La demanda de niveles de cómputo sin precedentes está siendo impulsada por modelos de inteligencia artificial generativa de última generación y aplicaciones de computación de alto rendimiento (HPC). Los clientes siguen expandiendo los límites de estas tecnologías para ofrecer productos y experiencias de mayor fidelidad en diversos sectores industriales. El tamaño de los modelos de lenguaje grande (LLMs), medidos por
A medida que la inteligencia artificial generativa sigue revolucionando todas las industrias, la importancia de la optimización efectiva de los prompts mediante técnicas de ingeniería de prompts se ha vuelto clave para equilibrar eficientemente la calidad de los resultados, el tiempo de respuesta y los costos. La ingeniería de prompts se refiere a la práctica de elaborar y optimizar entradas
La técnica de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) ha emergido como una herramienta potente para mejorar las capacidades de los grandes modelos de lenguaje (LLMs). Al combinar el vasto conocimiento almacenado en fuentes de datos externas con el poder generativo de los LLMs, RAG permite abordar tareas complejas que requieren tanto conocimiento como creatividad. Hoy en día, las técnicas RAG
En la actualidad, muchas aplicaciones de comercio electrónico buscan proporcionar a sus usuarios un chatbot con características humanas que los guíe en la elección del mejor regalo para sus seres queridos o amigos. Con el fin de mejorar la experiencia del cliente, el chatbot necesita involucrarse en una conversación natural que le permita entender las preferencias y necesidades del usuario,
La inteligencia artificial generativa (IA) está ganando popularidad en el ámbito empresarial debido a su versatilidad y su potencial para abordar una variedad de casos de uso. El verdadero valor de los modelos fundacionales (FMs) se realiza cuando se adaptan a datos específicos de dominio. Sin embargo, gestionar estos modelos a lo largo del negocio y su ciclo de vida
Kubernetes es una plataforma de orquestación popular para la gestión de contenedores, ideal para manejar cargas de trabajo variables típicas de aplicaciones de machine learning (ML) gracias a sus capacidades de escalabilidad y balanceo de carga. Los ingenieros de DevOps suelen utilizar Kubernetes para gestionar y escalar aplicaciones de ML. Sin embargo, antes de que un modelo de ML esté
