Cómo crear canalizaciones de LLM escalables para empresas

La ampliación de las canalizaciones de IA ya no es opcional: es una necesidad para las empresas que gestionan las crecientes demandas de IA. Desde la automatización del servicio de atención al cliente hasta el análisis avanzado de datos, los procesos escalables de LLM garantizan un alto rendimiento, control de costos, y seguridad en todos los departamentos. Esto es lo que necesita saber:

Desafíos clave: Fragmentación de las herramientas, aumento de los costos, brechas de gobernanza, riesgos de seguridad y obstáculos para la adopción.
Soluciones: plataformas centralizadas, flujos de trabajo modulares, seguimiento de costos en tiempo real y escalado automatizado de recursos.
Características principales: Acceso basado en funciones, encriptación, registros de auditoría, y integración perfecta del sistema.
Ahorro de costos: Plataformas unificadas como Prompts.ai puede reducir los gastos de IA hasta en 98% a través de herramientas FinOps y gestión multimodelo.

Las empresas prosperan cuando los procesos de LLM son seguros, eficientes y están preparados para el futuro. Descubra cómo optimizar las operaciones, reducir los costos y escalar sin esfuerzo.

Escalar para crecer con una arquitectura empresarial para la generación de IA presentada por Kevin Cochrane de Vultr

Establecimiento de requisitos empresariales para canalizaciones de LLM escalables

Para garantizar que su infraestructura de IA pueda crecer de manera eficiente y gestionar el aumento de las demandas, es crucial establecer requisitos claros que anticipen las necesidades futuras. Un proceso diseñado para un solo equipo puede fallar si se utiliza en toda la empresa, por lo que una planificación cuidadosa por adelantado es esencial para el éxito a largo plazo. Céntrese en la seguridad, el rendimiento y la integración perfecta para crear una base escalable.

Seguridad, cumplimiento y protección de datos

El manejo de datos confidenciales requiere medidas de seguridad sólidas en cada etapa del proceso de LLM de su empresa. Las medidas de seguridad deben abordar el manejo de los datos, los controles de acceso y el cumplimiento de las regulaciones legales.

Soberanía de datos es especialmente importante para las empresas que operan en diversas regiones. Su canal debe garantizar que la información confidencial se mantenga dentro de los límites aprobados y cumpla con normativas como GDPR, HIPAA, o SOX. Esto implica establecer políticas claras de flujo de datos y utilizar controles técnicos para evitar transferencias no autorizadas.

Los controles de acceso deben ampliarse con la adopción de la IA. Implemente un control de acceso granular y basado en roles (RBAC) que regule los permisos de los modelos, las fuentes de datos y los resultados. Esto garantiza que los equipos solo accedan a los recursos que necesitan, manteniendo límites estrictos entre los departamentos.

Integral registros de auditoría son imprescindibles para el cumplimiento. Todas las interacciones con los modelos de IA deben registrarse, detallando quién accedió a qué, cuándo y cómo se usaron los datos. Sin un registro exhaustivo, las empresas corren el riesgo de no cumplir con las normas y no pueden demostrar un uso responsable de la IA durante las auditorías.

El cifrado debe ir más allá de la protección de los datos en reposo y en tránsito. Proteja las solicitudes, los resultados y los pasos de procesamiento intermedios, especialmente cuando utilice API externas o varios modelos. Esto garantiza que los datos permanezcan seguros durante todo su ciclo de vida.

Control de costos y rendimiento

Una vez abordada la seguridad, concéntrese en definir los estándares de rendimiento y administrar los costos. Los procesos empresariales requieren algo más que tiempos de respuesta rápidos: necesitan acuerdos de nivel de servicio (SLA) que tengan en cuenta las fluctuaciones de la carga de trabajo y las diferentes prioridades de los casos de uso.

Requisitos de latencia depende de la aplicación. Por ejemplo, los chatbots orientados a los clientes pueden exigir respuestas en menos de un segundo, mientras que el procesamiento de documentos puede tardar más. Defina claramente estas necesidades para evitar la ingeniería excesiva y garantizar la satisfacción del usuario.

