En el dinámico contexto del mundo empresarial actual, las organizaciones están adoptando un enfoque segmentado para sus operaciones de inteligencia artificial, dividiendo responsabilidades entre equipos especializados a fin de optimizar tanto el desarrollo como la implementación de modelos avanzados. En este ecosistema, el equipo de investigación de IA se enfoca en el diseño y perfeccionamiento de modelos mediante técnicas avanzadas de entrenamiento, mientras que el equipo de hospedaje se encarga de desplegar estos modelos en una variedad de entornos, desde la fase de desarrollo hasta la de producción.
Una herramienta clave en este proceso es Amazon Bedrock Custom Model Import, la cual proporciona al equipo de hospedaje la capacidad de importar y manejar modelos personalizados que están construidos sobre arquitecturas como Meta Llama 2 y Mistral, con un modelo de precios flexible basado en el uso bajo demanda. Esta opción permite la integración de modelos con pesos en el formato de Hugging Face safetensors desde plataformas como Amazon SageMaker o Amazon S3, optimizando así la sinergia con los modelos ya existentes de Amazon Bedrock.
No obstante, una complicación significativa en estos procesos es el acceso a los artefactos de estos modelos que están almacenados en cuentas de AWS distintas. Habitualmente, los resultados obtenidos en las etapas de entrenamiento, como los pesos del modelo, se guardan en depósitos S3 dentro de la cuenta del equipo encargado de la investigación y el equipo de hospedaje debe acceder a estos datos para llevar a cabo el despliegue. La función de acceso entre cuentas de Amazon Bedrock Custom Model Import facilita esta operación, permitiendo una configuración que enlaza directamente los depósitos de S3 con las cuentas de hospedaje, optimizando los flujos de trabajo sin poner en riesgo la seguridad de la información.
Un ejemplo ilustrativo de esta colaboración se encuentra en Salesforce, donde el equipo de plataforma de IA ha resaltado cómo esta herramienta ha simplificado la configuración y aliviado la carga operativa al mantener los modelos seguros y en su ubicación original.
Para maximizar la eficiencia y minimizar los riesgos, se han propuesto una serie de pasos que permiten establecer el acceso entre cuentas de manera segura. Esto incluye asegurar los permisos necesarios a través de roles de IAM y configurar políticas de recursos en los depósitos de S3 y las claves de AWS KMS, asegurando así la integridad y seguridad de los datos. Estas configuraciones no solo son esenciales para que el equipo de hospedaje acceda eficientemente a los modelos requeridos, sino también para que cada equipo mantenga sus propias políticas de seguridad y autonomía operativa.
Con el aumento en la adopción de herramientas como Amazon Bedrock, esta estrategia de dividir equipos y optimizar accesos se está convirtiendo en un estándar operativo para las organizaciones que buscan maximizar el potencial de la inteligencia artificial mientras aseguran una operación segura y eficiente.
