Las empresas de diversos sectores han comenzado a utilizar modelos de base para transformar sus aplicaciones y mantenerse competitivas en el mercado. A pesar de que estos modelos ofrecen capacidades impresionantes de manera estándar, alcanzar una verdadera ventaja competitiva a menudo requiere una personalización profunda del modelo mediante el preentrenamiento o el ajuste fino. Sin embargo, estos enfoques demandan conocimientos avanzados en inteligencia artificial, computación de alto rendimiento y acceso rápido al almacenamiento, lo que puede resultar prohibitivamente costoso para muchas organizaciones.
Al explorar cómo las organizaciones pueden enfrentar estos desafíos, Amazon Web Services propone el uso de servicios gestionados como Amazon SageMaker. Esta plataforma ofrece soluciones para optimizar los recursos informáticos y reducir la complejidad en el entrenamiento y ajuste de modelos.
Las empresas se enfrentan a numerosos retos para implementar y gestionar iniciativas de aprendizaje automático (ML) de manera efectiva. Entre estos desafíos se incluyen escalar operaciones para manejar grandes volúmenes de datos, agilizar el desarrollo de soluciones de ML y gestionar infraestructuras complejas sin desviar el enfoque de los objetivos principales de negocio. Además, las organizaciones deben optimizar costos, asegurar compliance con la seguridad de los datos y democratizar el acceso y uso de herramientas de ML entre equipos.
Para enfrentar estos obstáculos, Amazon SageMaker ofrece una gama de herramientas para construir y entrenar modelos a gran escala, mientras se externaliza la gestión de la infraestructura subyacente. Entre sus ventajas se encuentra la capacidad de escalar clústeres de entrenamiento a miles de aceleradores, alternativamente por SageMaker puedes también elegir el tipo de instancia más adecuado para optimizar el presupuesto de entrenamiento, lo que permite a las empresas mantener una experiencia consistente para los equipos de ML.
Además, SageMaker proporciona dos opciones para el preentrenamiento y ajuste fino distribuidos: SageMaker training jobs y SageMaker HyperPod. La primera opción brinda una experiencia de usuario gestionada, enfocándose en el desarrollo de modelos sin la carga de la gestión de infraestructuras. La segunda, HyperPod, ofrece un control profundo sobre la infraestructura, ideal para empresas que requieren una personalización extensa y control granular.
Cada opción de SageMaker presenta ventajas diferentes y su elección depende de las necesidades específicas de cada organización, así como del nivel de control deseado sobre la infraestructura de entrenamiento. La decisión entre HyperPod y los training jobs deberá alinearse con las preferencias de flujo de trabajo y los requisitos de personalización necesarios para impulsar la innovación y eficiencia en un entorno empresarial donde el aprendizaje automático se convierte en un factor clave para el éxito competitivo.
vía: AWS machine learning blog
