3 Desarrollo, entrenamiento y gestión de modelos

La elección del tipo de IA depende del problema a resolver y los recursos disponibles. Es fundamental identificar si el modelo más adecuado al caso de uso ya sea un modelo de Machine Learning supervisado, no supervisado, deep learning o IA generativa. Usar IA generativa para tareas que pueden resolverse eficientemente con modelos de Machine Learning clásico es un malgasto de recursos, ya que estos enfoques más simples son suficientes y menos costosos computacionalmente. Además, en algunos casos no es necesario recurrir a la IA en absoluto; problemas que se pueden resolver con reglas fijas, modelos estadísticos o enfoques tradicionales pueden ser más eficientes y sostenibles. Algunos ejemplos incluyen:

• Modelos Supervisados: Utilizados cuando se tiene un conjunto de datos etiquetados. Ejemplo: Clasificación de imágenes con SVM para identificar objetos en fotos.
• Modelos No Supervisados: Usados cuando no hay etiquetas y se busca encontrar patrones. Ejemplo: Segmentación de clientes con K-means para agrupar usuarios según comportamiento.
• Deep Learning: Adecuado para tareas complejas como reconocimiento de voz o visión por computadora. Ejemplo: Redes neuronales convolucionales (CNN) para la detección de enfermedades en imágenes médicas.
• IA Generativa: Empleada para generar contenido nuevo. Ejemplo: GPT-3 para generar texto o DALL-E para crear imágenes a partir de descripciones.

Cada tipo de modelo debe seleccionarse según las necesidades específicas del caso de uso, considerando también los impactos en el consumo de recursos y la sostenibilidad.

El entrenamiento de modelos de IA es una de las fases con mayor consumo energético dentro del ciclo de vida de un modelo. Optimizar este proceso reduce el impacto ambiental, mejora la eficiencia y baja los costes. A continuación, se presentan diferentes enfoques para optimizar el proceso de entrenamiento:

Selección eficiente de arquitecturas

• Uso de modelos ligeros según el caso de uso: Priorizar arquitecturas optimizadas como MobileNet, EfficientNet o DistilBERT cuando el problema presenta una complejidad moderada y los requisitos de latencia, consumo energético o despliegue en entornos con recursos limitados son determinantes. Estos modelos resultan adecuados siempre que los niveles de precisión y rendimiento exigidos puedan alcanzarse sin recurrir a arquitecturas de mayor tamaño, debiendo evaluarse su idoneidad frente a modelos más complejos en función de las características del caso de uso, tal y como se describe en el apartado 2.1.
• Modelos con sparsificación [1]: Implementar técnicas de sparsificación en redes neuronales, lo que reduce el número de parámetros y, por ende, la cantidad de cómputo necesario. Un ejemplo de esto es la arquitectura Mixture of Experts (MoE), utilizada en modelos como Mixtral, donde solo un subconjunto de expertos (subredes especializadas) se activa para cada entrada. Esto permite que el modelo mantenga una gran capacidad de representación sin necesidad de activar todos los parámetros en cada cálculo, a diferencia de arquitecturas densas como las basadas en GPT/Transformer estándar, donde todos los parámetros participan en cada inferencia. Esta eficiencia estructural permite que modelos como Mixtral logren un rendimiento similar o superior a arquitecturas densas con un menor costo computacional y energético, lo que es clave en aplicaciones sostenibles de modelos de lenguaje a gran escala.

• Transfer Learning: Reutilizar modelos preentrenados en lugar de entrenar desde cero, aprovechando conocimiento previo para tareas similares. Este tema se trata en mayor detalle en el apartado 4.

  Pruning y Cuantizacion

• Pruning: Eliminar conexiones neuronales poco relevantes en redes profundas, reduciendo el tamaño del modelo y la cantidad de operaciones necesarias durante el entrenamiento.

• Cuantizacion: Representar pesos y activaciones con menor precisión (por ejemplo, de 32 bits flotantes a 8 bits enteros) para disminuir el consumo de memoria y la carga computacional.