La planificación del rendimiento es fundamental para equilibrar los patrones de uso entre los equipos. Los departamentos de marketing pueden necesitar generar un gran volumen de contenido durante las campañas, mientras que los equipos legales pueden tener necesidades consistentes pero de menor volumen. Tu cartera debe adaptarse a estas variaciones sin sacrificar el rendimiento.

El control de costos se convierte en un problema urgente a medida que aumenta el uso de la IA. El seguimiento de los costes en tiempo real ayuda a los equipos a supervisar los gastos y a tomar decisiones informadas sobre la selección y el uso de los modelos. El uso de modelos más pequeños y rápidos para las tareas básicas y la reserva de modelos avanzados para análisis complejos pueden ayudar a equilibrar el rendimiento y la rentabilidad.

Capacidades de escalado automático permiten que su cartera gestione sin problemas los picos de demanda, pero las políticas de escalamiento deben incluir medidas de protección de costes para evitar gastos inesperados. Lograr este equilibrio garantiza unas operaciones fluidas sin sorpresas financieras.

Integración de sistemas y planificación futura

Una canalización bien diseñada se integra perfectamente con los sistemas existentes y, al mismo tiempo, se mantiene lo suficientemente flexible como para evolucionar con los avances de la IA. Las canalizaciones de LLM empresariales rara vez funcionan de forma aislada, por lo que la integración y la adaptabilidad son fundamentales.

Compatibilidad de API es crucial para conectar su cartera a aplicaciones empresariales como CRM, sistemas de gestión de documentos o herramientas personalizadas. Asegúrese de que su canalización sea compatible con diversos formatos de datos y métodos de autenticación para lograr una integración fluida.

La integración de datos debe gestionar fuentes estructuradas y no estructuradas, desde bases de datos de clientes hasta datos de aplicaciones en tiempo real. La planificación temprana de estas integraciones evita la necesidad de realizar costosos rediseños más adelante.

automatización del flujo de trabajo es otro factor crítico. Su cartera debería permitir procesos impulsados por la IA, como la activación de análisis, el envío de los resultados a los equipos pertinentes o la actualización automática de los sistemas en función de los conocimientos de la IA.

Preparar su cartera para el futuro significa prepararse para la rápida evolución de la tecnología de inteligencia artificial. Dado que surgen nuevos modelos con frecuencia, su infraestructura debería adaptarse a estas actualizaciones sin necesidad de una revisión completa. Esta flexibilidad es esencial a medida que las organizaciones descubren nuevos casos de uso y necesitan adaptarse rápidamente.

Evite la dependencia de un proveedor para mantener la flexibilidad a medida que evoluciona el panorama de la IA. Establezca requisitos que permitan a su cartera trabajar con varios proveedores, asegurándose de no tener que recurrir a soluciones anticuadas o demasiado caras.

Plataformas unificadas como Prompts.ai simplifique estos desafíos al ofrecer acceso a más de 35 modelos líderes, funciones de seguridad integradas y herramientas avanzadas de administración de costos. Al consolidar las relaciones con los proveedores y permitir una fácil integración de nuevos modelos, estas plataformas ayudan a las empresas a crear canales escalables y adaptables a las necesidades futuras. Estas estrategias proporcionan la base para canalizaciones de LLM eficientes y listas para la empresa.

Creación de sistemas de flujo de trabajo escalables y modulares

Diseñar un sistema de flujo de trabajo que pueda crecer junto con su empresa requiere una planificación cuidadosa y una arquitectura inteligente. La clave está en crear componentes modulares que puedan gestionar las crecientes demandas sin necesidad de una reforma completa. Priorizar la flexibilidad, la automatización y la gestión centralizada garantiza que sus procesos de LLM evolucionen sin problemas en función de las necesidades de inteligencia artificial de su organización. Analicemos los diseños de flujos de trabajo escalables y las estrategias de automatización que pueden respaldar este crecimiento.

