Las organizaciones están encontrando en los modelos de fundación abiertos (FMs) una herramienta poderosa para construir aplicaciones de inteligencia artificial personalizadas, adaptadas a sus dominios y tareas específicas. Sin embargo, el proceso de implementación de estos modelos puede ser arduo, consumiendo hasta un 30% del tiempo total del proyecto. Esto se debe a que los ingenieros deben optimizar minuciosamente los tipos de instancias y configurar los parámetros de servicio a través de pruebas exhaustivas, lo que requiere un amplio conocimiento técnico y un enfoque iterativo.
Para facilitar esta tarea, Amazon ha lanzado Bedrock Custom Model Import, una API que simplifica el despliegue de modelos personalizados, permitiendo a los desarrolladores subir los pesos de los modelos y dejar que AWS gestione el proceso de implementación de forma óptima y totalmente administrada. Esta solución no solo asegura un despliegue efectivo y rentable, sino que también se ocupa de la escalabilidad automática, incluyendo la capacidad de escalar a cero. Esto significa que, en caso de no haber invocaciones durante cinco minutos, el modelo se apaga automáticamente, haciendo que los costos se ajusten a la utilización real, cobrando únicamente por los intervalos de cinco minutos activos.
Antes de llevar estos modelos a producción, es esencial evaluar su rendimiento utilizando herramientas de benchmarking que puedan detectar proactivamente problemas y verificar que las implementaciones sean capaces de manejar la carga esperada en producción. En un esfuerzo por ayudar a las organizaciones, se ha iniciado una serie de publicaciones en un blog que explora DeepSeek y los FMs abiertos en Amazon Bedrock Custom Model Import, incluyendo el proceso de benchmarking de rendimiento de modelos personalizados utilizando herramientas de código abierto populares como LLMPerf y LiteLLM.
LiteLLM se presenta como una herramienta versátil que permite tanto su uso como SDK de Python como servidor proxy para acceder a más de 100 FMs diferentes mediante un formato estandarizado. Esta herramienta es esencial para invocar modelos personalizados y optimizar la configuración de invocación, estableciendo parámetros que permiten simular un tráfico real y evaluar el rendimiento.
Configurando scripts adecuados, los ingenieros pueden determinar métricas críticas como la latencia y el rendimiento, que son fundamentales para el éxito de las aplicaciones basadas en modelos de inteligencia artificial. Con la ayuda de LLMPerf, se pueden evaluar cargas de tráfico diferentes, simulando múltiples clientes que envían solicitudes concurrentes, mientras se recopilan métricas de rendimiento en tiempo real. Esto permite no solo prever problemas en producción, sino también ayudar a la estimación de costos mediante el seguimiento de las copias activas del modelo en Amazon CloudWatch.
Por último, aunque Amazon Bedrock Custom Model Import simplifica la implementación y escalamiento de modelos, el benchmarking de rendimiento sigue siendo esencial para predecir el comportamiento en producción y comparar modelos en métricas clave como costo, latencia y throughput. Las organizaciones que busquen aprovechar al máximo sus modelos personalizados deben explorar estas herramientas y recursos para garantizar una implementación exitosa y eficiente de sus aplicaciones de inteligencia artificial.
vía: AWS machine learning blog