  Entrenamiento distribuido eficiente

La división del entrenamiento consiste en repartir la carga computacional entre múltiples dispositivos (GPUs, TPUs o nodos en la nube) mediante técnicas como data parallelism o model parallelism, con el objetivo principal de reducir el tiempo total de entrenamiento. Esta reducción temporal no implica necesariamente una disminución del consumo energético total, ya que el uso simultáneo de varios recursos y la comunicación entre nodos pueden incrementar el gasto energético agregado.

Para que el entrenamiento distribuido contribuya a una mayor eficiencia energética, es necesario optimizar la comunicación entre nodos, minimizando el intercambio de datos mediante técnicas como la compresión de gradientes o la comunicación asíncrona, y ajustar el grado de paralelismo para evitar el sobreaprovisionamiento de recursos. En estos casos, la reducción del tiempo de ejecución puede compensar el incremento de consumo derivado del uso de múltiples dispositivos.

Aprendizaje federado: El aprendizaje federado entrena modelos directamente en dispositivos locales sin transferir los datos a un servidor central, reduciendo el consumo energético asociado a la transmisión de grandes volúmenes de información. No obstante, este enfoque implica distribuir la carga de cómputo entre múltiples dispositivos, lo que puede aumentar el consumo energético a nivel individual. Su impacto ambiental puede ser menor en determinados escenarios, especialmente en comparación con el entrenamiento centralizado en la nube, cuando se cumplen las siguientes condiciones:

• Se evita la transferencia masiva de datos, reduciendo el gasto energético asociado a la comunicación.

• Se aprovecha capacidad de cómputo ya disponible en dispositivos que están en uso, evitando el despliegue de nueva infraestructura.

• El entrenamiento se ejecuta en hardware energéticamente eficiente, como dispositivos móviles optimizados o sistemas edge.

• Se aplican estrategias de optimización, como la actualización parcial de modelos o el envío de gradientes comprimidos en lugar de entrenamientos completos.

En resumen, tanto el entrenamiento distribuido como el aprendizaje federado pueden contribuir a la eficiencia energética únicamente cuando el ahorro derivado de la reducción del tiempo de entrenamiento o de la transferencia de datos supera el coste energético adicional del cómputo distribuido, lo que debe evaluarse siempre a nivel del pipeline completo.

Gestión eficiente de hiperparámetros

• Búsqueda de hiperparámetros eficiente: Emplear técnicas como Bayesian Optimization o Tree-structured Parzen Estimators (TPE) en lugar de métodos computacionalmente más costosos como Grid Search.

• Early stopping: Detener el entrenamiento automáticamente cuando el modelo deja de mejorar, evitando cómputo innecesario.

  Estrategias de reducción de epochs y batches

• Batch Normalization: Acelerar la convergencia del entrenamiento mediante la normalización de activaciones intermedias, permitiendo entrenamientos más rápidos y con menos iteraciones.

• Mini-batches optimizados: Seleccionar tamaños de batch adecuados para equilibrar la carga computacional y la estabilidad del gradiente, evitando cómputo redundante.

  Optimización del entrenamiento mediante reducción de precisión y uso eficiente de memoria

• Low-Precision Training: Uso de representaciones numéricas de menor precisión (16 bits o 8 bits) durante el entrenamiento para reducir el uso de memoria y el coste computacional de las operaciones aritméticas, manteniendo niveles de precisión adecuados en muchos casos prácticos.
• Mixed-Precision Training: Combinación de cálculos en distintas precisiones (principalmente 16 y 32 bits) para equilibrar estabilidad numérica y eficiencia computacional. Esta técnica permite acelerar el entrenamiento y reducir el consumo de recursos sin degradar el rendimiento del modelo, y está ampliamente soportada por frameworks como TensorFlow y PyTorch.

