Desarrollo de un Endpoint de Inferencia en SageMaker con Modelo Personalizado y Contenedor Extendido

Amazon ha lanzado una innovadora funcionalidad dentro de su plataforma Amazon SageMaker, diseñada para crear, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático (ML) de manera escalable y personalizada. Este avance es de gran importancia para sectores como el análisis geoespacial, la bioinformática o el aprendizaje automático cuántico, que requieren soluciones a medida.

La nueva característica permite a los desarrolladores extender la funcionalidad de SageMaker mediante contenedores personalizados. Esto posibilita la incorporación de modelos y dependencias de software personalizadas que no están disponibles en las imágenes de contenedor estándar administradas por SageMaker. Recientemente, se describió la adopción del modelo Prithvi de la NASA, desarrollado en colaboración con IBM, que se basa en la arquitectura de transformadores de visión temporal y ha sido entrenado con datos de Landsat y Sentinel 2.

El modelo Prithvi es capaz de ajustarse para diversas tareas, como la detección de cicatrices por incendios, la clasificación de cultivos y la cartografía de inundaciones, gracias al uso de la biblioteca mmsegmentation. Para implementar este tipo de modelos personalizados en SageMaker, los usuarios deben seguir un proceso que abarca desde la creación de definiciones de modelos personalizadas hasta la carga de artefactos y archivos de inferencia adecuadamente estructurados en Amazon S3.

Un elemento destacado de esta actualización es la posibilidad de integrar librerías y paquetes adicionales que no están presentes en las imágenes de contenedor estándar. Esto otorga a los investigadores y desarrolladores un control total sobre el ambiente y las dependencias de su modelo.

Para desplegar un modelo en SageMaker, es esencial construir una imagen de contenedor que incluya el modelo y sus dependencias, crear un archivo de especificación de compilación, y posteriormente ejecutar una serie de pasos a través de la interfaz de Amazon SageMaker Studio. Una vez establecida la infraestructura, es posible probar el endpoint de inferencia mediante casos de prueba que envían imágenes a ser procesadas y obtienen predicciones en tiempo real.

Este avance refuerza el compromiso de Amazon con la innovación en el ámbito del aprendizaje automático, proporcionando herramientas eficaces y personalizables que facilitan la implementación de soluciones complejas. A medida que el uso de la inteligencia artificial y el análisis de datos sigue en expansión, SageMaker se afirma como una plataforma clave para el desarrollo y despliegue de modelos de machine learning adaptados a necesidades específicas.