Una IA más rápida comienza con el almacenamiento semántico en caché
Fastly AI Accelerator
Consigue un mejor rendimiento de la IA con un almacenamiento inteligente en caché que entiende tus datos. El AI Accelerator de Fastly multiplica por 9 el rendimiento de LLM populares como OpenAI y Google Gemini. No es necesario volver a compilar, basta con una línea de código.
Por qué necesitas una capa de almacenamiento en caché para la IA
Las cargas de trabajo de IA pueden ser más de un orden de magnitud más lentas que el procesamiento sin LLM. Tus usuarios notarán la diferencia entre decenas de milésimas de segundo y varios segundos. Y tras varios miles de peticiones, tus servidores también.
El almacenamiento semántico en caché asocia las consultas a conceptos como vectores para responder a las preguntas independientemente de cómo se formulen. AI Accelerator lo pone fácil para utilizar el almacenamiento semántico en caché y seguir las recomendaciones de los principales proveedores de LLM.
Olvídate del estrés cuando usas grandes modelos de lenguaje (LLM) y crea aplicaciones más eficientes
Rendimiento mejorado
Fastly contribuye a aumentar la rapidez y la fiabilidad de las API de IA reduciendo el número y el tiempo de las peticiones mediante el almacenamiento semántico en caché.
Reducción de costes
Recorta gastos reduciendo el uso ascendente de API, ofreciendo el contenido desde la misma memoria caché de Fastly.
Aumento de la productividad en desarrollo
Ahórrales un valioso tiempo a los desarrolladores y evita reinventar la rueda almacenando en caché las respuestas de IA y aprovechando la potencia de la plataforma Fastly.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el AI Accelerator de Fastly y cómo mejora el rendimiento de la IA?
AI Accelerator es una solución de almacenamiento en caché semántico para las API de grandes modelos de lenguaje (LLM) que se utilizan en aplicaciones de inteligencia artificial (IA) generativa. La gestión de peticiones de IA se sitúa en el edge de la red, y la plataforma utiliza el almacenamiento en caché inteligente y semántico y una distribución optimizada para garantizar que las organizaciones puedan ofrecer respuestas de IA más rápidas a los usuarios. Hacer menos peticiones a la API de LLM también se traduce en un ahorro en los costes de tokens.
¿Cómo permite Fastly la aceleración de la IA en el edge?
Fastly permite acelerar la IA al acercar la gestión de las solicitudes de IA, la optimización y la entrega de respuestas a los usuarios finales. En lugar de redirigir cada consulta individual a un centro de datos centralizado de alta latencia o a un proveedor de LLM, la red global de perímetro de Fastly optimiza el flujo de tráfico para mejorar significativamente el rendimiento y reducir los tiempos de ida y vuelta. Este enfoque resulta especialmente eficaz para cargas de trabajo de inferencia de gran volumen, en las que incluso los retrasos de milisegundos pueden empeorar la experiencia del usuario.
¿Qué es el almacenamiento en caché semántico y cómo optimiza Fastly los costes de los LLM?
El almacenamiento en caché semántico es una técnica que identifica y reutiliza respuestas de IA similares o equivalentes, en lugar de almacenar en caché solo las coincidencias exactas. Desglosa la consulta en conceptos más pequeños y significativos, que se pueden usar para entender las coincidencias con consultas futuras, aunque no sean idénticas, sino solo semánticamente similares. Fastly aplica el almacenamiento en caché semántico en el edge para reducir las llamadas de inferencia redundantes a los LLM, bajar los costes por token y ofrecer respuestas de IA más rápidas de forma constante. Esta técnica resulta especialmente útil para chatbots y asistentes virtuales, generadores de código, herramientas de creación de contenido y bases de conocimiento.
¿Cómo mejora Fastly la optimización del rendimiento de los LLM?
La métrica de rendimiento más importante para las aplicaciones de IA es la rapidez con la que el usuario recibe una respuesta. Los LLM tradicionales consumen muchos recursos y son lentos. Gracias al almacenamiento en caché semántico, Fastly puede identificar si una nueva consulta es básicamente igual que una anterior. En estos casos, Fastly te da la respuesta directamente desde el edge. Así, la latencia pasa de segundos (esperando a que el LLM genere la respuesta) a milisegundos (servir una respuesta ya almacenada en caché), lo que supone una mejora enorme en el rendimiento para el usuario final.
¿Puede Fastly reducir los costes de infraestructura para las aplicaciones de IA?
Sí. Al utilizar el almacenamiento en caché semántico, Fastly reduce el número de llamadas que deben llegar a los proveedores de LLM de backend. De esta forma, se reducen los costes de inferencia, se alivia la carga en el origen y se ayuda a los equipos a controlar el gasto a medida que crece el uso de la IA, sin sacrificar la velocidad de respuesta ni la experiencia del usuario.
¿Cómo se integra Fastly AI con las pilas y los proveedores de IA ya existentes?
Fastly ofrece una capa de entrega y optimización de alto rendimiento que se integra a la perfección con la infraestructura de IA y los proveedores de LLM actuales de una organización. Como funciona como un proxy que mejora el rendimiento, en lugar de sustituir modelos específicos, los equipos de ingeniería pueden acelerar las cargas de trabajo de IA sin tener que modificar sus marcos subyacentes, sus procesos de implementación ni sus elecciones de modelos concretos.
¿Fastly AI es adecuado para cargas de trabajo de IA de nivel empresarial y de producción?
Sí. Fastly AI está diseñado para aplicaciones de IA a escala empresarial que exigen fiabilidad, seguridad y un rendimiento predecible. Ofrece los controles, la observabilidad y la escalabilidad que necesitan los directores técnicos y los responsables de plataformas que gestionan cargas de trabajo de IA en producción, al tiempo que permite ofrecer experiencias de IA más rápidas a los usuarios finales de todo el mundo.
¿Qué tipos de casos de uso de IA se benefician más de Fastly AI?
Fastly AI es ideal para la IA conversacional y la atención al cliente, búsquedas y bases de conocimiento impulsadas por IA, personalización en tiempo real y generación de contenido, y flujos de trabajo con agentes. Cualquier aplicación en la que la optimización del rendimiento de los LLM y las respuestas de baja latencia sean fundamentales puede beneficiarse de las capacidades de almacenamiento en caché semántico en el borde de Fastly.