de los m\u00e1s relevantes e iniciales el de la invenci\u00f3n de la imprenta; cuando los libros eran objetos de lujo al alcance de solo unos pocos que sab\u00edan leerlos, interpretarlos y sacar partido de ellos, la imprenta permiti\u00f3 hacerlos m\u00e1s accesibles a las masas y, por ende, llevarles el conocimiento. Podemos pensar as\u00ed en muchos otros ejemplos que pueden ir desde el transporte y la energ\u00eda hasta las noticias y las telecomunicaciones. El papel democratizador de la nube en las tendencias tecnol\u00f3gicas es notable, extenso y es posible que sea uno de esos paradigmas que cambien la forma en la que se trabaja en la computaci\u00f3n [4]. Igualmente, el n\u00famero de proveedores de servicios en la nube propicia una cobertura a nivel global as\u00ed como unos precios muy asequibles [5]. Ya no es necesario llevar a cabo una gran inversi\u00f3n en servidores y discos para alojar informaci\u00f3n, sino que se puede alquilar espacio virtual por el tiempo preciso que se requiera a precios muy asequibles y delegar aspectos de seguridad, mantenimiento y compliance<\/em> al propio proveedor cloud<\/em>. Igualmente, una peque\u00f1a compa\u00f1\u00eda o incluso un particular, puede as\u00ed alquilar todo un cluster<\/em> de procesamiento en paralelo (potencialmente cientos de nodos) para hacer uso de ello el tiempo estrictamente necesario, y despu\u00e9s liberarlo. Este concepto tan potente es extensible m\u00e1s all\u00e1 de la computaci\u00f3n o el almacenamiento, llegando a otra clase de servicios m\u00e1s concretos (la lista es extens\u00edsima [6]) tales como IoT, Blockchain, migraci\u00f3n de datos, rob\u00f3tica o la Inteligencia Artificial.<\/p>\n\n\n\n

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\"\"<\/a>
Figura 3: Comparaci\u00f3n entre los servicios de los principales proveedores cloud [6]<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

2. DemocracIA<\/h2>\n\n\n\n

Es en este \u00faltimo campo, la Inteligencia Artificial, donde los efectos de esta democratizaci\u00f3n parecen m\u00e1s evidentes y en \u00e1mbitos muy diversos. La nube vino a democratizar muchas cosas en forma de servicios (PaaS, SaaS, IaaS), siendo el \u00e1mbito de la Inteligencia Artificial un caso particular donde confluyen varias de estas ramas. En este art\u00edculo hablaremos de tres aspectos donde la democratizaci\u00f3n de la IA tiene m\u00e1s impacto: los recursos, el conocimiento y las operaciones.<\/a><\/p>\n\n\n\n

2.1 Recursos<\/h3>\n\n\n\n

Si pensamos en entrenar un modelo de Deep Learning<\/em> la cantidad de recursos que requieren algunos de los algoritmos as\u00ed como la necesidad de hardware<\/em> espec\u00edfico como son las GPUs de alta gama o TPUs, pueden salirse del presupuesto de muchas compa\u00f1\u00edas modestas, estudiantes o investigadores. Este material estar\u00eda \u00fanicamente al alcance de compa\u00f1\u00edas con suficiente solvencia que pudieran comprarlos y sacarles todo el partido posible. Ve\u00e1moslo con un ejemplo:<\/p>\n\n\n\n

ResNet-50 [7] es un modelo de Deep Learning<\/em> orientado a la clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes. Si entrenamos ResNet-50 durante 90 epochs con el dataset ImageNet, puede tardar hasta una semana con una sola GPU. A medida que incrementamos el n\u00famero de GPUs el tiempo de entrenamiento puede reducirse, alcanzando tiempos m\u00e1s razonables con, al menos, 4 GPUs. Por otra parte, el propio dataset tiene un tama\u00f1o considerable: alrededor de 150 GB. Siendo este un problema sencillo (y relativamente antiguo) comenzamos a ver que esta clase de datos quiz\u00e1s sea mejor tenerlos, igualmente, en un entorno distribuido.<\/p>\n\n\n\n

Es bastante evidente que para ciertos problemas de deep learning <\/em>la soluci\u00f3n pasa por entornos distribuidos, tanto para el c\u00f3mputo, el almacenamiento de los datos y no olvidemos la inferencia o explotaci\u00f3n del modelo en entornos productivos. Llegados a este punto, podemos hacer c\u00e1lculos de cu\u00e1ntos nodos queremos tener, qu\u00e9 uso les vamos a dar, cu\u00e1ntas GPUs podemos permitirnos y c\u00f3mo vamos a mantenerlo todo actualizado (versiones de las librer\u00edas, parches, etc). Nada que no sea abordable, pero s\u00ed requiere un offset<\/em> de metatrabajo considerable.<\/p>\n\n\n\n

En un entorno cloud<\/em> sin embargo gozamos de una capa de abstracci\u00f3n de todo ello. El almacenamiento distribuido es extremadamente barato (c\u00e9ntimos de euro por GB al mes) y los distintos servicios de entrenamiento ya ofrecen configuraciones tipo para llevar a cabo esta clase de entrenamientos: n\u00famero de nodos, capacidad de las m\u00e1quinas, tipos de GPUs, librer\u00edas y versiones a utilizar. As\u00ed pues, se puede contar con unos pocos clicks con un entorno listo para entrenar nuestra ResNet-50 en cuesti\u00f3n de minutos, siendo el coste del servicio del orden de unos pocos euros.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>2.2 Conocimiento<\/h3>\n\n\n\n

