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El estado de la infraestructura de IA a escala en 2024

Este recurso ha sido publicado por ClearML

El 96% de las organizaciones tiene previsto ampliar su infraestructura de IA, siendo la optimización y la programación de GPU las principales prioridades. Los equipos de IA/ML luchan con la asignación de recursos y el acceso a la computación en tiempo real, lo que afecta a la productividad. Los ejecutivos se centran en soluciones rentables para la inferencia, impulsadas por la creciente demanda de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Los marcos de código abierto, en particular PyTorch y TensorFlow, lideran el mercado para personalizar los modelos de IA.

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Categorías relacionadas Inteligencia artificial, Aprendizaje profundo, GPUs, Infraestructura de IA, Aprendizaje no supervisado, Aprendizaje por refuerzo, Algoritmos ML, Preprocesamiento de datos, Formación de modelos, Evaluación de modelos, Transformación digital, Computación en nube, Sanidad

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