Las organizaciones que emplean aplicaciones de inteligencia artificial (IA) para servir a múltiples clientes enfrentan un desafío importante: realizar un seguimiento eficiente del uso de modelos a través de diferentes segmentos de inquilinos. En este contexto, Amazon Bedrock surge como una solución crucial. Aunque ofrece modelos fundamentales a través de su API Converse, el auténtico valor empresarial se alcanza al conectar las interacciones de los modelos con inquilinos y casos de uso específicos.
Para abordar esta problemática, el parámetro requestMetadata de la API Converse se presenta como una solución innovadora. Este permite introducir identificadores específicos de inquilinos y datos contextuales junto a cada solicitud, convirtiendo registros de invocación estándar en conjuntos de datos analíticos ricos. De esta manera, es posible medir el rendimiento del modelo, seguir patrones de uso y asignar costos con precisión a nivel de inquilinos, sin alterar la lógica central de las aplicaciones.
Gestionar costos en entornos de IA generativa es una actividad constante para las organizaciones. Los modelos en demanda, que no permiten etiquetar la asignación de costos directamente, añaden complejidad. El seguimiento manual de los gastos y la dependencia de controles reactivos puede llevar a sobrecostos e ineficiencias. No obstante, los perfiles de inferencia de aplicaciones aportan una solución: mediante el etiquetado personalizado (como inquilino o proyecto), se permite un seguimiento granular de los gastos. Al combinarse con herramientas de gestión de costos de AWS, las organizaciones pueden automatizar alertas presupuestarias y fomentar la innovación gracias a una mayor claridad en el gasto de IA.
Sin embargo, administrar costos y recursos en grandes entornos multi-inquilino añade más desafíos. El ciclo de vida de los perfiles de inferencia conlleva tareas como la creación, actualización y eliminación de perfiles a gran escala. La automatización de estos procesos requiere una cuidadosa gestión de errores, especialmente en conflictos de nombres y cambios de políticas de acceso.
Las limitaciones en el etiquetado de costos pueden ser restrictivas para algunos, llevando a las organizaciones a implementar un enfoque de seguimiento más orientado al cliente. Aquí, el etiquetado basado en metadatos es más adecuado. El uso de metadatos en llamados a modelos de Amazon Bedrock mediante la API Converse permite un seguimiento y gestión más personalizada, aunque estos metadatos no influyen en la respuesta del modelo, sino que son para control interno.
Un marco arquitectónico ha sido diseñado para convertir registros de invocación con metadatos en inteligencia empresarial útil. Esta arquitectura incluye componentes que permiten procesar, transformar y visualizar los datos, proporcionando claridad sobre patrones de uso y métricas de rendimiento.
Además, los paneles de control en Amazon QuickSight ofrecen insights valiosos al transformar información de inquilinos en datos procesables. Permiten identificar patrones de uso y rendimiento segmentados por inquilinos, lo que facilita entender la economía de las aplicaciones de IA multi-inquilino.
La implementación de metadatos específicos de inquilinos a través de la API Converse de Amazon Bedrock no solo fortalece la capacidad analítica de las aplicaciones de IA, sino que también proporciona una base sólida para decisiones empresariales. Este enfoque permite a las organizaciones optimizar el rendimiento del modelo a la medida de las necesidades específicas de los inquilinos, logrando así un control más preciso de costos y estableciendo una estrategia robusta para el futuro en inteligencia artificial.
