Amazon SageMaker ha dado un paso significativo en la evolución de las herramientas de inteligencia artificial al introducir un nuevo editor visual para su plataforma de orquestación de flujos de trabajo sin servidor. Esta innovación promete transformar la forma en que los científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático desarrollan y despliegan modelos de inteligencia artificial generativa, especialmente en el ámbito de las operaciones de modelos de base (FMOps).
Este avanzado editor visual permite a los usuarios construir, ajustar, evaluar, registrar y desplegar modelos AI generativos de manera sencilla. Un caso específico es la personalización de grandes modelos de lenguaje, como el Llama 3.x de Meta, con el fin de generar resúmenes financieros a partir de informes de la SEC. Esta capacidad de automatización es crucial, ya que posibilita la continua actualización de los modelos con datos del mundo real, como los reportes financieros trimestrales.
El proceso de automatización comienza afinando el modelo Llama 3 con un dataset de la SEC. Luego, el modelo es preparado para realizar inferencias en tiempo real. La evaluación del rendimiento se realiza con la biblioteca fmeval. Si el modelo cumple con los estándares de calidad, se registra en el SageMaker Model Registry. En caso contrario, el proceso se detiene, garantizando que solo los modelos de alto rendimiento sean utilizados.
La herramienta es altamente escalable, permitiendo la ejecución simultánea de numerosos flujos de trabajo. Además, ofrece la opción de guardar el diseño del pipeline en formato JSON, proporcionando flexibilidad y la posibilidad de reanudar esfuerzos en cualquier momento.
Con su capacidad de integrar múltiples scripts y su escalabilidad automática, Amazon SageMaker se reafirma como una solución poderosa para gestionar modelos de AI/ML a gran escala, consolidando su liderazgo en el uso práctico de la inteligencia artificial generativa en entornos empresariales.
