La ascensión fulgurante de la inteligencia artificial está moldeando el futuro de las empresas, redefiniendo las estrategias tecnológicas. Snowflake, reconocido por su tecnología de data platform revolucionaria, se esfuerza por *reducir la brecha* que lo separa de Databricks, líder indiscutible en materia de machine learning. El desafío va más allá del simple alcance tecnológico; implica *la integración perfecta* de soluciones innovadoras para responder a las necesidades de una clientela en plena transformación. Ofrecer entornos adecuados y herramientas efectivas se convierte en una prioridad indiscutible para este actor ambicioso. Un análisis minucioso de los recientes desarrollos de Snowflake revela una estrategia audaz, combinando tradición e innovación, destinada a conquistar el ámbito de la IA.
Estrategias de IA: Un alcance ambicioso
El editor Snowflake, aunque comenzó en desventaja, intensifica sus esfuerzos para alcanzar a su competidor Databricks en el terreno de la inteligencia artificial. Este último se ha posicionado en el machine learning mucho antes de la aparición de la IA generativa, lo que supone un desafío significativo para Snowflake.
Snowflake no se comprometió con la IA desde sus inicios, lo que hizo que perdiera una ventaja estratégica. Databricks, con sus herramientas dedicadas a la IA generativa, ofrece soluciones variadas. En respuesta, Snowflake ha introducido un entorno completo de data engineering para gestionar los datos. Este marco permite a los usuarios gestionar pipelines complejos para transformar y refinar los datos.
Entorno y herramientas de machine learning
Snowflake ha puesto en marcha un taller de machine learning integrado, que incluye un model store y un feature store. Estas herramientas facilitan la gestión de los modelos y las características asociadas. El editor también proporciona herramientas de monitoreo para controlar las alucinaciones de las IA, garantizando así un uso adecuado de los modelos desarrollados.
Este dispositivo permite a Snowflake recuperar el tiempo perdido en diversos aspectos. Sin embargo, la ascensión hacia la IA generativa constituye un desafío distinto. Benoit Dageville, cofundador de Snowflake, subraya que la IA generativa requiere habilidades menos complejas que el machine learning tradicional.
Cortex AI: Una suite innovadora y serverless
Snowflake propone Cortex AI, un conjunto de servicios de IA completamente serverless y gestionados. Esta suite integra large language models (LLM) de diferentes proveedores. Los LLM de Meta y de Mistral, por ejemplo, están disponibles a través de acuerdos estratégicos.
Estos servicios abarcan funcionalidades variadas, que incluyen la traducción, la síntesis de contenido y la generación de lenguaje SQL. Cada funcionalidad permite al usuario seleccionar el LLM adecuado para su caso de uso, optimizando así el rendimiento y reduciendo los costos relacionados con los recursos.
La estrategia de Snowflake apunta a proponer LLM ligeros y especializados. Una elección que permite economizar en términos de recursos de máquina. Los usuarios también pueden hacer uso de LLM de terceros a través de sus API, ampliando así el espectro de capacidades disponibles.
Optimización de modelos a costos reducidos
Snowflake también ha desarrollado una tecnología para el fine tuning de modelos de tamaño medio, permitiendo optimizar los costos de funcionamiento. Dageville menciona la posibilidad de crear LLM específicos para casos como la clasificación de llamadas de un centro de atención telefónica.
Es posible entrenar modelos basados en los Snow Park Container Services, aunque estos modelos no sean específicamente LLM. La complejidad del entrenamiento de los modelos clásicos persiste, con Databricks a la vanguardia con su solución Mosaic AI Training.
Arctic: El LLM en open source
Snowflake ha lanzado su propio LLM, llamado Arctic, diseñado para ser potente y económico en su entrenamiento. Este modelo es publicado en open source, permitiendo a la comunidad adoptarlo y adaptarlo a diferentes necesidades.
Arctic se presenta en dos modelos: el LLM en sí y un modelo de embedding para mejorar la búsqueda semántica. Este desarrollo está integrado en la suite Cortex AI, posicionando a Snowflake como un actor comprometido con la innovación en LLM.
