Las empresas están utilizando cada vez más modelos de base generativa de inteligencia artificial para transformar sus aplicaciones y mantenerse competitivas. Aunque estos modelos ofrecen capacidades impresionantes por defecto, para lograr una verdadera ventaja competitiva, es necesario realizar una personalización exhaustiva mediante preentrenamiento o ajuste fino. No obstante, estos procesos requieren conocimientos avanzados en inteligencia artificial, computación de alto rendimiento y acceso rápido al almacenamiento, lo cual puede resultar muy costoso para muchas organizaciones.
Amazon Web Services propone el uso de servicios gestionados como Amazon SageMaker para afrontar estos desafíos. Esta plataforma proporciona soluciones para optimizar los recursos computacionales y simplificar la complejidad del entrenamiento y ajuste de modelos. Las empresas enfrentan numerosos retos al implementar y gestionar iniciativas de aprendizaje automático, entre ellos, escalar operaciones para manejar grandes volúmenes de datos, agilizar el desarrollo de soluciones de aprendizaje automático y gestionar infraestructuras complejas sin perder de vista los objetivos principales de negocio. Además, deben optimizar costos, asegurar el cumplimiento de la seguridad de los datos y democratizar el acceso a las herramientas de aprendizaje automático entre sus equipos.
Para superar estos obstáculos, Amazon SageMaker ofrece una serie de herramientas para construir y entrenar modelos a gran escala, mientras se externaliza la gestión de la infraestructura subyacente. Entre sus beneficios se encuentra la posibilidad de escalar clústeres de entrenamiento a miles de aceleradores y elegir el tipo de instancia más adecuado, optimizando así el presupuesto de entrenamiento. Esto permite a las empresas mantener una experiencia consistente para los equipos de aprendizaje automático.
SageMaker proporciona dos alternativas para el preentrenamiento y ajuste fino distribuidos: SageMaker training jobs y SageMaker HyperPod. La primera ofrece una experiencia gestionada, centrada en el desarrollo de modelos sin la carga de gestionar infraestructuras. HyperPod, por otro lado, proporciona un control profundo sobre la infraestructura, ideal para empresas que requieren una personalización extensa y control detallado.
Cada opción de SageMaker presenta ventajas distintivas y su elección dependerá de las necesidades específicas de cada organización, así como del nivel de control sobre la infraestructura de entrenamiento que se desee. La decisión entre HyperPod y los training jobs debe alinearse con las preferencias de flujo de trabajo y los requisitos de personalización necesarios para impulsar la innovación y la eficiencia, en un entorno donce el aprendizaje automático es crucial para el éxito competitivo.
