AI & Quantum Notebooks
AI Notebooks y Quantum Notebooks
Acelere el lanzamiento de sus proyectos y modelos con notebooks totalmente gestionados en cuestión de segundos. Acceda a Jupyter o VS Code y lance su proyecto rápidamente con los recursos adecuados.
¿Por qué elegir AI Notebooks?
Para desarrolladores y data scientists
Disfrute de entornos de trabajo para inteligencia artificial (IA) totalmente gestionados y concéntrese en sus proyectos sin tener que preocuparse por la infraestructura. Lance sus notebooks en solo unos clics o en línea de comandos y añada sus datos, ¡así de simple!
Facturación clara y flexible
Asigne recursos de CPU y GPU dedicados a su notebook durante su creación para adaptarlo a sus necesidades. Estos recursos se facturan por uso. ¡Disfrute de una tarificación simple y por minuto, y controle su presupuesto en todo momento!
Sus frameworks de IA preferidos
La solución AI Notebooks ofrece un uso nativo de los frameworks más populares como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, MXNet y Hugging Face. También es posible importar numerosas librerías adicionales.
Ejemplos de casos de uso
Análisis y visualización de datos
Los AI Notebooks permiten a los «data scientists» limpiar y preprocesar de manera eficiente grandes conjuntos de datos. Jupyter ofrece una interfaz interactiva y fácil de usar para el análisis de datos con bibliotecas como Matplotlib y Seaborn, mientras que Visual Studio Code incluye extensiones integradas para una administración de código más sólida y una colaboración simplificada.
Además, los widgets interactivos proporcionan una visualización dinámica de los resultados, lo que facilita la exploración y una mejor comprensión de los modelos de datos.
Desarrollo y entrenamiento de modelos
Con AI Notebooks los ingenieros de machine learning pueden crear modelos utilizando frameworks como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn. Asimismo, es posible entrenar estos modelos y ajustar su configuración, con un seguimiento en tiempo real, así como visualizar dinámicamente las métricas.
La naturaleza colaborativa de los AI Notebooks hace posible la colaboración entre varios usuarios, garantizando un proceso de desarrollo fluido para el diseño y la experimentación de los modelos.
Explora el futuro con los Quantum Notebooks
Ya sea desarrollador, investigador o estudiante, ahora puede probar y desarrollar algoritmos cuánticos en diferentes tipos de cúbits. Disfrute de una variedad única de emuladores accesibles en un solo lugar. ¡Con los Quantum Notebooks, podrá experimentar fácilmente y lanzar sus proyectos de vanguardia para abrir el camino a la innovación cuántica hoy mismo!
AI Notebooks y Quantum Notebooks: nuestros clientes opinan
Segmentación de tumores cerebrales
La visión por ordenador ha dado pasos de gigantes en los últimos años gracias a los diferentes métodos para procesar y analizar imágenes digitales, como la segmentación de imágenes. Con AI Notebooks es posible crear y entrenar un modelo de segmentación de imágenes médicas para simplificar la detección de tumores cerebrales.
Clasificación y análisis de audio
Los AI Notebooks de OVHcloud pueden utilizarse para analizar y clasificar los datos de audio. Active rápidamente su entorno de desarrollo, importe datos, entrene fácilmente modelos de reconocimiento acústico, como CNN o ANN, y compare sus resultados.
El futuro de la informática cuántica al alcance de la mano
¿Quiere probar sus algoritmos o desarrollar en diferentes tipos de cúbits?
Encuentre una amplia gama de emuladores cuánticos en versión notebook en un mismo espacio. Prepare y pruebe fácilmente su código a un coste razonable antes de pasar a las QPU cuánticas. Una forma sencilla de empezar a sumergirse en el futuro de la potencia de cálculo sin riesgos.
Productos que podrían interesarle
¿Por qué elegir OVHcloud?
La inteligencia artificial acelerada gracias a las soluciones cloud
La inteligencia artificial utiliza unidades de cálculo para aprender, tal y como lo haría un cerebro humano. Con el auge del cloud y la transformación digital, cada vez son más los proyectos en los que, de una forma u otra, participa la IA. El almacenamiento de los datos y la potencia de cálculo para el tratamiento son dos requisitos clave para el éxito de estos proyectos. Las infraestructuras como servicio o IaaS (del inglés «Infrastructure as a Service») permiten adaptar la configuración a sus necesidades, así como elegir la potencia de cálculo necesaria.
Entre las aplicaciones estrechamente ligadas a la IA se encuentran las arquitecturas de big data, cuyos algoritmos permiten tratar volúmenes masivos de datos en tiempo récord. Las soluciones de big data suelen utilizar programas como Apache Spark, Apache Hadoop o las bases de datos MongoDB. El «data analyst», encargado del tratamiento de los datos, utiliza lenguajes de programación como Python, Scala, R y Java. Por su parte, la calidad de los datos recopilados resulta fundamental para obtener resultados lo más precisos posible. El análisis predictivo, la inteligencia empresarial o «business intelligence», el aprendizaje automático o la gestión de los datos son solo algunos ejemplos de los usos de la IA.
FAQ
¿Qué es un notebook en machine learning?
El notebook revoluciona el trabajo colaborativo en los proyectos de machine learning. Y es que esta aplicación ofrece la posibilidad de crear código y compartirlo dentro de un equipo. Además de facilitar los intercambios en su proyecto de machine learning, también permite visualizar fácilmente el renderizado de los conjuntos de datos.
¿Qué es Jupyter en machine learning?
Jupyter es una aplicación web de uso libre y open source que permite utilizar nada menos que 40 lenguajes de programación diferentes, como Python, Julia, Ruby y R. El uso de Jupyter está íntimamente ligado al machine learning. Actualmente existen diferentes herramientas, como Jupyter Notebook, que facilitan el trabajo colaborativo en los proyectos científicos.
Sus campos de aplicación son muy numerosos en el caso del machine learning, pero también en el análisis de datos, las estadísticas y la visualización de información. Jupyter Notebook para machine learning es mucho más que un entorno de desarrollo integrado o IDE (del inglés «Integrated Development Environment») y se adapta a los diferentes proyectos de data science. ¡Active su Jupyter Notebook con nuestra solución de cloud!
¿Qué es un framework de IA?
Un framework de IA es una infraestructura de software dedicada a la inteligencia artificial. Se trata de un conjunto de herramientas de software que sirven como base para la arquitectura de un proyecto de IA. Algunos ejemplos de frameworks de IA son Scikit-learn, TensorFlow, Jupyter Notebook o PyTorch.
¿Cómo entrenar una IA?
Para entrenar una inteligencia artificial (IA) deberá elegir el framework y las bibliotecas necesarias (por ejemplo, TensorFlow o PyTorch) en función de su tipo de proyecto. A continuación, cargue los datos de entrenamiento en el notebook y empiece a desarrollar su modelo entrenándolo con esos datos. Puede ajustar la configuración del modelo, ejecutar tests y analizar los resultados directamente desde su notebook, iterando hasta obtener el rendimiento buscado.
¿Qué datos debo integrar en un notebook?
Los datos que se deben integrar en un AI Notebook deben ser pertinentes para el problema que buscamos resolver con el modelo de IA. Estos pueden incluir conjuntos de datos de texto, imágenes, secuencias de audio, medidas numéricas u otro tipo de datos específicos de su ámbito de aplicación. El tratamiento previo de estos datos es clave para poder limpiarlos y organizarlos, facilitando así su correcta utilización por parte de los algoritmos de aprendizaje automático. Además, debemos dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y pruebas para poder evaluar de manera eficaz el rendimiento de nuestro modelo.