Durante la conferencia AWS re:Invent 2024, Amazon Web Services (AWS) presentó una innovación significativa destinada a optimizar el desarrollo de inteligencia artificial generativa. La novedad se centra en la integración del servicio Amazon SageMaker HyperPod con Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), permitiendo un uso más eficiente de los recursos de computación acelerada compartidos. Esta mejora puede generar un ahorro de costos significativo, estimado en hasta un 40%.
La gobernanza de tareas en SageMaker HyperPod otorga a los administradores la capacidad de gestionar de forma eficaz la asignación de recursos a diferentes equipos y proyectos. Además, permite establecer políticas prioritarias para diversos tipos de tareas. Esto favorece a las organizaciones al reducir el tiempo necesario para lanzar productos al mercado y mitigar la complejidad de coordinar recursos, permitiéndoles centrarse en la innovación en inteligencia artificial generativa.
AWS también compartió una serie de mejores prácticas para maximizar el valor de esta herramienta, asegurando tanto una experiencia administrativa fluida como una gestión eficaz por parte de los científicos de datos. Un aspecto crucial es la administración de la capacidad de cómputo, que permite a los administradores definir asignaciones de recursos específicas para cada equipo, determinando sus tareas y prioridades en relación con otros equipos. Las estrategias de cuota y la asignación de peso facilitan una gestión óptima del uso compartido de recursos.
El sistema ofrece una observabilidad robusta mediante un tablero que muestra la utilización de recursos, brindando a los administradores una comprensión clara del rendimiento del cluster. Para análisis más detallados, pueden integrarse herramientas adicionales como Amazon Managed Prometheus y Grafana.
Para los científicos de datos, es fundamental contar con acceso adecuado y control en la infraestructura. Mediante roles basados en control de acceso, los equipos pueden gestionar sus permisos de manera eficiente, permitiéndoles enviar tareas con las prioridades correctas. Además, herramientas como HyperPod CLI simplifican la interacción con el sistema, favoreciendo una experimentación y ajuste más ágiles de las tareas.
SageMaker HyperPod ofrece además escenarios prácticos que ilustran cómo empresas y startups pueden optimizar el uso de recursos y reducir tiempos de espera en sus tareas. Diseñado para escalabilidad y eficiencia, este sistema se presenta como un aliado crucial para aquellos que desarrollan avanzadas soluciones de inteligencia artificial en la nube.
