Automatización de Inferencia por Lotes en Amazon Bedrock: Cómo Construir una Canalización Escalable y Eficiente

Elena Digital López

Amazon ha introducido Amazon Bedrock, un servicio completamente gestionado que transforma la manera en que las empresas interactúan con modelos de inteligencia artificial de última generación. Mediante una única API, los usuarios tienen la posibilidad de acceder a un conjunto de modelos base proporcionados por empresas influyentes como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI y Amazon, ofreciendo así un enfoque integrado que prioriza la seguridad, privacidad y uso responsable de la inteligencia artificial.

Una de las funcionalidades más destacadas de Amazon Bedrock es la inferencia por lotes. Este proceso está diseñado para manejar grandes volúmenes de datos de manera eficaz, particularmente útil para aquellas aplicaciones que no requieren resultados en tiempo real. La inferencia por lotes resulta ideal para tareas como la obtención de embeddings, extracción de entidades, evaluaciones de modelos, así como la categorización y resumen de textos para informes empresariales. Alineada con la eficiencia y el ahorro, esta opción ofrece un descuento del 50% con respecto al precio bajo demanda.

No obstante, la inferencia por lotes tenía inicialmente la limitación de 10 trabajos por modelo y por región. Amazon, reconociendo la necesidad de una solución más flexible, ha implementado una arquitectura escalable que utiliza AWS Lambda y Amazon DynamoDB para sortear esta restricción. Esta innovación permite automatizar la gestión de las colas de trabajo, monitoreando espacios disponibles y enviando nuevos trabajos conforme los recursos se liberen.

El proceso operativo empieza con el usuario cargando archivos en un bucket de Amazon S3. Posteriormente, un proceso facilitado por Lambda genera entradas de trabajo en una tabla DynamoDB marcadas como pendientes, lo cual es esencial para hacer un seguimiento y gestión eficiente de los trabajos de inferencia. Un evento programado por Amazon EventBridge activa funciones Lambda cada 15 minutos para manejar estos trabajos, actualizando los estados de acuerdo a la información proporcionada por Amazon Bedrock y evaluando los espacios de trabajo disponibles para procesar los trabajos en cola.

La arquitectura no solo garantiza una operación eficiente, sino que también está equipada para manejar posibles errores, almacenando un registro detallado que facilite la resolución de inconvenientes. Completado cada trabajo, los resultados se almacenan en el bucket de S3, asegurando un acceso cómodo a la información generada.

Además de su robustez técnica, esta solución de Amazon Bedrock ofrece significativos beneficios como la automatización de la gestión de colas, maximizando así el rendimiento mediante un manejo dinámico de los espacios de trabajo. Esto, sumado al considerable descuento para el procesamiento masivo, optimiza los costos de manera notable.

Amazon motiva a las empresas a implementar y personalizar esta solución según sus propias necesidades, lo que podría no solo mejorar los flujos de trabajo de inferencia, sino también permitir una administración más eficaz de tareas de inteligencia artificial generativa a una escala considerable. A través de Amazon Bedrock, las empresas ahora cuentan con herramientas avanzadas para afrontar los desafíos del procesamiento masivo de datos de manera escalable y económica.

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