El auge de los modelos de lenguaje amplios (LLMs) ha revolucionado la integración de inteligencia artificial en aplicaciones, principalmente a través de llamadas a API. No obstante, muchas empresas prefieren alojar sus propios modelos debido a la importancia de la soberanía de los datos y la personalización específica de la industria, dos aspectos que las API no pueden solucionar por completo.
Amazon SageMaker AI emerge como una solución innovadora para las dificultades del autoalojamiento al gestionar los recursos de GPU mediante puntos finales administrados. Esto permite a los equipos centrarse en mejorar el rendimiento del modelo sin preocuparse por la compleja gestión de la infraestructura. SageMaker AI optimiza el servicio utilizando contenedores de inferencia que aumentan la velocidad y reducen la latencia, simplificando los despliegues aunque se necesite experiencia específica en operaciones de aprendizaje automático.
Sin embargo, lograr un rendimiento óptimo con estos contenedores gestionados requiere una configuración meticulosa. Factores como el tamaño del lote y el grado de paralelismo tensorial pueden influir considerablemente en la latencia y el rendimiento del sistema. Para facilitar este proceso, BentoML ha presentado LLM-Optimizer, una herramienta que automatiza la búsqueda de configuraciones óptimas mediante pruebas sistemáticas, eliminando así el tedioso proceso de prueba y error.
Con un ejemplo práctico, se describen los pasos para identificar configuraciones óptimas para un modelo específico, el Qwen-3-4B, en un punto final de SageMaker AI. El proceso incluye definir limitaciones de rendimiento, ejecutar pruebas de referencia y desplegar la configuración optimizada, todo con el fin de equilibrar la latencia, el rendimiento y los costos.
La optimización de la inferencia se basa en métricas de rendimiento como el número de solicitudes completadas por segundo y la latencia total desde la solicitud hasta la respuesta. Comprender la interacción entre estos factores es esencial, especialmente al trasladar modelos de API a puntos finales de autoalojamiento, donde la responsabilidad de optimización recae en los equipos internos.
La implementación de LLM-Optimizer junto con Amazon SageMaker AI transforma los costosos procesos manuales de ajuste en un enfoque más sistemático y basado en datos. Esto no solo reduce el tiempo que los ingenieros dedican a la configuración sino que también mejora la experiencia del usuario final. En definitiva, la combinación de optimización automatizada con infraestructura gestionada representa un avance significativo hacia la accesibilidad y eficiencia de la inteligencia artificial en el mundo empresarial.
