En un destacado avance en el campo de la inteligencia artificial, Amazon SageMaker ha anunciado importantes actualizaciones para su herramienta de optimización de inferencia. Este conjunto de mejoras está diseñado para aumentar la rapidez y eficiencia de los modelos generativos de IA, ofreciendo capacidades avanzadas que podrían cambiar las reglas del juego en la implementación de estos modelos.
Entre las actualizaciones más notables se encuentra la decodificación especulativa para los modelos Meta Llama 3.1. Esta técnica innovadora acelera el proceso de inferencia al emplear un modelo de lenguaje más ligero y rápido para generar posibles respuestas, las cuales luego son validadas por un modelo de mayor tamaño y precisión. Al permitir evaluaciones simultáneas, se acorta significativamente el tiempo que lleva generar una respuesta.
Otra de las mejoras es el soporte para la cuantización FP8, que es esencial para los modelos de aprendizaje profundo. La cuantización en FP8 disminuye el tamaño de los modelos y mejora la latencia de inferencia en GPUs, proporcionando beneficios como menor uso de memoria, rapidez en cálculos y menor consumo energético. Estas características son especialmente ventajosas para componentes críticos de los modelos como el cache KV y las capas lineales MLP.
A estas innovaciones se suma la capacidad de compilar con NVIDIA TensorRT-LLM. Esta herramienta actualizada permite la compilación adelantada de modelos, lo que reduce el tiempo necesario para su despliegue y la latencia en el autoescalado al eliminar la necesidad de compilar en tiempo real al introducir modelos en nuevas instancias.
Con estas renovaciones, junto a sus características anteriores, SageMaker promete una optimización eficiente de los modelos de IA generativa, reduciendo el tiempo del proceso de meses a tan solo horas. Esto asegura un rendimiento óptimo para cada caso de uso específico, brindando la posibilidad de aplicar técnicas de optimización, validar las mejoras y desplegar los modelos directamente desde SageMaker con facilidad.
La incorporación de estas mejoras consolida a Amazon SageMaker como una herramienta esencial para la implementación eficiente de modelos de IA generativa, ayudando a los usuarios a disminuir costos y mejorar de manera significativa el rendimiento de sus aplicaciones AI.
