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 solicitudes, 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 solicitudes mediante el almacenamiento semántico en caché.
Reducción de costos
Recorta gastos reduciendo el uso ascendente de API y 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?
El AI Accelerator es una solución de caché semántica para API de modelos de lenguaje grande (LLM) utilizadas en aplicaciones de IA generativa. El procesamiento de solicitudes de IA se posiciona en el edge de la red, y la plataforma utiliza caché semántica inteligente y una distribución optimizada para garantizar que las organizaciones puedan ofrecer respuestas de IA más rápidas a los usuarios. Menos llamadas a la API de LLM también se traducen en ahorros en los costos de tokens.
¿Cómo permite Fastly la aceleración de IA en el edge?
Fastly permite la aceleración de la IA al acercar la gestión de solicitudes de IA, la optimización y la distribución de respuestas a los usuarios finales. En lugar de enrutar cada consulta individual a un centro de datos centralizado y de alta latencia o a un proveedor de LLM, la red de edge global de Fastly optimiza el flujo de tráfico para mejorar significativamente el rendimiento y reducir los tiempos de ida y vuelta. Este enfoque es especialmente eficaz para cargas de trabajo de inferencia de gran volumen donde incluso los retrasos de milisegundos pueden degradar la experiencia del usuario.
¿Qué es el almacenamiento en caché semántico y cómo optimiza Fastly los costos de los LLM?
La caché semántica es una técnica que identifica y reutiliza respuestas de IA similares o equivalentes, en lugar de almacenar en caché solo coincidencias exactas. Desglosa la consulta en conceptos más pequeños y significativos, que se pueden usar para entender coincidencias con consultas futuras —aunque no sean idénticas, solo semánticamente similares—. Fastly aplica la caché semántica en el edge para reducir las llamadas de inferencia de LLM redundantes, disminuir los costos de tokens y entregar respuestas de IA constantemente más rápidas. Esto es particularmente valioso 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 crítica para las aplicaciones de IA es la rapidez con la que un usuario ve una respuesta. Los LLM tradicionales son computacionalmente costosos y lentos. Al usar caché semántica, Fastly puede identificar si una nueva consulta es esencialmente la misma que una anterior. En estos casos, Fastly sirve la respuesta directamente desde el edge. Esto reduce la latencia de segundos (esperar a que el LLM genere la respuesta) a milisegundos (servir una respuesta previamente almacenada en caché), lo que representa una enorme mejora de rendimiento para el usuario final.
¿Fastly puede reducir los costos de infraestructura para las aplicaciones de IA?
Sí. Al utilizar el almacenamiento en caché semántico, Fastly reduce la cantidad de llamadas que deben llegar a los proveedores de LLM de backend. Esto reduce los costos de inferencia, reduce la carga de origen y ayuda a los equipos a controlar el gasto a medida que aumenta el uso de la IA, sin sacrificar la velocidad de respuesta ni la experiencia del usuario.
¿Cómo se integra Fastly AI con los stacks de IA y proveedores existentes?
Fastly proporciona una capa de distribución y optimización de alto rendimiento que se sitúa de forma transparente frente a la infraestructura de IA y los proveedores de LLM existentes de una organización. Dado que funciona como un proxy que mejora el rendimiento en lugar de como un reemplazo para modelos específicos, los equipos de ingeniería pueden acelerar las cargas de trabajo de IA sin modificar sus marcos subyacentes, pipelines de despliegue o elecciones de modelos específicos.
¿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 rendimiento predecible. Ofrece los controles, la observabilidad y la escalabilidad requeridos por los CTO y los líderes de plataforma que ejecutan cargas de trabajo de IA en producción, al tiempo que permite experiencias de IA más rápidas para los usuarios finales a nivel global.
¿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, la búsqueda y las bases de conocimiento impulsadas por IA, la personalización y la generación de contenido en tiempo real, y los flujos de trabajo agénticos. Cualquier aplicación donde la optimización del rendimiento de los LLM y las respuestas de baja latencia sean fundamentales puede beneficiarse de las capacidades de caché semántica basada en el edge de Fastly.