Amazon ha dado un paso significativo en el ámbito del aprendizaje automático al anunciar una nueva funcionalidad que permite a los usuarios desplegar modelos abiertos y propietarios a través de Amazon SageMaker JumpStart y registrarlos con Amazon Bedrock. Esta integración mejora el acceso a estos modelos mediante las APIs de Amazon Bedrock y permite el uso de características avanzadas como Amazon Bedrock Knowledge Bases y Amazon Bedrock Guardrails.
SageMaker JumpStart, conocido por su capacidad de facilitar el inicio en el aprendizaje automático, ofrece despliegues rápidos para más de 400 modelos populares de inteligencia artificial generativa. Por otro lado, Amazon Bedrock es un servicio completamente gestionado que ofrece una API para el acceso y uso de varios modelos optimizados de inteligencia artificial generativa.
La nueva funcionalidad combina la flexibilidad de SageMaker JumpStart con la experiencia gestionada de Amazon Bedrock, proporcionando controles de seguridad avanzados, infraestructura escalable y capacidades de monitoreo exhaustivo. Esta colaboración permite a los desarrolladores combinar lo mejor de ambos servicios, ofreciendo una interfaz consistente gracias a la API Converse de Amazon Bedrock. Esta API estandariza la interacción con los modelos, permitiendo un código unificado que funciona sin necesidad de ajustes específicos.
El proceso de implementación de estos modelos comienza con su despliegue en SageMaker JumpStart, seguidos de su registro con Amazon Bedrock y su invocación mediante las APIs de Amazon Bedrock. Además, se pueden configurar Amazon Bedrock Guardrails para garantizar la seguridad y eficiencia del proceso, bloqueando contenido inapropiado o datos personales identificables.
Este avance facilita la creación de aplicaciones generativas de inteligencia artificial al simplificar la integración de modelos, permitiendo a los desarrolladores construir sobre una amplia biblioteca de modelos de clase mundial. La integración entre SageMaker JumpStart y Amazon Bedrock está disponible en todas las regiones de AWS, facilitando a las organizaciones la reducción de la complejidad al trabajar con una variedad de modelos generativos.
