Amazon ha ampliado las posibilidades de su plataforma Amazon Bedrock al introducir una función innovadora de implementación bajo demanda para modelos personalizados. Esta actualización permite a los usuarios adaptar modelos fundamentales a sus necesidades específicas, aprovechando técnicas como el ajuste fino y la destilación. La esencia del método es activar los modelos solo cuando sean necesarios, permitiendo procesar solicitudes en tiempo real sin la obligación de pre-provisionar recursos computacionales.
Este nuevo enfoque viene acompañado de un modelo de precios basado en la cantidad de tokens procesados durante la inferencia, ofreciendo así un esquema de «paga según el uso». Este modelo complementa la opción de rendimiento provisionado que ya existía, brindando a los clientes la flexibilidad de elegir el método de implementación que mejor se adapte a sus necesidades en términos de carga de trabajo y costos.
El camino hacia la implementación de modelos personalizados en Amazon Bedrock abarca desde la conceptualización hasta el despliegue final. Todo comienza con la definición del caso de uso y la preparación de los datos. Posteriormente, se personaliza el modelo empleando el ajuste fino o la destilación que ofrece Bedrock. Al concluir la personalización, se procede con la evaluación y el despliegue, destacando la relevancia de la función de implementación bajo demanda.
Amazon facilita el despliegue de estos modelos personalizados mediante dos métodos: a través de su consola, que proporciona una interfaz amigable, o mediante APIs y SDKs. La consola guía a los usuarios de manera sencilla, desde la selección del modelo adecuado hasta la monitorización de su estado tras la implementación.
Es importante tener en cuenta ciertos factores operativos al usar esta nueva función. Aspectos como la latencia, la disponibilidad regional y las limitaciones de cuota pueden influir en la efectividad del servicio. Por ello, Amazon recomienda que los usuarios estén bien informados sobre estos aspectos para optimizar su experiencia y gestionar los costos eficazmente.
En caso de que los usuarios decidan no continuar usando la implementación bajo demanda tras un periodo de prueba, se sugiere una limpieza de recursos para evitar cargos innecesarios, algo que puede realizarse mediante la consola o las APIs disponibles.
Esta novedosa opción de implementación refuerza el compromiso de Amazon por hacer su infraestructura de inteligencia artificial más accesible y flexible. Proporciona a las empresas una manera optimizada de emplear modelos personalizados, ajustando los costos, simplificando operaciones y permitiendo una escalabilidad en respuesta a patrones de uso variables. Este avance representa un paso significativo hacia la optimización de la inteligencia artificial en el ámbito empresarial.
