En un entorno cada vez más competitivo y orientado a la adopción de tecnologÃas avanzadas, las organizaciones buscan formas efectivas de implementar inteligencia artificial (IA) de manera eficiente y rentable. Un ejemplo reciente destaca cómo una empresa especializada en soluciones de inteligencia de video, apoyándose en modelos YOLOv8, enfrentó el desafÃo de optimizar tanto el costo como el rendimiento de sus modelos de IA. Para abordar esta tarea, la empresa colaboró con Automat-it, un socio Premier de Amazon Web Services (AWS), orientando sus esfuerzos hacia una implementación más eficiente en la nube mediante el uso de Elastic Kubernetes Service (EKS).
El objetivo principal de esta colaboración se centró en alcanzar un equilibrio entre escalabilidad y rendimiento, sin incurrir en gastos operativos exorbitantes. Inicialmente, cada modelo requerÃa una instancia de GPU dedicada, lo que se tradujo en un uso ineficiente de los recursos y en costos operativos significativamente altos. La meta establecida era mantener los costos de infraestructura en AWS a un máximo de 30 dólares mensuales por cámara, asegurando que el tiempo de procesamiento permaneciera por debajo de los 500 milisegundos.
El proceso de optimización comenzó con una arquitectura cliente-servidor que separaba las etapas de procesamiento. Sin embargo, este enfoque inicial resultó ser económicamente insostenible, ascendiendo a 353,03 dólares mensuales por cámara. Aunque se lograron avances en rendimiento, era imperiosa una reestructuración más profunda que pudiera alinear los costos con las expectativas presupuestarias.
En un movimiento estratégico, Automat-it implementó un sistema de «time slicing» de GPU, permitiendo que múltiples modelos de IA compartiesen una única GPU, maximizando de esta manera el uso de recursos y reduciendo los costos operativos. Este nuevo enfoque fue posible gracias al uso del plugin de NVIDIA para Kubernetes dentro del clúster de EKS, simplificando la escalabilidad del sistema y disminuyendo la carga operativa.
Mediante rigurosas pruebas y ajustes continuos, se consiguió una notable reducción de costos. El cambio de estrategia resultó en un costo por cámara de 27,81 dólares mensuales, logrando asà una disminución de más de doce veces comparado con el enfoque inicial, sin comprometer la calidad del servicio o la eficacia de los modelos de IA.
Este caso subraya la importancia de la optimización de recursos en la implementación de inteligencia artificial. No solo se logró una reducción significativa en los costos, sino que también se garantizó un nivel de servicio que satisface las demandas del cliente. La integración de enfoques tecnológicos avanzados y soluciones en la nube se presenta como una vÃa efectiva para mejorar la eficiencia operativa y mantener el liderazgo en un mercado en constante evolución.
