Amazon ha introducido una nueva función en su plataforma Amazon Bedrock que promete revolucionar la forma en que se utilizan los modelos de inteligencia artificial. Se trata de una opción de implementación bajo demanda para modelos personalizados, que permite a los usuarios adaptar modelos a sus necesidades específicas gracias a herramientas de ajuste fino y destilación.
Este enfoque innovador significa que los modelos personalizados pueden activarse solo cuando son necesarios, procesando solicitudes en tiempo real sin necesidad de recursos computacionales pre-provisionados. Además, introduce un modelo de precios basado en tokens, cobrando en función del número de tokens procesados durante la inferencia, ofreciendo así una flexibilidad sin precedentes para gestionar costos según el uso.
El proceso para implementar modelos personalizados en Bedrock abarca desde la conceptualización hasta la fase final de despliegue. Comienza con la definición del caso de uso y la preparación de datos, seguida de la personalización del modelo utilizando las herramientas proporcionadas por la plataforma. Una vez personalizado, el modelo es evaluado y desplegado, donde la implementación bajo demanda juega un papel crucial.
Los usuarios tienen dos opciones para implementar sus modelos: a través de la consola de Amazon Bedrock, que facilita el proceso con una interfaz amigable, o mediante APIs y SDKs para quienes buscan una integración más técnica. Al usar la consola, el proceso se presenta de manera guiada, permitiendo supervisar cada etapa, desde la selección del modelo hasta la creación de la implementación.
No obstante, es crucial considerar ciertos aspectos operativos, como la latencia, la disponibilidad regional y las limitaciones de cuota, que pueden afectar la eficacia de la solución. Amazon recomienda a los usuarios familiarizarse con estos factores y con estrategias de gestión de costos.
En caso de que los usuarios decidan no continuar con esta función tras su prueba, es necesario eliminar los recursos utilizados para evitar cargos adicionales. Este proceso es sencillo y puede realizarse tanto vía consola como mediante APIs.
Esta nueva opción de implementación reafirma el compromiso de Amazon por ofrecer una infraestructura de inteligencia artificial más accesible y flexible. La posibilidad de implementar modelos personalizados bajo demanda representa un avance importante para optimizar costos, simplificar operaciones y adaptarse a patrones de uso cambiantes.
