En un reciente avance tecnológico, se ha puesto en práctica un entorno de inteligencia artificial y aprendizaje automático en Amazon SageMaker Unified Studio, tras haber detallado la arquitectura necesaria en publicaciones previas. Este nuevo desarrollo se centra en dos perfiles cruciales en el ciclo de IA: los administradores, encargados de la gobernanza e infraestructura mediante plantillas automatizadas, y los científicos de datos, que desarrollan modelos sin preocuparse por la gestión de la infraestructura.
La solución propuesta combina varios componentes para formar una arquitectura de operaciones de inteligencia artificial (AIOps) que facilita el trabajo tanto de administradores como de científicos de datos. Esto permite una integración continua y una entrega de proyectos efectiva. Cada fase, desde el inicio hasta el despliegue, está optimizada para maximizar la eficiencia y trazabilidad.
En la fase inicial, se configura el entorno de SageMaker Unified Studio e implementa la infraestructura necesaria. Esto permite a los científicos de datos crear proyectos que automáticamente activan configuraciones de recursos específicos a través de AWS Lambda, garantizando la disponibilidad de herramientas esenciales desde el comienzo.
Durante la etapa de desarrollo, los científicos pueden construir y evaluar modelos utilizando notebooks Jupyter de SageMaker. Cada ejecución se registra para facilitar el seguimiento de experimentos. Una vez que un modelo es aprobado, una función Lambda coordina el despliegue, asegurando que solo los modelos validados lleguen a producción.
La arquitectura incorpora un enfoque sólido de gobernanza y seguridad, cumpliendo con normativas regulatorias, con automatización de flujos de trabajo y control de acceso basado en roles. Esto minimiza errores y malconfiguraciones, mientras que los mecanismos de auditoría aseguran una trazabilidad completa.
Además, SageMaker Catalog facilita la gestión de datos, permitiendo que los científicos accedan a conjuntos de datos y los utilicen en sus pipelines. Combinado con un enfoque de CI/CD, esto permite a las organizaciones operar eficientemente sus iniciativas de IA, acelerando la producción de ideas mientras se mantienen controles de seguridad.
El marco práctico, respaldado por código disponible en GitHub, se perfila como una herramienta valiosa para organizaciones que buscan optimizar sus flujos de trabajo de IA, permitiendo una rápida transición entre desarrollo y despliegue, asegurando la gobernanza y cumplimiento necesario.