Diseños de flujo de trabajo de

La estructura de su cartera de LLM desempeña un papel fundamental a la hora de determinar qué tan bien se escala bajo presión. Los diferentes patrones de flujo de trabajo se adaptan a las diferentes necesidades empresariales, y seleccionar el más adecuado depende de sus casos de uso y objetivos de rendimiento específicos. He aquí un análisis más detallado de algunos diseños de canalizaciones eficaces:

Procesamiento secuencial: Ideal para flujos de trabajo en los que cada paso depende de la finalización del anterior. Por ejemplo, los procesos de análisis de documentos suelen seguir este patrón: extraen el texto, analizan las opiniones y, a continuación, lo resumen. Sin embargo, este enfoque puede crear cuellos de botella a la hora de procesar grandes volúmenes, ya que las tareas deben completarse en orden.
Procesamiento paralelo: Este patrón permite ejecutar varias tareas simultáneamente, lo que reduce el tiempo total de procesamiento. Los flujos de trabajo de generación de contenido suelen beneficiarse del procesamiento paralelo, lo que permite que varios modelos de IA trabajen en diferentes secciones de un informe o analicen varias fuentes de datos al mismo tiempo. En este sentido, la gestión adecuada de los recursos es fundamental para evitar la sobrecarga de la infraestructura.
Flujos de trabajo híbridos: Combinan el procesamiento secuencial y paralelo. Por ejemplo, un canal de atención al cliente puede clasificar los tickets en paralelo para aumentar la eficiencia y, después, procesarlos de forma secuencial para realizar un análisis detallado y generar respuestas. Este enfoque equilibra la velocidad y el orden lógico de las tareas.
Arquitecturas impulsadas por eventos: Estos flujos de trabajo responden a desencadenantes como datos nuevos, acciones de usuarios o eventos del sistema. Esta flexibilidad permite a los diferentes equipos interactuar con el proceso sin interrumpir los procesos en curso. Por ejemplo, los equipos de marketing pueden activar la generación de contenido mientras los equipos legales realizan las comprobaciones de cumplimiento de forma simultánea.
Arquitectura de microservicios: Al dividir los flujos de trabajo en componentes independientes, este diseño garantiza que cada servicio, como la gestión rápida, la selección de modelos o el formato de los resultados, pueda escalarse de forma independiente. Esto evita que las tareas que consumen muchos recursos afecten a todo el proceso y simplifica las actualizaciones de los componentes individuales sin provocar interrupciones en todo el sistema.
Patrones de disyuntores: Protegen los flujos de trabajo contra las fallas en cascada. Si un modelo o servicio deja de estar disponible, el disyuntor redirige las solicitudes a las copias de seguridad o reduce correctamente la funcionalidad, lo que garantiza que la canalización permanezca operativa.

Administración y automatización del flujo de trabajo

La gestión eficiente del flujo de trabajo minimiza el esfuerzo manual y, al mismo tiempo, mantiene la supervisión de las operaciones de IA. La automatización puede gestionar tareas rutinarias, dejando las decisiones críticas y el control de calidad en manos de revisores humanos.

Plataformas de orquestación: Estas herramientas coordinan flujos de trabajo complejos en sistemas y equipos, gestionando la programación de tareas, la asignación de recursos, la gestión de errores y el seguimiento del progreso. Garantizan un flujo de datos fluido entre los flujos de trabajo de la IA y las aplicaciones empresariales, al tiempo que ofrecen visibilidad en tiempo real.
Asignación dinámica de recursos: Al escalar los recursos informáticos en función de la demanda en tiempo real, este enfoque optimiza el rendimiento y los costos. Durante los picos de uso, los recursos adicionales se aprovisionan automáticamente, mientras que se reducen durante los períodos de menor actividad para ahorrar en gastos.
Puertas de calidad: Los puntos de control automatizados validan los resultados del modelo, verifican la calidad de los datos y garantizan el cumplimiento en las etapas clave. Si un control de calidad falla, se activan rutas de procesamiento alternativas o revisiones humanas, manteniendo los estándares de producción.
Control de versiones del flujo de trabajo: Esta función rastrea los cambios en los flujos de trabajo, lo que permite actualizaciones seguras y reversiones rápidas si se producen problemas. Es una herramienta esencial para garantizar la estabilidad y, al mismo tiempo, permitir una mejora continua.
Sistemas de monitoreo y alerta: Estos sistemas proporcionan información en tiempo real sobre el estado del flujo de trabajo y rastrean métricas como los tiempos de procesamiento, las tasas de error y el uso de los recursos. Las alertas automatizadas notifican a los equipos los problemas de rendimiento o los sobrecostos, lo que permite una intervención proactiva.
Procesos de aprobación: Introducen puntos de control humanos para los procesos críticos, lo que garantiza que el contenido o las decisiones generados por la IA se revisen antes de su ejecución. Esto equilibra la automatización con la responsabilidad y la gobernanza, manteniendo los registros de auditoría y la eficiencia operativa.

