En el contexto actual, donde la personalización y adaptabilidad de los modelos de inteligencia artificial son fundamentales para satisfacer las diferentes necesidades empresariales, Qualcomm y Amazon han unido fuerzas para presentar una solución innovadora que permite la personalización y el despliegue de modelos de aprendizaje automático desde la nube hasta el dispositivo final. Esta propuesta se realiza utilizando Amazon SageMaker junto con Qualcomm AI Hub, abriendo nuevas posibilidades para la personalización y optimización de modelos, y su posterior implementación en dispositivos de borde.
La solución presentada permite a los desarrolladores crear modelos de alta precisión y rendimiento optimizado que se pueden gestionar de manera personalizada. Al ofrecer la capacidad de ajustar los modelos a las necesidades empresariales específicas, se abren puertas para aplicaciones en tiempo real que van desde analíticas predictivas hasta sistemas autónomos y experiencias personalizadas para los clientes.
Uno de los principales desafíos que enfrentan las empresas hoy en día es que los modelos de código abierto no siempre cumplen con los requerimientos específicos de las aplicaciones desarrolladas. Esto hace que la personalización de los modelos sea esencial para adaptarlos a requisitos únicos y optimizar el rendimiento de casos de uso específicos. Además, la implementación de inteligencia artificial en dispositivos es un cambio de juego para aquellos desarrolladores que necesitan inmediatez, privacidad y confiabilidad, al procesar datos localmente para minimizar la latencia.
La solución desarrollada conjuntamente por Qualcomm y Amazon proporciona a los desarrolladores un camino integral para la personalización y optimización de modelos, destacando la capacidad de utilizar sus propios modelos y datos. Amazon SageMaker se utiliza para el ajuste fino de los modelos, y Qualcomm AI Hub para las implementaciones en dispositivos de borde, como aquellos alimentados por plataformas Snapdragon.
Para demostrar la eficacia de esta solución, se ha desarrollado una guía paso a paso que ilustra cómo ajustar finamente el modelo de detección de objetos YOLOv8 en Amazon Web Services con un conjunto de datos personalizado. Posteriormente, el modelo se optimiza usando Qualcomm AI Hub, dejándolo listo para su despliegue en dispositivos de borde.
Gracias a esta colaboración, se ha creado una plataforma rica para que los desarrolladores puedan construir e implementar modelos de inteligencia artificial personalizados en dispositivos de borde, mejorando la experiencia del usuario final y optimizando los flujos de trabajo de machine learning. Qualcomm y AWS capacitan a sus usuarios para crear experiencias de IA que son más personalizadas, contextualmente conscientes y centradas en la privacidad.
