La aparición de la inteligencia artificial generativa ha dado paso a una nueva era de posibilidades, permitiendo la creación de texto, imágenes, código y más con características humanas. Aunque estos avances son emocionantes, los científicos de datos a menudo se enfrentan a desafíos al desarrollar interfaces de usuario (UI) y al prototipar e interactuar con sus usuarios empresariales. Tradicionalmente, construir aplicaciones de frontend y backend requería conocimientos de marcos de desarrollo web y gestión de infraestructuras, lo cual puede ser intimidante para aquellos con experiencia principalmente en ciencia de datos y aprendizaje automático.
AWS ofrece un conjunto poderoso de herramientas y servicios que simplifican el proceso de creación y despliegue de aplicaciones de inteligencia artificial generativa, incluso para aquellos con experiencia limitada en desarrollo de frontend y backend. Un ejemplo práctico de esto se encuentra en la utilización de Streamlit, una biblioteca de Python para construir aplicaciones de datos interactivas, junto con servicios de AWS como Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS), Amazon Cognito, y el AWS Cloud Development Kit (AWS CDK). Esta combinación permite la creación de una aplicación de inteligencia artificial generativa fácil de usar, con autenticación y despliegue.
La solución se estructura en torno a dos componentes principales: una aplicación en Python para la interfaz de usuario y una arquitectura de despliegue de AWS para alojar y servir la aplicación de manera segura. Streamlit simplifica la creación de aplicaciones web interactivas en Python, permitiendo iterar rápidamente sin necesidad de experiencia extensa en desarrollo de frontend. Por su parte, la arquitectura de despliegue de AWS garantiza que la aplicación en Python esté alojada y accesible desde internet para usuarios autenticados, utilizando componentes clave como Amazon ECS y AWS Fargate para la orquestación de contenedores sin servidor, y Amazon Cognito para la autenticación de usuarios.
Estos avances no solo facilitan la integración de modelos de AI generativa, sino que también fomentan la personalización y extensión de la aplicación, permitiendo modificar interfaz y funcionalidades para alinearse mejor con las necesidades específicas de cada caso de uso. Además, la implementación localmente antes del despliegue en AWS acelera significativamente el ciclo de desarrollo y prueba, optimizando el flujo de trabajo de desarrollo.
Esta innovadora solución demuestra que la creación y el despliegue de aplicaciones de inteligencia artificial generativa amigables para el usuario ya no requiere conocimientos extensos en frameworks de desarrollo frontend y backend. Empleando Streamlit y servicios de AWS, los científicos de datos pueden concentrarse en su experiencia principal, mientras entregan aplicaciones seguras, escalables y accesibles a los usuarios empresariales. Además, el código completo de la demo está disponible en un repositorio de GitHub, proporcionando un punto de partida valioso para la construcción y el despliegue de aplicaciones de AI generativa.
A medida que la aceptación de la inteligencia artificial generativa sigue creciendo, la capacidad de construir y desplegar aplicaciones amigables para el usuario se convertirá en una habilidad cada vez más importante. Con AWS y Python, los científicos de datos tienen ahora las herramientas y recursos para cerrar la brecha entre su conocimiento técnico y la necesidad de mostrar sus modelos a los usuarios empresariales mediante UIs seguras y accesibles.
vía: AWS machine learning blog