Uso de plataformas de administración multimodelo

Administrar varios LLM de varios proveedores puede convertirse rápidamente en algo abrumador. Las plataformas unificadas simplifican este proceso al centralizar el acceso a diferentes modelos y, al mismo tiempo, brindan la flexibilidad necesaria para elegir la mejor herramienta para cada tarea. Este enfoque es crucial para satisfacer las demandas empresariales en materia de seguridad, rendimiento y administración de costos.

Acceso centralizado al modelo: Las plataformas unificadas eliminan la molestia de administrar claves de API, sistemas de autenticación y relaciones de facturación independientes con varios proveedores. Los equipos pueden experimentar con diferentes modelos sin tener que pasar por complejos procesos de adquisición o integración, lo que acelera la adopción de la IA.
Enrutamiento de modelos inteligentes: Estas plataformas seleccionan automáticamente el modelo más adecuado para cada tarea, equilibrando el rendimiento, el costo y la disponibilidad. Por ejemplo, las tareas sencillas, como la clasificación de textos, pueden utilizar modelos más rápidos y económicos, mientras que las tareas más complejas aprovechan las opciones avanzadas. Esta optimización se lleva a cabo entre bastidores, lo que garantiza la eficiencia sin necesidad de introducir datos manuales.
Gestión de prontas estandarizada: Las plataformas centralizadas proporcionan bibliotecas compartidas de indicaciones probadas, control de versiones para iteraciones y análisis de rendimiento para identificar los enfoques más eficaces. Esta coherencia reduce la variabilidad en los resultados de la IA y acelera la incorporación de nuevos miembros del equipo.
Funciones de optimización de costos y cumplimiento: La visibilidad del gasto en tiempo real y los registros de auditoría completos facilitan la gestión de los gastos y el cumplimiento de los requisitos de gobierno. La administración centralizada garantiza la transparencia financiera y operativa.

Prompts.ai simplifica la administración de varios modelos al unificar más de 35 modelos principales, incluidos GPT-4, Claudio, Llama, y Géminis - en una única interfaz segura. Este enfoque reduce la proliferación de herramientas y, al mismo tiempo, mejora la seguridad y la gobernanza.

Además, estas plataformas preparan su infraestructura de IA para el futuro. A medida que surgen nuevos modelos o mejoran los existentes, los sistemas unificados pueden integrarlos sin problemas sin requerir cambios significativos en los flujos de trabajo o las aplicaciones. Esta adaptabilidad permite a las empresas mantenerse a la vanguardia de los avances de la IA sin la carga de costosas migraciones o rediseños.

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Métodos de control de costos y mejores prácticas de FinOps

La gestión de los costos de los grandes modelos lingüísticos (LLM) requiere un enfoque proactivo. Sin una supervisión adecuada, incluso los proyectos de IA más prometedores pueden convertirse rápidamente en desafíos financieros. La clave está en el apalancamiento monitoreo en tiempo real, escalado inteligente, y administración centralizada de costos para garantizar que las inversiones en IA se alineen con los objetivos empresariales.

Seguimiento y control de costos en tiempo real

Entender exactamente dónde se gasta su presupuesto de IA es la piedra angular de una gestión de costes eficaz. Confiar en ciclos de facturación mensuales anticuados a menudo significa que los gastos excesivos se descubren demasiado tarde, por lo que es esencial disponer de información en tiempo real.