• Gradient Checkpointing: Técnica orientada a la optimización del uso de memoria que consiste en almacenar únicamente un subconjunto de activaciones durante la fase forward y recalcular el resto durante el backward pass, lo que permite entrenar modelos de mayor tamaño o reducir el uso de hardware, a costa de un incremento controlado del cómputo.

  Ajuste dinámico de la tasa de aprendizaje

• Learning Rate Schedulers: El uso de learning rate schedulers, como ReduceLROnPlateau o Cosine Annealing, permite adaptar la tasa de aprendizaje a lo largo del entrenamiento en función de la evolución del error. Estas técnicas ayudan a acelerar la convergencia en las fases iniciales y a estabilizar el entrenamiento en etapas posteriores, evitando oscilaciones o estancamientos que pueden prolongar innecesariamente el proceso.

• Optimización del entrenamiento: Al mejorar la estabilidad y la velocidad de convergencia, el ajuste dinámico de la tasa de aprendizaje puede reducir el número total de iteraciones o epochs necesarias para alcanzar un rendimiento óptimo. Esta reducción del tiempo de entrenamiento puede traducirse en un menor consumo computacional y energético acumulado, aunque el impacto concreto depende del modelo, del conjunto de datos y de la configuración del entrenamiento, y debe evaluarse a nivel de pipeline completo.

  Evaluación y benchmarking de eficiencia

• Métricas de eficiencia energética: a medición sistemática del consumo energético y de las emisiones de carbono asociadas al entrenamiento y la inferencia es un requisito fundamental para identificar ineficiencias y aplicar mejoras concretas en los modelos de IA. El uso de métricas de eficiencia energética permite comparar distintas configuraciones de entrenamiento, arquitecturas o estrategias de optimización, facilitando la selección de aquellas que alcanzan un rendimiento equivalente con un menor coste computacional y energético.
• Monitorización continua: En este contexto, la monitorización continua del entrenamiento mediante herramientas de seguimiento permite detectar comportamientos ineficientes, como entrenamientos excesivamente largos, configuraciones subóptimas de hiperparámetros o un uso ineficiente del hardware. Al disponer de información detallada en tiempo real sobre el rendimiento y el consumo de recursos, es posible ajustar el proceso de entrenamiento, reducir iteraciones innecesarias y optimizar el uso de la infraestructura, lo que puede traducirse en una reducción del consumo energético acumulado. Asimismo, la comparación con benchmarks optimizados, de eficiencia energética previamente evaluados permite contextualizar el impacto del modelo desarrollado frente a alternativas existentes y adoptar prácticas alineadas con enfoques más eficientes, siempre evaluando el impacto a nivel del pipeline completo. 

La elección de algoritmos eficientes es fundamental para reducir el consumo energético durante el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA. Los algoritmos optimizados no solo requieren menos operaciones computacionales, sino que también convergen más rápidamente, lo que se traduce en un menor uso de recursos.

   Algoritmos de optimización

• Gradiente Descendente Estocástico (SGD) con Momentum: Una variante de SGD que acelera la convergencia al reducir las oscilaciones en la optimización, lo que disminuye el número de iteraciones necesarias.
• Algoritmos adaptativos: Métodos como Adam, AdamW o RMSprop ajustan automáticamente la tasa de aprendizaje, lo que permite un entrenamiento más eficiente y con menos ajustes manuales.

• Algoritmos de segunda orden: Técnicas como L-BFGS (Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno) utilizan información de segundo orden para converger más rápidamente, aunque pueden ser más costosos en términos de memoria.

  Algoritmos específicos para tareas

• Algoritmos de clustering eficientes: Métodos como K-Means++ o DBSCAN permiten optimizar el proceso de agrupamiento de datos al reducir el número de iteraciones necesarias para alcanzar soluciones estables o al identificar automáticamente la estructura de los datos sin requerir un número fijo de clusters. Estas características contribuyen a disminuir el coste computacional total del proceso de entrenamiento o análisis.

