NVIDIA lanzó a finales de 2023 NVIDIA AI Workbench, un conjunto unificado de herramientas que permite a los equipos de desarrollo crear, probar y personalizar modelos preentrenados de IA generativa sin salir de su entorno local. La propuesta cubre todo el ciclo, desde el ajuste fino (fine-tuning) en una PC o estación de trabajo hasta el despliegue a escala en centros de datos on-premise, nubes públicas o NVIDIA DGX Cloud.
El anuncio, publicado por Manuvir Das, vicepresidente de computación empresarial en NVIDIA, apuntó a un problema concreto del mercado: la dificultad de los equipos corporativos para arrancar proyectos de IA generativa. «Las empresas de todo el mundo buscan la infraestructura adecuada para crear modelos y aplicaciones de IA generativa. AI Workbench proporciona un camino simplificado para que equipos interárea construyan las aplicaciones basadas en IA que ya son imprescindibles», afirmó Das.
Cómo funciona NVIDIA AI Workbench
La herramienta opera desde una interfaz local que da acceso a repositorios como Hugging Face, GitHub y NVIDIA NGC. Los desarrolladores pueden seleccionar modelos ya entrenados, personalizarlos con sus propios datos y compartir los resultados fácilmente entre plataformas. El diseño está pensado para reducir el tiempo de puesta en marcha de los proyectos, sin necesidad de configurar entornos complejos ni gestionar dependencias de forma manual.
Los sistemas NVIDIA RTX con Windows o Linux se integran directamente con AI Workbench, lo que permite a los desarrolladores arrancar y afinar proyectos de IA generativa en su propia máquina y escalar después a recursos de centros de datos o nube cuando el proyecto lo requiere. Los modelos de código abierto de Hugging Face y otros repositorios son los que más se están usando para este tipo de personalización, lo que sitúa a AI Workbench en el centro de ese flujo de trabajo.
NVIDIA AI Enterprise 4.0: la capa de producción
Junto con AI Workbench, NVIDIA presentó la versión 4.0 de su plataforma de software empresarial NVIDIA AI Enterprise, orientada a mover los proyectos de IA generativa de las pruebas al entorno de producción. La actualización incluye mayor estabilidad de API, herramientas de seguridad para despliegues empresariales y mecanismos de control de versiones para los modelos en producción.
NVIDIA AI Enterprise 4.0 está disponible en los marketplaces de AWS, Google Cloud y Microsoft Azure, así como a través de Oracle Cloud Infrastructure. La integración en los principales hiperescalares simplifica el proceso de contratación para empresas que ya trabajan en estas nubes. La combinación de modelos de IA y hardware NVIDIA en Azure se ha convertido en un estándar de facto para despliegues empresariales, lo que refuerza el papel de NVIDIA como plataforma de referencia en infraestructura de IA.
Soporte de fabricantes de hardware y proveedores de MLOps
Varios fabricantes de estaciones de trabajo han confirmado su compatibilidad con AI Workbench en sus equipos multi-GPU. La lista incluye Dell Technologies, Hewlett Packard Enterprise, HP Inc., Lambda, Lenovo y Supermicro, que integrarán la herramienta en sus últimas generaciones de estaciones de trabajo de escritorio, móviles y virtuales orientadas a IA.
En el ámbito de MLOps, la plataforma de NVIDIA también recibe el apoyo de Azure Machine Learning, ClearML, Domino Data Lab, Run:AI y Weights & Biases, que incorporan integración directa con NVIDIA AI para simplificar el desarrollo y seguimiento de modelos generativos en entornos de producción.
Alianzas estratégicas con ServiceNow, Snowflake y Dell
En el plano de los acuerdos estratégicos, ServiceNow y Snowflake anunciaron colaboraciones con NVIDIA para habilitar soluciones de IA generativa en sus plataformas. Dell Technologies, por su parte, presentó Dell Generative AI Solutions, un paquete que combina el hardware de Dell con el software de NVIDIA para ofrecer capacidades de GenAI a empresas que prefieren despliegues on-premise. Herramientas como VMware SafeCoder siguen una filosofía similar: llevar la personalización de modelos de lenguaje al interior de la red corporativa, sin depender de APIs externas.
¿Qué es NVIDIA AI Workbench y para qué sirve?
NVIDIA AI Workbench es un entorno unificado que permite a los desarrolladores personalizar modelos preentrenados de IA generativa usando sus propios datos, desde un equipo local, y desplegarlos después en centros de datos o nubes públicas. Simplifica la configuración del entorno de desarrollo y el acceso a repositorios como Hugging Face o NVIDIA NGC.
¿Qué diferencia hay entre AI Workbench y NVIDIA AI Enterprise?
AI Workbench está orientado al desarrollo y la personalización de modelos en el entorno local del equipo. NVIDIA AI Enterprise es la plataforma de software para despliegues en producción, con mayor estabilidad de API, herramientas de seguridad y disponibilidad en marketplaces de nube (AWS, Google Cloud, Azure, Oracle).
¿Qué modelos se pueden personalizar con AI Workbench?
AI Workbench da acceso a modelos de repositorios como Hugging Face, GitHub y NVIDIA NGC, lo que incluye tanto modelos de código abierto (Llama, Mistral, Falcon) como los modelos propios de NVIDIA. Los desarrolladores pueden afinar estos modelos con sus propios datos corporativos mediante técnicas de fine-tuning.
¿Necesito un GPU NVIDIA para usar AI Workbench?
Para el desarrollo local sí, los sistemas RTX con Windows o Linux son el entorno recomendado. Para el despliegue y el escalado, la herramienta se conecta a centros de datos, nubes públicas o NVIDIA DGX Cloud, donde el hardware de inferencia puede ser diferente al del equipo de desarrollo.
¿Qué es NVIDIA NGC y qué contiene?
NVIDIA NGC (NVIDIA GPU Cloud) es el catálogo oficial de NVIDIA con contenedores de software, modelos preentrenados, scripts de entrenamiento y recursos para IA y computación de alto rendimiento (HPC). Es uno de los repositorios que AI Workbench usa para proveer modelos listos para personalizar.
Fuente: NVIDIA (nota de prensa oficial). Declaraciones de Manuvir Das, vicepresidente de computación empresarial en NVIDIA.
