La técnica de ajuste fino de grandes modelos de lenguaje ha adquirido una especial relevancia para las organizaciones que desean adaptar modelos base potentes a sus necesidades específicas. En lugar de entrenar modelos desde cero, un proceso costoso y que requiere grandes recursos, las empresas ahora pueden personalizar modelos existentes con datos específicos de su dominio de forma más económica. Esto es especialmente valioso en sectores como la salud, finanzas y tecnología, donde se busca un uso eficiente de la inteligencia artificial.
A pesar de sus beneficios, implementar soluciones de ajuste fino a nivel de producción presenta desafíos significativos. Las organizaciones deben enfrentar complejas configuraciones de infraestructura, establecer robustas medidas de seguridad, optimizar el rendimiento y garantizar un alojamiento confiable de los modelos.
Para abordar estos retos, se ha desarrollado una solución integral para el ajuste fino y la implementación del modelo Llama-3.2-11B-Vision-Instruct para tareas de automatización web. Esta solución utiliza AWS Deep Learning Containers (DLCs) en Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) para crear una infraestructura segura, escalable y eficiente. Los DLCs proporcionan entornos probados con características de seguridad mejoradas y paquetes de software preinstalados, simplificando el proceso de optimización del ajuste fino y garantizando seguridad y rendimiento en entornos productivos.
En el núcleo de esta solución se encuentran los AWS DLCs, que ofrecen ambientes optimizados para cargas de trabajo de aprendizaje automático. Estos contenedores están preconfigurados con controladores NVIDIA, el toolkit de CUDA y soporte para Elastic Fabric Adapter (EFA), facilitando la compleja configuración de software para ejecutar scripts de entrenamiento y maximizando las capacidades de hardware desde el inicio. Además, incorporan algoritmos únicos de parcheo y procesos de monitoreo que aseguran que los contenedores permanezcan seguros y actualizados.
Implementar y gestionar los DLCs sobre Amazon EKS produce una infraestructura robusta y escalable para el ajuste fino de modelos. Con esta combinación, las organizaciones pueden gestionar su infraestructura de formación con una flexibilidad inigualable. Amazon EKS maneja la compleja orquestación de contenedores, permitiendo ejecutar trabajos de entrenamiento en instancias de Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) y creando un entorno de producción escalable.
La solución también incorpora el uso de soporte EFA para una comunicación de red de alto rendimiento, permitiendo interacción de baja latencia y alto rendimiento entre los nodos EC2. Los DLCs son compatibles con el software EFA, eliminando la necesidad de configuraciones complejas. Adicionalmente, se utiliza la técnica Fully Sharded Data Parallel (FSDP) en PyTorch para reducir significativamente los requisitos de memoria durante el entrenamiento.
Finalmente, la implementación del modelo se lleva a cabo mediante Amazon Bedrock, un servicio totalmente gestionado para modelos base. La integración de herramientas como el agente SeeAct, que permite la automatización web con comprensión de entradas visuales, evidencia el potencial práctico del modelo ajustado.
Esta solución se presenta como un referente completo para ingenieros interesados en desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial especializadas, permitiendo adaptar enfoques probados a tareas específicas que requieran capacidades de visión y lenguaje.