• Algoritmos de reducción de dimensionalidad La selección de algoritmos que explotan las propiedades específicas de los datos —por ejemplo, su distribución, densidad o estructura relacional— permite reducir la complejidad del modelo y el número de operaciones necesarias. Este enfoque evita el uso de técnicas genéricas más costosas y facilita la construcción de modelos más simples y eficientes  desde el punto de vista computacional y energético.

  Beneficios en eficiencia energética

• Menos iteraciones: Los algoritmos que convergen en un menor número de iteraciones pueden reducir el coste computacional total del entrenamiento. Esta reducción puede traducirse en un menor consumo energético cuando la disminución del número de operaciones compensa el uso de los recursos empleados, teniendo en cuenta factores como el paralelismo, la eficiencia del hardware y el consumo agregado del sistema durante el proceso de entrenamiento[AR3] [SS4] .
• Menor uso de memoria: Algoritmos optimizados requieren menos recursos de memoria, lo que disminuye la carga en el hardware.
• Escalabilidad: Las mejoras algorítmicas pueden reducir el coste computacional por iteración y mejorar la eficiencia de la optimización, lo que permite escalar el tamaño de los modelos con un crecimiento menos pronunciado del coste computacional total. En determinados contextos, esta mejora puede contribuir a que el aumento del consumo energético no sea proporcional al incremento del tamaño del modelo, siempre que se combine con configuraciones de entrenamiento y hardware eficientes.

La medición del impacto energético en cada fase del ciclo de vida del modelo es esencial para evaluar su sostenibilidad y orientar decisiones de diseño y entrenamiento más eficientes. Esta evaluación no debe limitarse a una recomendación genérica, sino que debe permitir analizar de forma comparativa los distintos enfoques de entrenamiento disponibles, identificando sus ventajas, limitaciones y el impacto ambiental asociado a cada uno de ellos.

Para ello, es fundamental implementar herramientas especializadas que midan el consumo energético y las emisiones asociadas al entrenamiento y la inferencia, siguiendo las directrices establecidas en el Estándar para el desarrollo de herramientas de medición energética de algoritmos de IA. Estas herramientas permiten cuantificar de manera objetiva el impacto ambiental de cada enfoque y evaluar, por ejemplo, las diferencias entre entrenar un modelo desde cero, ajustar un modelo preentrenado o aplicar técnicas de optimización del entrenamiento, considerando el consumo energético total y no únicamente el tiempo de ejecución.

El uso de herramientas de medición alineadas con el Estándar facilita además la obtención de métricas comparables que permiten valorar los compromisos entre rendimiento, coste computacional y huella ambiental, apoyando la selección de alternativas más eficientes desde el punto de vista energético. Este análisis comparativo es clave para identificar qué estrategias aportan un impacto ambiental neto positivo y en qué contextos pueden resultar contraproducentes.

Asimismo, la comparación de la eficiencia energética con otros modelos y configuraciones de referencia de la industria, como las disponibles a través de la web del PNAV, permite contextualizar el impacto ambiental del modelo evaluado. Estas comparativas facilitan la identificación de oportunidades de optimización y apoyan la toma de decisiones informadas en el diseño y la selección de arquitecturas y estrategias de entrenamiento más sostenibles.

Para garantizar que el desarrollo de modelos sea sostenible, no basta con medir el consumo energético: es necesario comparar los enfoques de entrenamiento disponibles y entender sus implicaciones prácticas.

