AIIntermedio#Hardware#Infrastructure
Computo como Servicio
C
Definition
Acceso bajo demanda a infraestructura de computo como CPU, GPU, memoria, almacenamiento y red mediante proveedor. Puede aportar capacidad para entrenamiento o inferencia; no hace preciso a modelo, autorizado a agente, disponible a carga ni rentable a estrategia.
Revisado con fuentes
- NIST SP 800-145: The NIST Definition of Cloud Computing abre en una pestana nueva
Respalda: NIST defines cloud computing as on-demand network access to a shared pool of configurable computing resources, including processing, storage, and network capacity.
- NIST SP 800-144: Security and Privacy in Public Cloud Computing abre en una pestana nueva
Respalda: NIST explains security and privacy considerations when organisations outsource data, applications, and infrastructure to public cloud services.
- NIST AI 100-2e2025: Adversarial Machine Learning abre en una pestana nueva
Respalda: NIST documents confidentiality and privacy risks to machine-learning systems, including attacks that can extract sensitive information through model access.
Diagrama del Concepto
Key Takeaways
1
CaaS aporta capacidad de computo bajo demanda; no valida modelo, fuente de datos, trade ni claim de proveedor.
2
Registra proveedor, propietario de cuenta, region, hash de artefacto, clasificacion de datos, retencion, roles de acceso y ruta de eliminacion antes de enviar carga.
3
Usa identidades de servicio con privilegio minimo, presupuestos, cuotas, timeouts, reintentos, registros versionados, monitorizacion y ruta de parada.
4
No pongas credenciales de exchange, seed phrases, claves de firma ni autoridad de wallet en imagenes de computo, prompts, logs o variables de entorno.
Practical Example
Equipo de investigacion envia trabajo de inferencia limitado usando imagen de modelo versionada y dataset de mercado de solo lectura. Registra cuenta de proveedor, region, hash de entrada, hash de salida, limite de coste, timeout y operador. Trabajo no puede llegar a claves de wallet, credenciales de exchange ni endpoint de transaccion; analista debe verificar salida de forma independiente antes de toda accion.
Has terminado de aprender?
Related Terms
AI
Ajuste Fino (Fine-Tuning)Entrenamiento adicional de modelo existente sobre dataset seleccionado para tarea definida. Puede cambiar comportamiento de modelo en ejemplos evaluados; no prueba precision de dominio, no reduce errores factuales por si mismo ni crea sistema de trading fiable.
AI
Base de Datos VectorialSistema que almacena representaciones vectoriales y recupera vectores cercanos mediante medida de similitud declarada. Puede apoyar recuperacion semantica, pero no determina si contenido recuperado es verdadero, actual o bastante relevante para usar.
AI
InferenciaEtapa donde modelo desplegado procesa entrada y produce salida. Resultado de inferencia puede ser etiqueta, puntuacion, texto generado o borrador estructurado; no verifica su propia entrada, no predice mercado de forma fiable ni autoriza accion.
AI
Destilacion de ModelosTecnica de entrenamiento donde modelo alumno aprende desde salidas o senhales internas de modelo maestro o ensemble. Puede reducir coste o latencia de despliegue, pero no garantiza que alumno iguala a maestro ni que es adecuado para tarea.
Related Deep Dives
Master the hub of AI
Explore all our strategic guides about AI to take your operations to the next level.
View all articles