En los últimos años, la inteligencia artificial generativa ha revolucionado el campo de los asistentes conversacionales, gracias a los modelos de base o FMs, por sus siglas en inglés. Estos asistentes permiten interacciones en tiempo real, tanto por texto como por voz, ofreciendo respuestas naturales a las consultas humanas. Tienen una amplia gama de aplicaciones que van desde el servicio al cliente y la atención médica, hasta la educación y la mejora de la productividad personal y empresarial.
Por lo general, se implementan directamente en los dispositivos de los usuarios, como teléfonos inteligentes, tabletas o computadoras de escritorio, lo que garantiza un procesamiento local rápido. No obstante, los modelos que manejan la comprensión del lenguaje y generan respuestas generalmente residen en la nube, operando mediante el uso de potentes unidades de procesamiento gráfico (GPUs). En una conversación, el dispositivo del usuario procesa inicialmente la entrada, convirtiendo voz a texto si es necesario, antes de transmitirlo de forma segura a la FM en la nube para la generación de una respuesta que se envía de regreso al usuario.
Uno de los mayores desafíos en este ámbito es reducir la latencia de respuesta, crucial para facilitar interacciones fluidas y naturales. Esta latencia comprende tanto el tiempo de procesamiento en el dispositivo como el tiempo hasta el primer token (TTFT), que es el tiempo transcurrido entre el envío del aviso y la recepción de la primera unidad de respuesta generada. Optimizar esta latencia es esencial para mejorar la experiencia del usuario.
Una solución prometedora es la arquitectura híbrida que utiliza los servicios de AWS para reducir la latencia de la red, extendiéndolos a ubicaciones más cercanas a los usuarios finales. Esto se consigue mediante el uso de puntos de entrada adicionales para la inferencia en los servicios de borde de AWS, lo que optimiza los tiempos de respuesta al distribuir el tráfico de forma dinámica entre la nube y las zonas locales, adaptándose a las condiciones de la red y ubicación del usuario.
Las zonas locales de AWS, que acercan la infraestructura a grandes concentraciones de población, permiten aplicaciones con requerimientos de muy baja latencia o procesamiento local de datos. La implementación de modelos de IA en estas zonas puede ser más eficiente y rentable, especialmente cuando se ajustan a tareas específicas.
Pruebas han demostrado que el uso de zonas locales para desplegar modelos de FM reduce significativamente la latencia de las aplicaciones en tiempo real, proporcionando mejoras notables en la experiencia del usuario en comparación con configuraciones tradicionales en regiones de la nube. Esto permite tiempos de respuesta idóneos para interacciones naturales, sin importar la ubicación del usuario.
Es crucial, sin embargo, limpiar los recursos creados en estos procesos para evitar cargos innecesarios y seguir las mejores prácticas de arquitectura en la nube. Las zonas locales de AWS representan un avance importante para la mejora del rendimiento de los asistentes de inteligencia artificial, optimizando la experiencia del usuario y contribuyendo a un uso más eficiente de aplicaciones basadas en inteligencia artificial conversacional.