En la práctica, los equipos pueden considerar lo siguiente:

• Entrenar desde cero
  • Útil cuando se necesitan arquitecturas muy específicas o datos totalmente propios.
  • Es el enfoque más costoso en energía y solo debería usarse cuando no hay alternativa viable.
• Ajustar un modelo preentrenado (fine-tuning)
  • Reaprovecha el cómputo ya invertido en el entrenamiento original.
  • Reduce de forma notable el consumo y suele ser suficiente para la mayoría de las aplicaciones.
  • Conviene priorizar este enfoque salvo que haya requisitos de personalización extremos.
• Entrenamiento distribuido en varias GPUs/TPUs
  • Acelera el proceso y puede ser más eficiente si se gestiona bien la infraestructura.
  • Si la comunicación entre nodos no está optimizada, el gasto energético puede ser mayor que en un entrenamiento local.
• Técnicas de optimización (mixed precision training, early stopping, compresión de modelos)
  • Permiten reducir significativamente el número de operaciones.
  • Su aplicación es directa en la mayoría de frameworks actuales y debería ser una práctica habitual.
• Para comprobar el impacto real, es recomendable utilizar herramientas de medición alineadas con el Estándar para la evaluación energética de algoritmos de IA. Estas herramientas permiten obtener métricas concretas de entrenamiento e inferencia y compararlas con otros modelos de referencia disponibles en la web del PNAV.

La combinación de medición objetiva y comparación entre enfoques facilita tomar decisiones informadas: elegir cuándo merece la pena entrenar desde cero, cuándo basta con un fine-tuning y qué optimizaciones aplicar para reducir la huella energética

La gestión eficiente del ciclo de vida de los modelos de inteligencia artificial es crucial para maximizar su rendimiento y sostenibilidad. Estas estrategias no solo contribuyen a la sostenibilidad y eficiencia operativa, sino que también aseguran que los modelos de IA sigan siendo relevantes y efectivos en un entorno en constante cambio. Al gestionar el ciclo de vida de los modelos de manera proactiva, las organizaciones pueden maximizar el valor de sus inversiones en inteligencia artificial y minimizar su impacto ambiental.

 A continuación, se detallan estrategias clave para lograrlo:

    Actualización Eficiente de Modelos

• Ajuste Continuo (Continuous Learning): En lugar de entrenar modelos completamente nuevos desde cero, se pueden implementar técnicas de aprendizaje continuo que permiten actualizar los modelos existentes con nuevos datos. Esto no solo ahorra tiempo y recursos computacionales, sino que también mejora la adaptabilidad del modelo a cambios en los datos o en el entorno.
• Transferencia de Aprendizaje (Transfer Learning): Utilizar modelos preentrenados y ajustarlos a nuevas tareas o dominios específicos puede ser una forma eficiente de actualizar modelos sin necesidad de un entrenamiento exhaustivo.

• Entrenamiento Incremental: Incorporar nuevos datos de manera incremental para ajustar el modelo, lo que permite mantener su relevancia y precisión sin necesidad de un reentrenamiento completo.

  Eliminación y Archivado de Modelos Obsoletos

• Evaluación Regular de Modelos: Implementar un sistema de monitoreo y evaluación continua para identificar modelos obsoletos o ineficientes. Esto permite liberar recursos computacionales y reducir el consumo energético asociado a su mantenimiento, evitando el uso innecesario de infraestructura para modelos que ya no aportan valor.
Se considera que un modelo es obsoleto cuando deja de cumplir los requisitos funcionales o de negocio para los que fue diseñado, por ejemplo, debido a cambios en los datos de entrada (data drift), en el contexto operativo o en los objetivos del sistema, o cuando existen versiones más recientes que ofrecen un rendimiento equivalente o superior con menor coste computacional o energético.

Por su parte, un modelo se considera ineficiente cuando, aun manteniendo un rendimiento aceptable, presenta un consumo de recursos desproporcionado en relación con su utilidad, ya sea por tiempos de inferencia elevados, uso excesivo de memoria o energía, o por requerir infraestructuras más costosas que alternativas disponibles para el mismo caso de uso.

La identificación de modelos obsoletos o ineficientes permite priorizar su retirada, sustitución o archivado, liberando recursos computacionales y reduciendo el consumo energético asociado a su mantenimiento. Este proceso contribuye a evitar la proliferación de modelos redundantes y a mantener un entorno de IA más sostenible y alineado con los principios de eficiencia a lo largo del ciclo de vida del modelo.

