En el ámbito de la inteligencia artificial generativa, las organizaciones están adoptando un enfoque estructurado para implementar sus aplicaciones de IA, similar a las prácticas tradicionales de desarrollo de software. Este método implica la creación de entornos de desarrollo y producción separados, cada uno con su propia cuenta de AWS, con el fin de establecer una separación lógica, mejorar la seguridad y optimizar los flujos de trabajo.
Amazon Bedrock es un servicio completamente gestionado que ofrece una elección de modelos de base de alto rendimiento de compañías líderes en IA, como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI y Amazon, a través de una única API. Esto incluye un conjunto amplio de capacidades necesarias para construir aplicaciones de IA generativa con seguridad, privacidad, y un enfoque responsable. A medida que las organizaciones escalan sus iniciativas de IA, a menudo enfrentan desafíos para gestionar y desplegar modelos personalizados de manera eficiente a través de diferentes etapas de desarrollo y regiones geográficas.
Para abordar estos desafíos, Amazon Bedrock introduce dos características clave: Model Share y Model Copy. Estas herramientas están diseñadas para optimizar el ciclo de vida del desarrollo de IA, desde la experimentación inicial hasta el despliegue en producción a nivel global. Facilitan la colaboración entre equipos de desarrollo y producción, optimizan la utilización de recursos y ayudan a las organizaciones a mantener el control y la seguridad durante todo el ciclo de vida del modelo personalizado.
Model Share permite a las organizaciones compartir modelos personalizados que han sido afinados en Amazon Bedrock entre diferentes cuentas de AWS dentro de la misma región y organización. Esta característica es especialmente útil para las organizaciones que mantienen entornos de desarrollo y producción separados.
Por otro lado, Model Copy permite replicar modelos personalizados en diferentes regiones dentro de una misma cuenta. Esta capacidad es valiosa para las organizaciones que requieren un despliegue global de modelos, balanceo de carga regional y soluciones de recuperación ante desastres.
Las organizaciones que implementen Model Share y Model Copy deben tener en cuenta varias consideraciones importantes, como la configuración de cuentas dentro de AWS Organizations, permisos de IAM y políticas de claves KMS si utilizan cifrado. Además, deben verificar que la región de destino soporte el rendimiento adecuado para el modelo que desean copiar y estar al tanto de los costos asociados con el almacenamiento y uso de modelos en múltiples regiones.
Utilizar Model Share y Model Copy no solo ayuda a mejorar la transición entre desarrollo y producción, sino que también fomenta la colaboración entre equipos y optimiza el rendimiento del modelo a escala global mientras se mantiene la seguridad y el cumplimiento normativo. Con la implementación adecuada de estas herramientas, las organizaciones están mejor equipadas para gestionar la complejidad del desarrollo y despliegue de modelos de IA en un mundo cada vez más dinámico y competitivo.
vía: AWS machine learning blog
