Las organizaciones están descubriendo en los modelos de fundación abiertos una poderosa herramienta para personalizar aplicaciones de inteligencia artificial que se ajusten a sus necesidades específicas. Sin embargo, la implementación de estos modelos sigue siendo un desafío, con ingenieros dedicando hasta el 30% del tiempo del proyecto a optimizar configuraciones y parámetros de servicio. Este proceso puede ser tedioso, requiriendo un alto grado de conocimiento técnico y repetitivas pruebas.
Para simplificar este complejo procedimiento, Amazon ha presentado Bedrock Custom Model Import, una API diseñada para facilitar el despliegue de modelos personalizados. Esta herramienta permite a los desarrolladores cargar los pesos de sus modelos, mientras que Amazon Web Services (AWS) se encarga de gestionar la implementación de manera óptima y eficiente. Además, ofrece una escalabilidad automática, que incluye la capacidad para reducir a cero el número de instancias activas cuando no se están realizando invocaciones, reduciendo así los costos operativos.
Antes de la implementación definitiva de estos modelos en el entorno productivo, es crucial evaluar su rendimiento mediante herramientas de benchmarking. Estas herramientas ayudan a identificar potenciales problemas y a asegurarse de que los modelos pueden manejar las cargas esperadas. En un esfuerzo por asistir a las organizaciones, se ha iniciado una serie de publicaciones en un blog que detalla el uso de Amazon Bedrock Custom Model Import y el benchmarking de modelos utilizando herramientas como LLMPerf y LiteLLM.
LiteLLM, en particular, se destaca como una herramienta versátil que se puede utilizar como un SDK de Python o como servidor proxy, trabajando con más de 100 modelos de fundación a través de un formato estándar. Esta herramienta es crucial para invocar modelos personalizados y ajustar la configuración de invocación para simular tráfico real y medir el desempeño de los modelos.
A través de scripts bien configurados, los ingenieros pueden calcular métricas vitales como latencia y rendimiento, las cuales son claves para el éxito de las aplicaciones de inteligencia artificial. LLMPerf, por su parte, permite simular diversas cargas de tráfico, generando datos de rendimiento en tiempo real y facilitando la detección temprana de potenciales problemas en el entorno de producción.
Aunque Amazon Bedrock Custom Model Import simplifica enormemente la tarea de implementar y escalar modelos personalizados, el benchmarking sigue siendo una práctica necesaria. Esto no solo anticipa el comportamiento real de los modelos en producción, sino que también permite a las organizaciones comparar distintos modelos según métricas esenciales como costo, latencia y throughput. Quienes buscan maximizar la eficacia de sus aplicaciones basadas en inteligencia artificial deben considerar el uso de estas herramientas y recursos para asegurar un despliegue efectivo y eficiente.
