Amazon Bedrock se ha establecido como la opción preferida por decenas de miles de clientes en busca de desarrollar una estrategia de inteligencia artificial generativa. Esta herramienta proporciona un método sencillo, rápido y seguro para crear aplicaciones y experiencias avanzadas de IA generativa, impulsando así la innovación.
Las capacidades integrales de Amazon Bedrock ofrecen acceso a una amplia gama de modelos de base de alto rendimiento, permitiendo a las organizaciones elegir la opción más adecuada para sus necesidades específicas. Además, permite personalizar el modelo de manera privada utilizando datos propios mediante técnicas como el ajuste fino y la generación aumentada por recuperación (RAG). Esto se traduce en la creación de agentes gestionados que pueden realizar tareas comerciales complejas.
El ajuste fino de los modelos de lenguaje preentrenados permite a las organizaciones optimizar estos modelos para casos de uso específicos, ofreciendo un rendimiento mejorado y salidas más precisas adaptadas a datos y requisitos únicos. Aprovechando las capacidades de ajuste fino, las empresas pueden desbloquear todo el potencial de la IA generativa al mismo tiempo que mantienen el control sobre el comportamiento del modelo, alineándolo con sus objetivos y valores.
La seguridad en Amazon Bedrock es una prioridad fundamental. La plataforma ha sido diseñada con procedimientos de seguridad en su núcleo, ofreciendo características que protegen los datos y modelos de los clientes. Los aspectos clave de su marco de seguridad incluyen controles de acceso, cifrado de datos, seguridad de red y cumplimiento normativo con diversos estándares y regulaciones de la industria, como HIPAA y SOC.
La personalización del modelo en Amazon Bedrock abarca procesos como el preentrenamiento continuado, el ajuste fino y la destilación de modelos, los cuales permiten transferir conocimiento de un modelo más grande y complejo a uno más ágil. Para llevar a cabo la personalización, es necesario crear conjuntos de datos de entrenamiento y validación, configurar permisos de acceso y analizar los resultados.
Antes de realizar un ajuste fino del modelo, es esencial que las organizaciones preparen sus datos adecuadamente y creen un entorno seguro mediante la configuración de claves de gestión de claves (KMS), así como la creación de instancias de Amazon VPC (Virtual Private Cloud). Estas medidas aseguran que la comunicación y el acceso a los datos de entrenamiento sean seguros y cumplan con los estándares de privacidad.
Tras completar el ajuste fino, las organizaciones deberán adquirir un rendimiento provisionado para utilizar su modelo personalizado en tareas de inferencia. Con estas prácticas en marcha, las empresas pueden implementar sus modelos de manera responsable y segura en Amazon Bedrock, lo que a su vez fomenta la confianza de los usuarios finales y los interesados en la calidad y seguridad de la inteligencia artificial que desarrollan.
vía: AWS machine learning blog