Quiz\u00e1s uno de los aspectos m\u00e1s potentes donde la nube puede acercar la IA al usuario sea en lo relacionado con la explotaci\u00f3n del conocimiento. Existe ya un cat\u00e1logo de modelos entrenados disponibles para su uso. Una compa\u00f1\u00eda no tiene por qu\u00e9 entrenar un clasificador de im\u00e1genes o un sistema de recomendaci\u00f3n desde cero; existen ya servicios que hacen uso de modelos preentrenados que pueden ser explotados por cualquiera. Entre los m\u00e1s exitosos caben destacar servicios de an\u00e1lisis de sentimientos en texto o imagen, modelos de speech to text<\/em> o de text to speech<\/em>, detecci\u00f3n de fraude, reconocimiento de entidades, forecasting<\/em> y un largo etc\u00e9tera. As\u00ed, una empresa puede hacer uso de este conocimiento en forma de servicios, conect\u00e1ndolos a sus soluciones como un componente de software<\/em> m\u00e1s y pagando una cuota mensual para explotarlos. Ya no hace falta haber entrenado un modelo en el seno de la empresa con la problem\u00e1tica que ello conlleva; falta de datos, errores en la predicci\u00f3n, reentrenamientos y principalmente adquirir los conocimientos y perfiles necesarios para llevarlo a cabo.<\/p>\n\n\n\n

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\"\"<\/a>
Figura 4: Comparaci\u00f3n de servicios de Procesamiento de Lenguaje Natural en distintos proveedores cloud [9]<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

<\/a>2.3 Operaciones<\/h3>\n\n\n\n

Finalmente uno de los \u00faltimos cap\u00edtulos a\u00f1adidos al cat\u00e1logo de servicios es la de operaciones, esto es, facilitar el trabajo necesario que hay que llevar a cabo (ese metatrabajo mencionado antes) para entrenar y poner en producci\u00f3n un modelo de Inteligencia Artificial.<\/p>\n\n\n\n

Los proveedores de la nube, conocedores del complejo bucle que gobierna esta clase de proyectos, facilitan en gran medida la creaci\u00f3n de los pipelines<\/em> necesarios para extraer los datos, entrenar el modelo, llevarlo a producci\u00f3n y monitorizar su rendimiento. Este conjunto de procesos, conocido generalmente como MLOps<\/em> [10] es democratizado tambi\u00e9n por los proveedores de la nube a trav\u00e9s de una capa de abstracci\u00f3n, de forma que con unos pocos clicks todas las operaciones necesarias quedan cubiertas.<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/a>
Figura 5: Ejemplo MLOps [10]<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

3. Conclusiones<\/h2>\n\n\n\n

La nube ha venido a revolucionar la forma en la que planteamos procesos y servicios. En el \u00e1mbito de la IA el impacto ha sido notorio y la cantidad de servicios que se lanzan cada a\u00f1o relacionados con este \u00e1mbito parece no conocer fin. Por supuesto, las propias tecnolog\u00edas cloud<\/em> requieren cierta curva de aprendizaje para ser usadas, con lo cual no estamos exentos de ese metatrabajo para hacer un uso eficiente de las mismas, si bien suelen ser curvas de aprendizaje suaves y el beneficio obtenido en t\u00e9rminos de tiempo y optimizaci\u00f3n de costes es m\u00e1s que evidente. Ahora m\u00e1s que nunca, la Inteligencia Artificial a cualquier escala est\u00e1 al alcance de todos.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>Referencias<\/h1>\n\n\n\n[1] Jayeola, O., Sidek, S., Abd Rahman, A., Mahomed, A. S. B., & Hu, J. (2022). Cloud computing adoption in small and medium enterprises (SMEs): A systematic literature review and directions for future research. International Journal of Business and Society<\/em>, 23<\/em>(1), 226-243.<\/p>\n\n\n\n[2] https:\/\/www.cloudwards.net\/cloud-computing-statistics\/<\/a><\/p>\n\n\n\n[3] https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Cloud-based_quantum_computing#Existing_platforms<\/a><\/p>\n\n\n\n[4] Shawish, A., & Salama, M. (2014). Cloud computing: paradigms and technologies. In Inter-cooperative collective intelligence: Techniques and applications<\/em> (pp. 39-67). Springer, Berlin, Heidelberg.<\/p>\n\n\n\n[5] https:\/\/dgtlinfra.com\/top-10-cloud-service-providers-2022\/<\/a><\/p>\n\n\n\n[6] https:\/\/comparecloud.in\/<\/a><\/p>\n\n\n\n[7] He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition<\/em> (pp. 770-778).<\/p>\n\n\n\n[8] https:\/\/www.bbvanexttechnologies.com\/blogs\/training-deep-learning-models-on-multi-gpus\/<\/a><\/p>\n\n\n\n[9] https:\/\/medium.com\/kontikilabs\/comparing-machine-learning-ml-services-from-various-cloud-ml-service-providers-63c8a2626cb6<\/a><\/p>\n\n\n\n[10] https:\/\/la.blogs.nvidia.com\/2020\/09\/08\/que-es-mlops\/<\/a><\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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