Supervisión del uso de tokens es fundamental. Cada llamada a la API de LLM consume tokens, que pueden acumularse rápidamente en los flujos de trabajo empresariales. Al rastrear el consumo de tokens de forma granular, las organizaciones pueden identificar los procesos de alto costo e identificar qué equipos generan los gastos. Esto permite realizar ajustes específicos en lugar de realizar recortes generalizados e indiscriminados.
Límites de gastos y alertas actúan como salvaguardas. Establecer límites específicos para cada departamento garantiza que los proyectos experimentales no afecten los presupuestos de producción. Las alertas automatizadas notifican a los administradores antes de que se incumplan los límites, lo que permite realizar ajustes u optimizaciones oportunos.
Análisis de costos de flujo de trabajo descubre ineficiencias. Por ejemplo, se pueden usar modelos costosos para tareas que podrían realizarse con opciones más simples y menos costosas. El seguimiento en tiempo real resalta estos patrones, lo que ayuda a los equipos a refinar sus procesos sin comprometer los resultados.
Asignación de costos interdepartamental promueve la rendición de cuentas. Cuando equipos como los de marketing, servicio al cliente y desarrollo de productos pueden ver sus gastos individuales en IA, naturalmente se preocupan más por la eficiencia. Esta transparencia también ayuda a justificar los gastos en inteligencia artificial al vincularlos directamente con los resultados empresariales y el aumento de la productividad.

Con la supervisión en tiempo real, las organizaciones pueden adoptar métodos flexibles de escalamiento y precios para controlar aún más los costos.

Métodos de pago por uso y escalado automático

Los modelos de licencias tradicionales a menudo no se ajustan a la naturaleza dinámica de las cargas de trabajo de IA. Enfoques flexibles como precios de pago por uso asegúrese de que las empresas solo paguen por los recursos que realmente consumen, evitando el despilfarro asociado con las suscripciones fijas.

Infraestructura de escalado automático ajusta los recursos en tiempo real en función de la demanda. Durante los períodos de mayor actividad, se asigna potencia de procesamiento adicional para mantener el rendimiento, mientras que los recursos se reducen durante los períodos de menor actividad para ahorrar costos. Este equilibrio garantiza la eficiencia sin sacrificar la experiencia del usuario.
Selección de modelos para tareas específicas ayuda a reducir los gastos. No todas las tareas requieren los modelos más avanzados y costosos. Por ejemplo, las tareas de clasificación simples pueden funcionar igual de bien en modelos más rápidos y menos costosos, mientras que las tareas de razonamiento complejas pueden justificar las opciones premium. Los sistemas automatizados pueden tomar estas decisiones sobre la marcha, garantizando que se utilice el modelo correcto para cada tarea.
Optimización del procesamiento por lotes agrupa solicitudes similares para un manejo más eficiente. En lugar de procesar las consultas de forma individual, se procesan en lotes, lo que reduce los costos y mejora la eficiencia de los flujos de trabajo con necesidades predecibles o no urgentes.
Grupos de recursos compartidos en todos los departamentos agiliza aún más los costos. En lugar de mantener recursos de IA separados para cada equipo, la infraestructura compartida puede atender a varios grupos simultáneamente. Esto reduce la capacidad inactiva y distribuye los costos, lo que reduce el gasto total para todos.

Las plataformas unificadas llevan estas estrategias al siguiente nivel al proporcionar herramientas centralizadas para una gestión integral de los costos.

Plataformas con funciones FinOps integradas

La gestión de los costes de varios proveedores de IA puede ser un quebradero de cabeza desde el punto de vista logístico. Las plataformas unificadas simplifican esta tarea al ofrecer una única interfaz para rastrear y controlar los gastos.

Visibilidad centralizada de los costos ofrece una visión general completa del gasto en IA. Los equipos pueden comparar la eficiencia de diferentes modelos, identificar áreas de mejora y tomar decisiones informadas sobre la asignación de recursos. Esta transparencia ayuda a evitar los costos ocultos que suelen surgir al administrar varios servicios de IA desconectados.
Comparaciones entre rendimiento y costo garantizar inversiones más inteligentes. Saber qué modelos ofrecen los mejores resultados en relación con su coste permite a los equipos asignar los recursos de forma eficaz. Si bien algunos casos de uso pueden justificar los modelos premium, otros pueden lograr resultados satisfactorios con opciones más económicas.
Optimización automatizada de costos las herramientas analizan continuamente los patrones de gasto y sugieren mejoras. Estos sistemas pueden detectar flujos de trabajo utilizando modelos innecesariamente costosos, identificar procesos redundantes y recomendar alternativas más eficientes. Algunas plataformas incluso implementan automáticamente las optimizaciones aprobadas, lo que reduce la necesidad de supervisión manual.
Previsión presupuestaria las herramientas ayudan a las empresas a planificar las inversiones en IA. Al examinar las tendencias históricas de uso y crecimiento, estas herramientas predicen los gastos futuros y detectan con antelación los posibles desafíos presupuestarios. Esta previsión permite una mejor planificación y evita que los picos de costes inesperados descarrilen las iniciativas de inteligencia artificial.

