Do hype à credibilidade: o que torna um modelo "validado" para a IA empresarial?

Já passamos da fase de lua de mel com a IA generativa (gen IA). A maioria das empresas não está se perguntando se deve ou não usar grandes modelos de linguagem (Largue Language Models, LLMs), mas como e quais usar. Mas, em um oceano de demonstrações chamativas, o que realmente faz um modelo de IA ser adequado para uso empresarial?

Este post explora o que "validado" significa em relação ao stack de gen IA para empresas e como a abordagem da Red Hat está auxiliando as equipes a selecionar os modelos de IA certos para suas necessidades.

O problema: a validação da IA está com falha

Hoje a maioria das organizações “valida” seus modelos de IA por meio de um conjunto fragmentado de métodos:

• Verificação de leaderboards open source (por exemplo, Chatbot Arena, Análise artificial).
• Execução de testes internos com scripts ad-hoc em alguns prompts selecionados.
• Estimativa de uso e custo/requisito de hardware com cálculos rápidos.

Cada um deles fornece algumas informações, mas nenhum mostra o cenário completo. Considerados isoladamente, eles muitas vezes levam as equipes a pensar que um modelo de IA está pronto para ambientes de produção, quando não está.

O resultado? As aplicações de IA falham ou se tornam incontroláveis em escala, e as empresas ficam presas na fase de prova de conceito (POC) para sempre. Isso gera custos de inferência crescentes, aumento da latência quando a carga aumenta ou problemas inesperados de alinhamento do modelo, coisas que poderiam ser identificadas com antecedência.

A validação do modelo de IA verdadeira não é uma referência única. É um processo estruturado baseado em restrições reais.

Definição de "validação" no contexto da IA para empresas

A validação de modelos de IA é o processo usado por cientistas de dados para testar a precisão de um modelo em cargas operacionais reais. Uma abordagem mais abrangente para empresas deve incluir a avaliação de seus modelos de IA com dados e tarefas reais, em diversos hardwares, visando os principais casos de uso empresariais. Para ajudar as empresas a migrarem das provas de conceito para a produção com confiança, a validação do modelo de IA precisa ser redefinida em torno de dois pilares principais:

1. Desempenho escalável: um modelo validado deve manter uma latência baixa e estável sob tráfego simultâneo de usuários e atender às metas do objetivo de nível de serviço (SLO) consistentemente. A validação deve incluir testes rigorosos em diversos cenários de carga de trabalho e configurações de hardware. Ela também deve oferecer uma maneira simples de entender as compensações entre desempenho, precisão e custo, permitindo que as equipes tomem decisões de implantação informadas e contextualizadas.
2. Precisão repetível: a verdadeira validação exige testes de precisão transparentes e repetíveis. Os modelos de IA devem ser avaliados usando vários conjuntos de dados selecionados e adversários, com metodologias claramente documentadas que permitem que os resultados sejam reproduzidos de forma consistente entre as equipes e ao longo do tempo.

Somente quando um modelo funciona com sucesso com base nessas medidas, ele pode ser considerado verdadeiramente pronto para empresas.

Abordagem da Red Hat para a validação de modelos

A Red Hat tem o prazer de apresentar os modelos de IA de terceiros validados, oferecendo confiança, previsibilidade e flexibilidade ao implantá-los na plataforma do Red Hat AI.

Com um número crescente de modelos fundamentais, configurações de servidor de inferência e aceleradores de hardware para escolher, identificar a combinação certa para um determinado caso de uso não é uma tarefa fácil. O Red Hat AI oferece às organizações uma visão da orientação sobre capacidade de computação e resultados de testes empíricos para auxiliar os clientes a tomarem decisões fundamentadas em dados reais de desempenho.

Como lidar com dois principais pontos problemáticos

• Claridade da compensação: avaliar as compensações de desempenho, precisão e custo dos modelos modernos de IA pode parecer como tentar resolver um quebra-cabeça complexo. A Red Hat facilita esse processo executando benchmarks específicos para cargas de trabalho e apresentando os resultados em um formato transparente e reproduzível.
• Contexto empresarial: mapear essas compensações em casos de uso empresariais reais é essencial. A Red Hat ajuda os clientes a entender como os modelos de IA e as decisões de infraestrutura afetam o comportamento das aplicações na produção.

A equipe do Red Hat AI executa um conjunto selecionado de modelos de terceiros por meio de testes rigorosos de desempenho e avaliações de precisão em vários cenários de configuração e hardware. Isso nos permite validar modelos que não são apenas de alto desempenho, mas também estão prontos para implantação no Red Hat AI Inference Server, Red Hat Enterprise Linux AI e Red Hat OpenShift AI.

Os modelos validados são marcados com o selo "Red Hat AI validated model" (Modelo validado pela Red Hat AI) e exibidos na página do Red Hat AI no Hugging Face, Red Hat AI Ecosystem Catalog e Red Hat OpenShift AI Model Catalog.

A Red Hat valida e testa com frequência os modelos de IA recém-lançados para garantir que sejam executados de maneira eficaz no vLLM em cada solução da plataforma Red Hat AI, auxiliando as empresas a adquirir acesso rápido aos modelos mais recentes.

Os clientes também podem contatar os experts em Red Hat AI para analisar os resultados da validação do modelo e receber orientações personalizadas sobre o planejamento de capacidade. Esses insights ajudam as equipes a implantar com confiança os modelos de terceiros mais adequados na infraestrutura escolhida, com visibilidade total do desempenho, precisão e custo esperados.

Veja mais informações sobre os modelos validados pelo Red Hat AI e comece a usá-los hoje mesmo nas suas implantações de IA.