Los avances recientes en inteligencia artificial generativa están revolucionando las tareas de procesamiento del lenguaje natural en las organizaciones. Sin embargo, los desarrolladores y científicos de datos enfrentan desafíos significativos al personalizar estos modelos grandes. Entre las complicaciones destacan la gestión de flujos de trabajo complejos, la preparación eficaz de grandes conjuntos de datos para el ajuste fino, la implementación de técnicas de ajuste sofisticadas optimizando recursos computacionales, el seguimiento constante del rendimiento de modelos y el logro de despliegues escalables y fiables. La fragmentación de estas tareas a menudo reduce la productividad y aumenta el tiempo de desarrollo, generando potenciales inconsistencias en la cadena de desarrollo del modelo. Por lo tanto, las organizaciones requieren un enfoque unificado que simplifique el proceso desde la preparación de datos hasta el despliegue de modelos.

Para abordar estos desafíos, Amazon Web Services (AWS) ha ampliado Amazon SageMaker mediante un conjunto integral de capacidades de datos, análisis y AI generativa. En el núcleo de esta expansión se encuentra Amazon SageMaker Unified Studio, un servicio centralizado que actúa como un entorno de desarrollo integrado (IDE). SageMaker Unified Studio optimiza el acceso a herramientas y funcionalidades ya conocidas, provenientes de servicios de análisis e inteligencia artificial y aprendizaje automático (AI/ML) como Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock y Amazon SageMaker AI. Con SageMaker Unified Studio, se puede descubrir datos a través de Amazon SageMaker Catalog y acceder a ellos desde Amazon SageMaker Lakehouse, seleccionar modelos base de Amazon SageMaker JumpStart o construirlos mediante JupyterLab, entrenarlos y ajustarlos con la infraestructura de formación de SageMaker AI, así como desplegar y probar modelos directamente en el mismo entorno. SageMaker AI es un servicio completamente gestionado que permite construir, entrenar y desplegar modelos de ML, incluyendo los modelos base, para diferentes casos de uso.

A través de esta plataforma, se guía a los usuarios en las etapas de personalización de grandes modelos de lenguaje (LLMs), desde el descubrimiento de datos hasta el ajuste fino de modelos, el seguimiento de métricas y el despliegue para inferencia en tiempo real. Además, se presentan mejores prácticas para elegir el tamaño adecuado de la instancia y estrategias de depuración al trabajar con JupyterLab en SageMaker Unified Studio.

La solución implica varios pasos: desde la configuración de un dominio de SageMaker Unified Studio hasta la gestión de conexiones y permisos de los usuarios, la creación de proyectos en el IDE, y la gestión de pipelines de extracción, transformación y carga (ETL) dentro del mismo entorno. Esto permite que los ingenieros de datos manejen y transformen eficientemente los conjuntos de datos para el análisis exploratorio. Un aspecto destacado es la incorporación de herramientas como MLflow para el seguimiento de experimentos, lo que asegura que se puedan obtener métricas y resultados claros de la formación del modelo.

Por último, se optimiza el proceso de despliegue gracias a estrategias de inferencia en tiempo real, donde se pueden utilizar instancias optimizadas y específicas para el modelo, permitiendo un control total sobre los recursos de inferencia. SageMaker Unified Studio se perfila como una solución robusta que simplifica los flujos de trabajo complejos asociados con la inteligencia artificial, facilitando el camino desde la preparación hasta la puesta en producción de modelos de machine learning de forma eficiente y escalable.
vía: AWS machine learning blog