• Políticas de Retención de Modelos: Establecer criterios claros para la conservación basados en indicadores objetivos de uso, rendimiento y eficiencia. En concreto, se recomienda conservar únicamente aquellos modelos que estén activos en producción, que cumplan los requisitos actuales de precisión y latencia, y cuyo consumo de recursos sea proporcional a su valor funcional. Los modelos que no se utilicen, que hayan sido sustituidos por versiones más eficientes o que presenten un consumo energético elevado en comparación con alternativas disponibles pueden ser archivados o eliminados. La aplicación sistemática de estos criterios reduce el volumen de modelos almacenados, disminuyendo el uso de infraestructura de almacenamiento y el consumo energético asociado, y contribuye a una gestión más sostenible del ciclo de vida de los modelos.

• Archivado de Modelos: Para modelos que puedan requerirse en el futuro o deban conservarse por motivos regulatorios o de trazabilidad, se recomienda su archivado en formatos comprimidos y eficientes como archivos serializados comprimidos (por ejemplo, modelos en formato ONNX, SavedModel o similares empaquetados con compresión sin pérdida como gzip o zstd). Estos formatos permiten reducir el volumen de almacenamiento sin afectar a la integridad ni a la posibilidad de reutilización del modelo.

Aunque los datos almacenados en un dispositivo no consumen energía de forma activa, su impacto ambiental está asociado al dimensionamiento y operación de la infraestructura de almacenamiento. Un mayor volumen de datos implica más dispositivos de almacenamiento, mayor capacidad instalada y un consumo energético continúo derivado de la alimentación, refrigeración y redundancia de los sistemas. La reducción del espacio ocupado por modelos archivados contribuye, por tanto, a limitar el crecimiento de la infraestructura necesaria y a disminuir el consumo energético y la huella de carbono asociados al almacenamiento a largo plazo[

Impacto ambiental: La gestión eficiente de modelos evita el consumo de energía innecesario en almacenamiento y cómputo, reduciendo la huella ecológica de los sistemas de IA. Al minimizar la proliferación de modelos inactivos o redundantes, se optimiza el uso de recursos digitales, lo que contribuye a una infraestructura más sostenible.

Optimización del Despliegue y Mantenimiento

Despliegue eficiente
La eficiencia en el despliegue no depende solo de usar contenedores y orquestadores, sino de cómo se configuran:

• Ajustar el tamaño de los contenedores al modelo y a la carga esperada, evitando el sobreaprovisionamiento.
• Configurar escalado automático (autoscaling) para que las instancias se activen solo cuando hay demanda y se apaguen cuando no se usan.
• Usar hardware especializado (TPUs, GPUs de bajo consumo, CPUs optimizadas) en lugar de servidores genéricos cuando el tipo de carga lo permita.
• Implementar técnicas de model serving ligero (ej. TensorRT, ONNX Runtime) que reducen el tiempo de inferencia y, con ello, el consumo energético.

Mantenimiento proactivo

El mantenimiento tiene un impacto directo en la sostenibilidad cuando se realiza con criterio:

• Actualización de bibliotecas y frameworks: las nuevas versiones suelen incorporar optimizaciones de rendimiento (mejor uso de GPU, kernels más rápidos, reducción de memoria) que permiten obtener los mismos resultados con menos consumo energético.
• Eliminación de dependencias obsoletas: evita procesos redundantes y reduce la huella de memoria y cómputo.
• Revisión de la infraestructura: migrar a entornos que utilicen energías renovables o que ofrezcan máquinas virtuales más eficientes contribuye a disminuir la huella ambiental.
• Monitoreo continuo: detectar fugas de memoria, procesos zombis o cuellos de botella de E/S permite corregir problemas que aumentan innecesariamente el consumo.

En conjunto, un despliegue y mantenimiento bien gestionados no solo aseguran la disponibilidad del modelo, sino que también reducen el uso de recursos y, por tanto, el impacto ambiental.