GitHub Models potencia a los desarrolladores para experimentar con la IA Gen.

GitHub Models ofrece a los desarrolladores un nuevo poder para experimentar con la inteligencia artificial generativa

GitHub ha sido un referente en el mundo de la inteligencia artificial para el desarrollo, pero hasta ahora no ha sido tan sencillo para los desarrolladores probar nuevos modelos de inteligencia artificial generativa. Sin embargo, eso está empezando a cambiar hoy.

En un nuevo esfuerzo llamado GitHub Models, se busca ofrecer una entrada más fácil para que los desarrolladores empresariales prueben y construyan aplicaciones con inteligencia artificial generativa. GitHub ha sido pionero en el uso de la inteligencia artificial generativa, especialmente con su servicio GitHub Copilot. Con GitHub Copilot, los desarrolladores obtienen capacidades de autocompletado de código y sugerencias para construir aplicaciones. Actualmente, GitHub Copilot está impulsado por un único modelo que GitHub ha seleccionado y evaluado cuidadosamente. Por otro lado, GitHub Models es una nueva iniciativa que proporciona a los desarrolladores acceso directo a una amplia gama de modelos de inteligencia artificial, incluidos Meta’s Llama 3.1, OpenAI’s GPT-4o, Mistral Large 2, AI21’s Jamba-Instruct, Microsoft Phi-3, así como modelos de Cohere.

El objetivo de este nuevo servicio es permitir a los desarrolladores experimentar e integrar modelos de inteligencia artificial generativa en sus propias aplicaciones, más allá del simple autocompletado de código.

«Es probable que cada aplicación que se cree en los próximos meses y años tenga inteligencia asociada a ella», dijo Mario Rodríguez, vicepresidente senior de producto en GitHub. «Ya no es suficiente con tener una aplicación, ahora vas a tener que tener una aplicación que esté impulsada por inteligencia».

Reduciendo la fricción de la inteligencia artificial para los desarrolladores

Un enfoque clave de la iniciativa GitHub Models es reducir la fricción que enfrentan los desarrolladores al intentar experimentar e integrar modelos de inteligencia artificial en sus aplicaciones. Anteriormente, los desarrolladores tenían que saltar entre varios sitios y crear múltiples cuentas para probar diferentes modelos.

Rodríguez señaló que era imposible para los usuarios de GitHub explorar y acceder fácilmente a una amplia gama de modelos de inteligencia artificial generativa con solo una identidad de GitHub. Para los desarrolladores que utilizan GitHub, esta identidad proporciona acceso a varias capacidades y facilita el desarrollo de código.

«Queríamos hacerlo extremadamente simple, ya sabes, la inteligencia artificial no es una moda, está aquí para quedarse», dijo Rodríguez. «Así que tenemos que reducir esa fricción a cero si queremos que ese mercado siga creciendo».

La iniciativa GitHub Models tiene como objetivo reducir la fricción de la inteligencia artificial para los desarrolladores al proporcionar un catálogo centralizado de modelos de inteligencia artificial a los que los desarrolladores pueden acceder y experimentar directamente dentro de la plataforma de GitHub, utilizando su identidad existente de GitHub.

GitHub Models ofrece un camino para que los desarrolladores lleguen a la implementación de inteligencia artificial empresarial

Si bien reducir la fricción para ayudar a los desarrolladores a probar y experimentar con modelos de inteligencia artificial generativa es un objetivo central de GitHub Models, no es el único.

GitHub también está ofreciendo un camino para que sus usuarios pasen fácilmente de la experimentación a la implementación en producción de aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial. Ese camino conduce a Azure de Microsoft. GitHub, por supuesto, forma parte de Microsoft, por lo que no es sorprendente que sea la dirección a seguir.

El proceso consiste en que los usuarios primero experimenten con los modelos de inteligencia artificial en el playground de GitHub Models para evaluar sus capacidades y rendimiento. A partir de ahí, un desarrollador pasaría a un entorno de desarrollo de GitHub Codespace o VS code y accedería a un SDK de Azure para obtener los tokens y claves de API necesarios para conectarse a la plataforma Azure.

La experimentación es la clave para superar los desafíos de la inteligencia artificial empresarial

El camino hacia la implementación de inteligencia artificial empresarial también implica superar desafíos.

Rodríguez identificó tres desafíos clave que enfrentan los desarrolladores al trabajar con modelos de inteligencia artificial: latencia, calidad de respuestas y coste. Parte del objetivo de GitHub Models es ayudar a los desarrolladores a navegar estos desafíos al proporcionar un entorno para pruebas y comparaciones.

Si bien los benchmarks de la industria para varios modelos de inteligencia artificial generativa son útiles, Rodríguez señaló que no cuentan toda la historia.

«Realmente tienes que confiar en tu evaluación offline y en línea para tomar la mejor decisión», dijo.