A medida que los modelos de inteligencia artificial se vuelven más sofisticados y especializados, la capacidad de entrenar y personalizar rápidamente estos modelos puede marcar la diferencia entre ser líder en la industria o quedar rezagado. Por esta razón, cientos de miles de clientes utilizan la infraestructura, herramientas y flujos de trabajo completamente gestionados de Amazon SageMaker AI para escalar y avanzar en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial. Desde su lanzamiento en 2017, SageMaker AI ha transformado la forma en que las organizaciones abordan este desarrollo al reducir la complejidad y maximizar el rendimiento. En los últimos años, Amazon ha continuado innovando en esta plataforma, añadiendo más de 420 nuevas capacidades, mejorando las herramientas para construir, entrenar y desplegar modelos de inteligencia artificial de manera rápida y eficiente.
Una de las novedades más destacadas es el Amazon SageMaker HyperPod, lanzado en 2023. Esta infraestructura está diseñada para reducir la complejidad y maximizar la eficiencia en la construcción de modelos de IA, permitiendo escalar el desarrollo de modelos generativos a través de miles de aceleradores de IA y reduciendo los costos de entrenamiento de modelos base en hasta un 40%. Muchos de los modelos más destacados de la actualidad se entrenan en SageMaker HyperPod, incluidos los de empresas como Hugging Face, Salesforce y Amazon. Este enfoque ha permitido a Amazon ahorrar meses de trabajo y aumentar la utilización de los recursos de computación a más del 90%.
Para optimizar aún más los flujos de trabajo y acelerar el desarrollo de modelos, ahora se cuenta con una nueva interfaz de línea de comandos (CLI) y un kit de desarrollo de software (SDK) que simplifican la gestión de la infraestructura, unifican la presentación de trabajos de entrenamiento e inferencia y permiten flujos de trabajo personalizados. Además, la nueva capacidad de observabilidad en SageMaker HyperPod mejora significativamente la manera en que se monitorean y optimizan las cargas de trabajo de desarrollo de modelos. Con un panel unificado en Amazon Managed Grafana, los equipos pueden visualizar métricas de rendimiento y salud de clusters en una sola vista, permitiendo identificar cuellos de botella rápidamente y optimizar los recursos computacionales.
También se han implementado versiones mejoradas para facilitar el despliegue de modelos generativos mediante Amazon SageMaker JumpStart, que permite importar y utilizar modelos abiertos de manera rápida. A esto se suma la capacidad de conectarse de manera remota a SageMaker desde entornos de desarrollo locales como Visual Studio Code, lo que proporciona flexibilidad y acceso a herramientas personalizadas sin sacrificar la seguridad y el rendimiento de la nube.
Con la introducción de MLflow 3.0, ahora es más sencillo gestionar experimentos de modelos y obtener información detallada sobre su comportamiento y rendimiento. Este servicio gestionado está siendo utilizado por empresas líderes como Cisco y Xometry para optimizar la gestión a gran escala de sus experimentos de inteligencia artificial.
Amazon SageMaker AI continúa posicionándose como una herramienta esencial en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial, proporcionando a las organizaciones las capacidades necesarias para mantenerse competitivas en un entorno cada vez más complejo y exigente.
vía: AWS machine learning blog
