En el dinámico mundo de la inteligencia artificial, las organizaciones continúan buscando formas de incorporar modelos de lenguaje eficientes en sus aplicaciones. Los modelos de lenguaje de gran tamaño, conocidos como LLMs, han demostrado ser herramientas potentes para tareas de procesamiento de lenguaje natural. Amazon SageMaker AI se posiciona como un servicio integral que facilita la implementación de estos modelos, ofreciendo diversas opciones de inferencia que optimizan costos, latencia y rendimiento.
Una de las principales características de estos LLMs es su tamaño. Con miles de millones de parámetros, requieren recursos computacionales significativos. Por ejemplo, un modelo de 7 mil millones de parámetros, como el Meta Llama 7B, necesita aproximadamente 14 GB de memoria GPU. Sin embargo, recientes avances han permitido la ejecución de modelos más pequeños y eficientes gracias a la cuantización de modelos y la destilación de conocimiento, permitiendo su implementación en infraestructuras basadas en CPU.
En este marco, SageMaker AI ha demostrado cómo se puede implementar un modelo de lenguaje pequeño utilizando procesadores Graviton de AWS. Estos procesadores, en particular los Graviton3, están diseñados para optimizar el uso de modelos de lenguaje, proporcionando un rendimiento costo-efectivo notablemente mejor que las instancias CPU tradicionales.
El procedimiento implica extender contenedores preconstruidos para compatibilidad con Graviton, utilizando puntos finales de SageMaker AI y gráficos precuantizados en formato GGUF. La arquitectura ARM64 y el contenedor basado en Llama.cpp permiten manejar eficientemente las cargas de trabajo de inferencia, reduciendo el uso de memoria y mejorando la velocidad.
El proceso de implementación se simplifica con la clase PyTorchModel del SDK de SageMaker Python, que facilita el despliegue en instancias Graviton. Esta estrategia refleja una tendencia en crecimiento hacia el uso de CPU para inferencia de modelos, disminuyendo significativamente los costos y mejorando la eficiencia en la gestión de recursos para aplicaciones de inteligencia artificial.
En resumen, con las capacidades de SageMaker AI y los procesadores Graviton, las organizaciones pueden expandir de manera efectiva y económica sus aplicaciones de inteligencia artificial, marcando un avance significativo hacia una IA más accesible y eficiente.