Cortex Search: Búsqueda híbrida y precisa
Cortex Search representa un avance significativo en la realización de búsquedas híbridas. Este servicio automatiza el procesamiento de contenidos, optimizando así la eficiencia de las búsquedas semánticas. Cada consulta genera un vector comparado con los documentos indexados.
Paralelamente, las consultas SQL permiten filtrar y parametrizar el acceso a la información de forma precisa. Las funcionalidades de Cortex Search se enriquecen además con la tecnología derivada de la adquisición de Neeva, ofreciendo un rendimiento veloz.
Streamlit: Creación de aplicaciones de IA generativa
Snowflake ha introducido Streamlit como entorno de desarrollo para diseñar aplicaciones de IA generativa. Esta tecnología, adquirida en 2022, permite a los desarrolladores crear aplicaciones Python en la plataforma Snowflake.
Streamlit ofrece componentes listos para usar, optimizados para integrarse con Cortex Search, facilitando así el desarrollo de aplicaciones avanzadas como chatbots inteligentes. Esta herramienta representa un activo considerable para los data scientists.
Sinergias a través de la plataforma
Snowflake se esfuerza por integrar todos sus componentes de IA en un ecosistema coherente. El objetivo es proporcionar una plataforma unificada que combine el machine learning tradicional y la IA generativa. La base Horizon gestiona todos los procesos, desde la gestión hasta la interoperabilidad de los activos IT.
Este enfoque integrado, a diferencia de las soluciones de los grandes proveedores de nube, busca simplificar la experiencia del usuario mientras refuerza la optimización de costos. La voluntad de Snowflake de centralizar estas herramientas marca un giro en su estrategia competitiva frente a Databricks y a sus propias iniciativas.
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son las principales diferencias entre las ofertas de IA de Snowflake y Databricks?
Snowflake se centra en la integración de un entorno completo de data engineering y funcionalidades de IA generativa, mientras que Databricks sobresale en el entrenamiento de modelos de machine learning y ofrece soluciones robustas para la IA generativa, como Mosaic AI Training.
¿Cómo ha recuperado Snowflake su retraso en el ámbito del machine learning?
Snowflake ha implementado un entorno de data engineering que incluye un taller de machine learning, un model store y un feature store, así como herramientas de monitoreo para el seguimiento de modelos, mejorando así sus funcionalidades en IA tradicional.
¿Cuáles son las funcionalidades clave de Cortex AI de Snowflake?
Cortex AI ofrece servicios de IA serverless que integran modelos de lenguaje (LLM) como los de Meta y Mistral, y proporciona funcionalidades como la traducción de contenidos, la síntesis de audio a texto y capacidades de generación de lenguaje SQL.
¿Qué es el fine tuning de modelos en Snowflake y por qué es importante?
El fine tuning permite entrenar modelos de tamaño medio utilizando LLM de gran tamaño como referencia, ofreciendo un compromiso entre rendimiento y costo, lo que es crucial para un uso eficiente de los recursos en machine learning.
¿Qué estrategia utiliza Snowflake para abordar los modelos de lenguaje?
Snowflake busca ofrecer LLM especializados y ligeros que requieren menos recursos, permitiendo además la integración de LLM de terceros a través de APIs, lo que refuerza su flexibilidad y capacidad de adaptación.
¿Cómo funciona el Cortex Search de Snowflake para la búsqueda semántica?
Cortex Search utiliza una búsqueda híbrida que combina búsqueda semántica y consultas SQL, permitiendo consultas precisas y una gestión eficiente de los documentos almacenados en el índice para garantizar resultados relevantes.
¿Qué herramientas ofrece Snowflake para crear aplicaciones de IA generativa?
Snowflake ha adquirido Streamlit, un entorno de desarrollo open source que permite crear aplicaciones de IA generativa, como asistentes inteligentes, que se integran fácilmente con los servicios de Snowflake.
¿Cómo gestiona Snowflake la seguridad de los datos en sus soluciones de IA?
Snowflake implementa controles de acceso estrictos y funcionalidades de gestión de derechos dentro de su plataforma, garantizando una seguridad óptima durante el uso de sus servicios de IA.