Prompts.ai aborda estos desafíos de manera frontal. Su plataforma unificada simplifica la administración de costos al proporcionar controles FinOps en tiempo real que pueden reducir los gastos de inteligencia artificial hasta en un 98%. Con una única interfaz que cubre los más de 35 modelos integrados, los equipos pueden establecer límites de gasto, supervisar el uso y optimizar la selección de modelos sin tener que hacer malabares con varios sistemas o herramientas de facturación.

Conclusión: mejores prácticas para canalizaciones de LLM escalables

El desarrollo de canalizaciones de LLM escalables para las empresas depende de la creación de una base segura y eficiente que priorice la supervisión, la gobernanza y la implementación. Estos elementos no son opcionales, sino que son esenciales para afrontar las complejidades de la IA empresarial.

Lecciones clave para la implementación de LLM empresarial

De las implementaciones exitosas de IA empresarial se desprenden varias conclusiones clave:

La seguridad y el cumplimiento no son negociables: La protección de los datos confidenciales requiere medidas sólidas, como el acceso basado en funciones, el cifrado y los registros de auditoría. Estas medidas no solo protegen la información, sino que también garantizan el cumplimiento de las normas reglamentarias.
La modularidad y la automatización impulsan la escalabilidad: Los diseños flexibles y modulares permiten a las empresas adaptarse rápidamente, reutilizar los componentes y automatizar tareas como el preprocesamiento y la implementación de datos. Este enfoque minimiza los errores, mejora la agilidad y permite escalar a medida que aumenta la demanda.
La rentabilidad requiere una administración proactiva: El diseño estratégico de los oleoductos puede reducir los costos entre un 30 y un 50% al alinear el uso de los recursos con la demanda real en lugar de con la capacidad máxima. El monitoreo en tiempo real de métricas como la precisión del modelo, la latencia, el tiempo de actividad y el costo por solicitud garantiza la optimización continua y el control de costos.

Una empresa de la lista Fortune 500 demostró el poder de este enfoque al centralizar más de 30 flujos de trabajo de LLM, utilizar el seguimiento de costos en tiempo real y el escalado automático para reducir los gastos de IA en más de un 90% y, al mismo tiempo, mejorar los estándares de cumplimiento.

Simplifique la integración con arquitecturas independientes de la plataforma: Los desafíos de integración con frecuencia impiden el progreso. Las empresas exitosas adoptan arquitecturas que priorizan la interoperabilidad y la extensibilidad, lo que facilita la incorporación de nuevos modelos y tecnologías. Los ciclos de retroalimentación continuos y una sólida gobernanza de datos mejoran aún más estos sistemas.

Las plataformas centralizadas proporcionan las herramientas y el control necesarios para implementar estas lecciones de manera eficaz, lo que garantiza operaciones de IA escalables y eficientes.

Cómo las plataformas unificadas ayudan a escalar las operaciones de IA

El panorama actual de la IA empresarial exige más que gestionar modelos individuales: requiere orquestar flujos de trabajo complejos y multimodelo. Los desafíos como la proliferación de herramientas, las dificultades de integración, las brechas de gobernanza y los costos impredecibles hacen que este proceso sea abrumador. Las plataformas unificadas están equipadas de manera única para abordar estos problemas.

Al consolidar la administración del flujo de trabajo, el seguimiento del rendimiento y el análisis de costos, las plataformas unificadas optimizan las operaciones. Este enfoque fomenta los procesos repetibles y conformes a la vez que reduce los gastos generales y la complejidad.

