Desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial en Azure
Nota:
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Las aplicaciones de inteligencia artificial que usamos y confíamos hoy en día dependen de una sólida seguridad, redes, hospedaje, escalado, almacenamiento de datos y funcionalidades de inteligencia artificial. Azure le ofrece todo lo que necesita para crear aplicaciones de inteligencia artificial escalables y seguras rápidamente y usar tecnologías comunes de su elección.
Seguridad y redes
La base de las aplicaciones de inteligencia artificial es la seguridad y las redes. Azure es seguro por diseño, ofreciendo identidades integradas, control de acceso y aislamiento de red para proteger las soluciones de inteligencia artificial.
Las aplicaciones de inteligencia artificial requieren una protección segura y una conectividad estable. Las herramientas de seguridad de Azure protegen las aplicaciones de inteligencia artificial frente al acceso no autorizado y las amenazas. Por ejemplo, Azure Entra ID garantiza que solo las personas y los servicios adecuados puedan acceder a los recursos de inteligencia artificial. Permite que el control de acceso basado en rol (RBAC) limite el acceso a implementaciones, recursos y datos del modelo.
Azure también protege los secretos de una aplicación de inteligencia artificial. Un secreto es cualquier valor confidencial que la aplicación de inteligencia artificial debe mantener oculta porque concede acceso a un sistema, servicio o datos. Los secretos pueden incluir claves de API, cadenas de conexión de base de datos, tokens de OAuth, contraseñas y mucho más. Una clave es un tipo de secreto que suele ser una cadena larga y generada aleatoriamente, que autentica la solicitud cuando se llama a un punto de conexión (una dirección URL). En Azure, los secretos se almacenan normalmente en Azure Key Vault, no en el código ni en GitHub.
Por ejemplo, supongamos que va a crear un bot de chat de IA con Azure.
- La aplicación llama al punto de conexión del modelo.
- La solicitud incluye una clave para autenticar la llamada.
- La clave se almacena en Azure Key Vault como un secreto.
- La aplicación recupera el secreto en tiempo de ejecución mediante un método seguro (identidad administrada).
Las herramientas de seguridad de Azure cubren la identidad, el secreto y la protección de datos, el cumplimiento, la detección de amenazas, la supervisión y los controles de seguridad, como los firewalls. Sus servicios de red garantizan que la aplicación se ejecute de forma confiable, privada y eficaz en entornos híbridos y en la nube.
Hospedaje y escalado
Las aplicaciones se ejecutan en equipos o entornos conocidos como host. En contextos de nube, un host puede ser una máquina virtual (VM), lo que proporciona el proceso, la memoria y la red que la aplicación debe ejecutar.
Para hospedar y escalar las aplicaciones, puede usar Azure Kubernetes Service (AKS) para cargas de trabajo en contenedor o Azure App Service para modernizar e implementar aplicaciones web rápidamente. AKS organiza o administra un gran número de contenedores, que contienen lo que el código necesita ejecutar. Azure App Service hospeda aplicaciones web, API y trabajos en segundo plano. Estos servicios aceleran el tiempo de comercialización a la vez que garantizan la confiabilidad.
Escalar las aplicaciones significa ajustar automáticamente o manualmente la cantidad de potencia de proceso que usa la aplicación, normalmente agregando o quitando instancias. En las aplicaciones en la nube, las "instancias" hacen referencia a las copias de la aplicación que se ejecutan al mismo tiempo.
Dos tipos de escalado:
- Escalar horizontalmente: agregar más instancias
- Escalar verticalmente: aumentar la capacidad de CPU o memoria en la instancia existente
Las plataformas en la nube, como Azure, realizan el escalado automático en función del uso de CPU, el número de solicitudes o las métricas personalizadas.
Almacenamiento de datos
Las aplicaciones de inteligencia artificial se basan en varios tipos de datos, cada uno de los cuales sirve un propósito diferente en el sistema.
Algunos ejemplos son:
- Datos de entrenamiento: que enseña los patrones del modelo de IA
- Datos de entrada de inferencia: entrada de usuario o sistema en tiempo real
- Datos de salida del modelo de IA: predicciones o respuestas generadas
- Estado de la aplicación: datos que respaldan la continuidad específica para el usuario
- Datos de configuración y sistema: compatibilidad con el comportamiento de la aplicación de IA
- Registros y telemetría: supervisión y optimización
- Datos de seguridad y acceso: autenticación segura y autorización
Las aplicaciones de inteligencia artificial necesitan un almacenamiento de datos sólido. El almacenamiento de datos es cualquier sistema o servicio usado para guardar, organizar y recuperar datos para que las aplicaciones puedan usarlas más adelante. El almacenamiento desempeña un papel fundamental porque le permite almacenar de forma segura la información que el sistema de inteligencia artificial necesita para aprender, operar y mejorar. Los datos almacenados también pueden soportar la personalización, el análisis, la mejora de la calidad y la depuración.
Azure ofrece varias opciones, como Azure SQL Database para cargas de trabajo críticas, Azure Cosmos DB para datos distribuidos globalmente en tiempo real y Azure Database for PostgreSQL para soluciones inteligentes y escalables. Independientemente del tipo, el almacenamiento proporciona a la aplicación un lugar persistente para mantener la información.
Capacidades de IA
Por último, para que los agentes de inteligencia artificial funcionen, puede usar Microsoft Foundry, una plataforma de nivel empresarial para desarrollar y operar agentes de inteligencia artificial de forma segura en Azure.
Los administradores pueden administrar todos estos recursos en la nube en Azure Portal o mediante scripts de shell y plantillas para automatizar la implementación y configuración de recursos.
La enorme gama de servicios y herramientas de Azure significa que, independientemente de los requisitos de la organización para la seguridad, la infraestructura de aplicaciones y la plataforma de base de datos, puede ofrecer una excelente solución de inteligencia artificial.
A continuación, eche un vistazo más a cómo usar Microsoft Foundry para compilar aplicaciones de INTELIGENCIA ARTIFICIAL.