En la creciente esfera de la inteligencia artificial generativa, las organizaciones están adoptando un enfoque más sistemático para la implementación de sus aplicaciones de IA, reflejando las prácticas tradicionales de desarrollo de software. Este enfoque contempla la creación de entornos de desarrollo y producción separados, cada uno con su propia cuenta de AWS, lo que permite establecer una separación lógica, mejorar la seguridad y optimizar los flujos de trabajo.
En este contexto, Amazon Bedrock se presenta como un servicio completamente gestionado, ofreciendo una selección de modelos de base de alto rendimiento provenientes de compañías líderes en IA como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI y Amazon, a través de una API única. Este servicio incluye un conjunto amplio de capacidades esenciales para construir aplicaciones de IA generativa con un enfoque en la seguridad, privacidad y responsabilidad. Sin embargo, a medida que las organizaciones amplían sus iniciativas de IA, se enfrentan a desafíos en la gestión y despliegue eficiente de modelos personalizados a través de distintas fases de desarrollo y diversas zonas geográficas.
Para enfrentar estos desafíos, Amazon Bedrock ha introducido dos características fundamentales: Model Share y Model Copy. Estas herramientas están diseñadas para optimizar el ciclo de vida del desarrollo de IA, desde la experimentación inicial hasta el despliegue global. Facilitan la colaboración entre equipos de desarrollo y producción, mejoran la utilización de recursos y ayudan a las organizaciones a mantener el control y la seguridad durante todo el ciclo de vida del modelo personalizado.
La función Model Share permite compartir modelos personalizados afinados en Amazon Bedrock entre diferentes cuentas de AWS dentro de la misma región y organización, siendo especialmente útil para aquellas organizaciones que mantienen entornos de desarrollo y producción separados.
Por su parte, Model Copy ofrece la posibilidad de replicar modelos personalizados en diferentes regiones dentro de una misma cuenta. Esto es invaluable para organizaciones que requieren un despliegue global de modelos, balanceo de carga regional y estrategias de recuperación ante desastres.
No obstante, las organizaciones que implementen Model Share y Model Copy deben considerar aspectos como la configuración de cuentas dentro de AWS Organizations, los permisos de IAM y las políticas de claves KMS en casos de cifrado. Además, es crucial verificar que la región de destino soporte el rendimiento adecuado para el modelo que desean replicar y estar conscientes de los costos asociados con el almacenamiento y uso de modelos en múltiples regiones.
El uso de Model Share y Model Copy no solo mejora la transición entre desarrollo y producción, sino que también promueve la colaboración entre equipos y optimiza el desempeño del modelo a nivel global mientras se mantiene la seguridad y se cumple con normativas. Con la implementación correcta de estas herramientas, las organizaciones están mejor preparadas para gestionar la complejidad del desarrollo y despliegue de modelos de IA en un entorno cada vez más dinámico y competitivo.
