La creación de modelos de base personalizados en inteligencia artificial plantea importantes desafíos en la coordinación de diversos activos a lo largo del ciclo de desarrollo, como datasets, infraestructura de computación, arquitecturas de modelos y despliegues en producción. Los científicos de datos deben generar y refinar conjuntos de datos de entrenamiento, crear evaluadores personalizados para evaluar la calidad y seguridad del modelo, y realizar ajustes continuos para optimizar su rendimiento. Sin embargo, a medida que estos flujos de trabajo se expanden a través de equipos y entornos, el seguimiento de las versiones específicas de datasets, configuraciones de evaluadores y hiperparámetros que dieron lugar a cada modelo se vuelve complicado. A menudo, los equipos dependen de documentación manual en cuadernos o hojas de cálculo, lo que dificulta la reproducción de experimentos exitosos y la comprensión de la procedencia de los modelos en producción.
Este desafío se intensifica en entornos empresariales donde se manejan múltiples cuentas de AWS para desarrollo, pruebas y producción. Con el paso de los modelos por los pipelines de despliegue, es necesario mantener visibilidad sobre sus datos de entrenamiento, criterios de evaluación y configuraciones, lo que exige una significativa coordinación. Sin un seguimiento automatizado, los equipos pierden la capacidad de rastrear modelos desplegados hasta sus orígenes o compartir activos de manera consistente a través de experimentos.
Amazon SageMaker AI ofrece soluciones para la gestión y seguimiento de los activos utilizados en el desarrollo de inteligencia artificial generativa. Con esta plataforma, es posible registrar y versionar modelos, datasets y evaluadores personalizados, capturando automáticamente las relaciones y la historia de cada uno a medida que se realiza el ajuste, la evaluación y el despliegue de modelos. Esto no solo disminuye la carga del seguimiento manual, sino que proporciona una visibilidad completa sobre cómo se crearon los modelos, desde la base hasta el despliegue en producción.
Una de las características destacadas de SageMaker AI es la capacidad de gestionar versiones de datasets a través de experimentos. A medida que se refina la información de entrenamiento, se pueden crear múltiples versiones de los conjuntos de datos. Al registrar un dataset en SageMaker AI, se proporciona la ubicación en S3 y metadatos que lo describen. Esto permite crear nuevas versiones a medida que evoluciona la data, con cada versión siendo rastreada de forma independiente.
Además, se pueden crear evaluadores personalizados reutilizables que abordan criterios específicos de calidad y seguridad en el desarrollo de modelos. Estos evaluadores están implementados a través de funciones Lambda en AWS y pueden ser versionados y reutilizados en diferentes modelos y datasets.
La capacidad de seguimiento de linaje en SageMaker AI facilita el rastreo automático de relaciones entre activos durante el ciclo de desarrollo. Al crear trabajos de ajuste fino, la plataforma vincula automáticamente los datos de entrenamiento, modelos base y modelos de salida, eliminando la necesidad de documentar manualmente qué activos fueron utilizados en cada experimento. A través de esta visualización de linaje, es posible rastrear cualquier modelo en producción hasta su origen, lo que resulta especialmente valioso para la gobernanza y la reproducibilidad.
Con la integración de MLflow para el seguimiento de experimentos, las capacidades de personalización de modelos de SageMaker AI permiten vincular automáticamente los trabajos de entrenamiento con los experimentos en MLflow, lo que facilita la comparación de múltiples candidatos y la identificación del mejor modelo.
La disponibilidad de estas herramientas en las regiones soportadas de AWS promete transformar los activos de los modelos en flujos de trabajo trazables y reproducibles listos para producción, empezando desde la carga y versionado de datasets hasta el ajuste y despliegue de modelos. Para comenzar, los usuarios pueden acceder a Amazon SageMaker AI Studio, donde podrán registrar sus datasets y configuraciones de evaluadores para obtener la máxima eficiencia en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial generativa.
vía: AWS machine learning blog
