Qué es el tiempo de ejecución de ML

El tiempo de ejecucion de ML es la capa que permite llevar un modelo desde el entrenamiento hasta su uso en produccion. Frameworks populares de runtime incluyen ExecuTorch, ONNX Runtime y TensorRT. Estos runtimes salvan la distancia entre el entorno de entrenamiento, donde modelos frecuentemente se entrenan con PyTorch en GPU, y el entorno de despliegue, donde ejecutar el modelo tal cual en formato PyTorch puede resultar engorroso. La libreria de inferencia de PyTorch, libtorch, esta escrita en C++ y suele ser pesada; por eso surgen alternativas como ExecuTorch, desarrollada pensando en entornos embebidos con ligereza y eficiencia como objetivos principales.
Un runtime de ML esta diseñado para funcionar sobre multiples backends de hardware: GPUs, NPUs, TPUs, CPUs, DSPs y otros aceleradores. Su arquitectura permite entregar modelos en un formato unico compuesto por un grafo DAG que describe las relaciones entre tensores y operaciones y un binario con los pesos. Gracias a esto, el mismo modelo puede optimizarse y ejecutarse en plataformas diversas mediante transformaciones como quantizacion, fusion de operadores y compilacion para aceleradores especificos.
Las ventajas practicas incluyen mayor portabilidad, latencia reducida, aprovechamiento del hardware disponible y menores requisitos de memoria. Estos runtimes facilitan despliegues en dispositivos edge, en móviles o en la nube, y permiten escenarios de IA para empresas donde es clave ofrecer respuesta en tiempo real y consumo energetico controlado.
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