Pasé unos minutos mirando este diagrama de OpenGradient y lo primero que se me vino a la mente fue cuánto descuido recibe la infraestructura.
Cuando se lanza una nueva herramienta de IA, la gente suele hablar sobre el resultado. ¿Es rápida? ¿Es precisa? ¿Es mejor que la anterior?
Muy pocas personas se detienen a pensar en lo que debe existir antes de que cualquiera de eso pueda suceder.
Al mirar el diagrama, hay capas separadas para almacenamiento, inferencia, acceso a datos y operaciones de red. Ninguna de esas cosas es particularmente emocionante por sí sola, pero elimina una de ellas y todo el sistema comienza a verse muy diferente.
Es similar a internet.
La mayoría de nosotros usamos sitios web todos los días sin pensar en servidores, bases de datos o redes. Solo notamos la infraestructura cuando algo deja de funcionar.
La IA parece estar yendo en la misma dirección.
Las aplicaciones reciben la atención, mientras que los sistemas subyacentes hacen el trabajo pesado en silencio.
Eso es lo que me llamó la atención sobre @OpenGradient . Lo que captó mi interés es que la conversación va más allá de los modelos en sí. También se está prestando atención a la infraestructura necesaria para apoyar esos modelos y hacerlos accesibles a los desarrolladores.
Quizás por eso encuentro interesante este lado de la IA.
Cuanto más miras, más te das cuenta de que la respuesta en tu pantalla es solo una pequeña parte de la historia.
$OPG #OPG #OPG
Cuando se lanza una nueva herramienta de IA, la gente suele hablar sobre el resultado. ¿Es rápida? ¿Es precisa? ¿Es mejor que la anterior?
Muy pocas personas se detienen a pensar en lo que debe existir antes de que cualquiera de eso pueda suceder.
Al mirar el diagrama, hay capas separadas para almacenamiento, inferencia, acceso a datos y operaciones de red. Ninguna de esas cosas es particularmente emocionante por sí sola, pero elimina una de ellas y todo el sistema comienza a verse muy diferente.
Es similar a internet.
La mayoría de nosotros usamos sitios web todos los días sin pensar en servidores, bases de datos o redes. Solo notamos la infraestructura cuando algo deja de funcionar.
La IA parece estar yendo en la misma dirección.
Las aplicaciones reciben la atención, mientras que los sistemas subyacentes hacen el trabajo pesado en silencio.
Eso es lo que me llamó la atención sobre @OpenGradient . Lo que captó mi interés es que la conversación va más allá de los modelos en sí. También se está prestando atención a la infraestructura necesaria para apoyar esos modelos y hacerlos accesibles a los desarrolladores.
Quizás por eso encuentro interesante este lado de la IA.
Cuanto más miras, más te das cuenta de que la respuesta en tu pantalla es solo una pequeña parte de la historia.
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