Amazon ha lanzado una nueva función de implementación bajo demanda para modelos personalizados a través de su plataforma Amazon Bedrock. Esta novedad permite a los clientes adaptar versiones de los modelos fundamentales a sus necesidades específicas, gracias a características como el ajuste fino y la destilación. Con la implementación bajo demanda, los modelos personalizados pueden activarse solo cuando son necesarios, procesando las solicitudes en tiempo real sin requerir recursos computacionales pre-provisionados.
El nuevo enfoque incluye un modelo de precios basado en tokens, que cobra en función del número de tokens procesados durante la inferencia. Este modelo «paga según el uso» complementa la opción de rendimiento provisionado existente, proporcionando a los usuarios la flexibilidad de elegir el método de implementación que mejor se adapte a sus requerimientos específicos de carga de trabajo y objetivos de costos.
El proceso para implementar modelos personalizados en Amazon Bedrock incluye fases desde la conceptualización hasta la implementación, comenzando por la definición del caso de uso y la preparación de datos. Luego, se realiza una personalización del modelo mediante las herramientas de ajuste fino o destilación proporcionadas por Bedrock. Una vez que el modelo ha sido personalizado, se inicia la fase de evaluación y despliegue, donde la implementación bajo demanda cobra especial relevancia.
Los usuarios pueden implementar sus modelos personalizados de dos maneras: a través de la consola de Amazon Bedrock, que ofrece una interfaz amigable, o mediante el uso de APIs y SDKs. Para quienes opten por la consola, el proceso es sencillo y guiado, desde la selección del modelo hasta la creación de la implementación, donde se puede supervisar el estado de la misma.
Sin embargo, se deben tener en cuenta ciertas consideraciones operativas al implementar esta nueva función. Factores como la latencia, la disponibilidad regional y las limitaciones de cuota pueden impactar la efectividad de la solución. Por ello, se recomienda a los usuarios que adquieran un buen conocimiento sobre estos aspectos, así como estrategias de gestión de costos.
Si los usuarios deciden no continuar con la funcionalidad de implementación bajo demanda tras su prueba, es importante realizar una limpieza de los recursos para evitar cargos innecesarios. Esto se puede hacer fácilmente, ya sea a través de la consola o utilizando las APIs disponibles.
La introducción de esta opción de implementación subraya el compromiso de Amazon por hacer más accesible y flexible la infraestructura de inteligencia artificial, ofreciendo a las empresas una forma optimizada de utilizar modelos personalizados a la medida de sus necesidades. La implementación de modelos personalizados bajo demanda es un avance significativo para optimizar los costos, simplificar operaciones y escalar según los patrones de uso variable.
vía: AWS machine learning blog
