Los clientes están cada vez más adoptando la inteligencia artificial generativa para mejorar la eficiencia, personalizar experiencias e impulsar la innovación en diversos sectores. Esta tecnología puede utilizarse para una variedad de aplicaciones, como la summarización de textos, el desarrollo de estrategias de marketing personalizadas y la creación de asistentes virtuales esenciales para los negocios. Sin embargo, con el aumento de la adopción de la IA generativa, también se incrementan los costos en áreas como la inferencia, implementación y personalización de modelos. Una gestión eficaz de costos es fundamental para asegurar que estas iniciativas de IA generativa sean sostenibles financieramente y generen un retorno positivo de la inversión.
Amazon Bedrock se presenta como un servicio totalmente administrado que ofrece acceso a modelos fundamentales de alto rendimiento de empresas líderes en IA, como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, y más, a través de una única API. Esta plataforma no solo permite experimentar y evaluar modelos para casos de uso específicos, sino que también facilita su personalización utilizando técnicas como el ajuste fino y la generación aumentada por recuperación. Con el aumento del uso de Amazon Bedrock, la optimización de costos se vuelve esencial para mantener los gastos asociados a la implementación y operación de aplicaciones de IA generativa dentro de los límites presupuestarios de las organizaciones.
Amazon Bedrock introduce un modelo de precios basado en el uso real de los modelos y servicios relacionados, donde las opciones de precios varían dependiendo de la elección del modelo de inferencia y la personalización. Para ayudar a los usuarios a monitorear sus costos, Amazon Bedrock ofrece perfiles de inferencia de aplicaciones y herramientas de etiquetado que facilitan el seguimiento y la gestión de los gastos.
Implementar estrategias de optimización de costos al utilizar Amazon Bedrock puede significar una reducción significativa en los gastos, manteniendo la calidad del desempeño de las aplicaciones. Las recomendaciones incluyen elegir el modelo adecuado para el caso de uso, realizar ingeniería de prompts eficaz, diseñar agentes eficientes y seleccionar las opciones de consumo adecuadas.
Con un enfoque en la distinción entre modelos y la mejora de la eficiencia mediante el enrutamiento de prompts, las empresas pueden beneficiarse de ahorros significativos. Optimizar la claridad de los prompts y aplicar técnicas de caché también contribuyen a una reducción considerable en los costos de inferencia, mejorando la reacción de las aplicaciones.
En conclusión, a medida que las organizaciones continúan adoptando Amazon Bedrock para sus aplicaciones de IA generativa, la implementación de estrategias efectivas de optimización de costos es crucial. Este proceso debe ser dinámico, adaptándose a las necesidades y patrones de uso de cada aplicación para asegurar la sostenibilidad y la efectividad de las iniciativas de inteligencia artificial.
vía: AWS machine learning blog