Gobierno centralizado: Funciones como el acceso basado en roles, los registros de auditoría y la aplicación de políticas garantizan la seguridad de los datos y el cumplimiento de las normas. Estas herramientas reducen los riesgos de infracciones y sanciones asociadas al incumplimiento.
Optimización financiera: Las plataformas con capacidades FinOps integradas proporcionan visibilidad de costos en tiempo real, comparaciones entre rendimiento y costo y herramientas automatizadas para la optimización. Estos sistemas analizan los patrones de gasto, recomiendan mejoras e incluso pueden ejecutar los cambios aprobados automáticamente.

Prompts.ai ejemplifica este enfoque al reunir más de 35 modelos lingüísticos de primer nivel en una única interfaz segura. Sus herramientas FinOps en tiempo real pueden reducir los costos de inteligencia artificial hasta en un 98%, mientras que la administración centralizada elimina la proliferación de herramientas y refuerza la gobernanza. Organizaciones que van desde las empresas incluidas en la lista Fortune 500 hasta los laboratorios de investigación han aprovechado esta plataforma para optimizar las operaciones e impulsar los resultados.

Preguntas frecuentes

¿Cuáles son los pasos clave para garantizar la seguridad y el cumplimiento de los datos al crear canalizaciones de LLM escalables para las empresas?

Para proteger la información confidencial y mantener el cumplimiento en los procesos escalables de LLM, las empresas deben centrarse en medidas de seguridad clave, como cifrado de datos, controles de acceso, y registro de auditoría. Estas medidas son vitales para evitar el acceso no autorizado y garantizar una protección de datos sólida. Realizar revisiones de seguridad periódicas y alinearse con los estándares del sector también puede ayudar a identificar y abordar las posibles vulnerabilidades.

Más allá de estas medidas, las empresas deben adoptar enmascaramiento de datos para campos de datos confidenciales, proporcione un almacenamiento seguro para los activos críticos y establezca políticas de gobierno bien definidas. Estas acciones no solo respaldan el cumplimiento normativo, sino que también crean una base para un despliegue responsable de la IA a gran escala, garantizando tanto la seguridad como la eficiencia operativa.

¿Cómo pueden las empresas gestionar de forma eficiente los costes y el rendimiento al escalar las canalizaciones de IA entre los equipos?

Para gestionar los costes y el rendimiento de forma eficaz y, al mismo tiempo, escalar las canalizaciones de IA, las empresas deben considerar una plataforma unificada como Prompts.ai. Al reunir más de 35 de los principales modelos lingüísticos de gran tamaño en un sistema seguro y centralizado, las organizaciones pueden optimizar las operaciones, reducir la redundancia de herramientas, fortalecer la gobernanza y mantener un control dinámico de los costos.

La integración de la gestión de costos en tiempo real y el seguimiento del rendimiento en los flujos de trabajo permite a los equipos asignar los recursos de manera eficiente sin sacrificar la calidad. Esta estrategia permite un despliegue escalable y eficiente de la IA, a la vez que garantiza el cumplimiento y protege la información confidencial.

¿Cuáles son las ventajas de usar Prompts.ai para administrar varios modelos de lenguaje de gran tamaño en un entorno empresarial?

Uso Prompts.ai agiliza la gestión de varios modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM), lo que ofrece a las empresas una serie de beneficios. Con acceso a más de 35 modelos de primer nivel, incluidos GPT-4, Claude y LLama, consolida las operaciones y elimina la molestia de tener que hacer malabares con numerosos proveedores. Este sistema unificado puede reducir los costos relacionados con la IA hasta en un 98%, lo que garantiza que los recursos se utilicen de manera eficaz.

La plataforma también prioriza la gobernanza y la seguridad, ofreciendo un seguimiento de los costos en tiempo real, flujos de trabajo compatibles y una administración rápida simplificada. Estas funciones permiten a las organizaciones ampliar la adopción de la IA con confianza, cumplir con las normas y mitigar los riesgos relacionados con la sobrecarga de datos y herramientas. Diseñadas teniendo en cuenta las necesidades empresariales, Prompts.ai equipa a los equipos para lograr resultados tangibles a la vez que mantiene la eficiencia y controla los gastos.

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