En el día de hoy, Amazon ha introducido una significativa actualización en su herramienta SageMaker HyperPod, que ahora permite el despliegue de modelos base desde Amazon SageMaker JumpStart, así como modelos personalizados desde Amazon S3 o Amazon FSx. Esta innovación ofrece a los usuarios la capacidad de entrenar, ajustar y desplegar modelos utilizando los mismos recursos informáticos de HyperPod, optimizando la utilización de recursos a lo largo de todo el ciclo de vida del modelo.
SageMaker HyperPod, que proporciona una infraestructura de alto rendimiento y resiliencia diseñada para el entrenamiento y ajuste de modelos a gran escala, ha sido adoptada desde su lanzamiento en 2023 por creadores de modelos base que buscan reducir costos y tiempos de inactividad, y acelerar su llegada al mercado. Con el soporte de Amazon EKS, los usuarios pueden orquestar sus Clusters HyperPod, facilitando la gestión de recursos y procesos.
Entre las nuevas funcionalidades destacadas está la capacidad de desplegar más de 400 modelos de pesos abiertos con un solo clic desde SageMaker JumpStart, y la flexibilidad para desplegar modelos personalizados desde distintas fuentes. Las organizaciones que emplean Kubernetes como parte de su estrategia de inteligencia artificial generativa se beneficiarán de una implementación más eficiente y sencilla.
El despliegue automatizado basado en la demanda permitirá que los modelos gestionen picos de tráfico optimizando el uso de recursos en momentos de menor actividad. Además, la gobernanza de tareas de HyperPod garantizará una utilización eficaz de los recursos al priorizar las cargas de trabajo de inferencia.
Estos avances están pensados para distintos tipos de usuarios, desde administradores de sistemas hasta científicos de datos e ingenieros de operaciones de Machine Learning, proporcionando herramientas y métricas para facilitar la observabilidad y el manejo de cargas de trabajo de inferencia.
Con estos desarrollos, Amazon SageMaker HyperPod ofrece un camino claro para que las organizaciones optimicen el ciclo de vida de sus modelos de inteligencia artificial, permitiendo una integración más fluida entre el entrenamiento y la producción. Este enfoque promete mejorar no solo la eficiencia operativa, sino también la rapidez con que los modelos se implementan en entornos productivos.
