En el ámbito de la inteligencia artificial generativa, las organizaciones están adoptando un enfoque estructurado similar al desarrollo de software tradicional para implementar sus aplicaciones de IA. Este método insiste en la creación de entornos de desarrollo y producción separados, con cuentas individuales en AWS, logrando así una separación lógica, una mejora en la seguridad y una optimización en los flujos de trabajo.
Amazon Bedrock se presenta como un servicio completamente gestionado que ofrece una variedad de modelos de base de alto rendimiento, provenientes de compañías líderes en IA, como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI y Amazon. Este servicio, accesible a través de una única API, incluye un conjunto de capacidades diseñadas para construir aplicaciones de IA generativa con un enfoque en la seguridad, la privacidad y la responsabilidad. A medida que las organizaciones aumentan sus iniciativas de IA, enfrentan desafíos significativos en la gestión y despliegue eficiente de modelos personalizados a través de diferentes etapas de desarrollo y regiones geográficas.
Para mitigar estos inconvenientes, Amazon Bedrock introduce las herramientas Model Share y Model Copy, fundamentales para optimizar el ciclo de vida del desarrollo de IA, desde la experimentación hasta el despliegue global. Estas herramientas promueven la colaboración entre equipos de desarrollo y producción, optimizan la utilización de recursos y aseguran el control y la seguridad en todo el ciclo de vida de los modelos personalizados.
Model Share permite a las organizaciones compartir modelos personalizados afinados en Amazon Bedrock entre diferentes cuentas de AWS dentro de la misma región y organización. Esta funcionalidad es particularmente beneficiosa para quienes mantienen entornos separados de desarrollo y producción.
Por su parte, Model Copy ofrece la capacidad de replicar modelos personalizados en diversas regiones dentro de una sola cuenta, una habilidad crucial para el despliegue global de modelos y soluciones de recuperación ante desastres.
Las organizaciones que adopten Model Share y Model Copy deben considerar configuraciones dentro de AWS Organizations, permisos de IAM y políticas de claves KMS cuando emplean cifrado. Además, deben asegurarse de que la región de destino ofrece el rendimiento adecuado para el modelo en cuestión y estar atentos a los costos relacionados con el almacenamiento y uso de modelos en varias regiones.
El uso de Model Share y Model Copy no solo mejora la transición entre desarrollo y producción, sino que también fomenta la colaboración y potencia el rendimiento global del modelo, manteniendo la seguridad y el cumplimiento normativo. Implementando estas herramientas adecuadamente, las organizaciones se equipan mejor para enfrentar la complejidad del desarrollo y despliegue de modelos de IA en un entorno cada vez más dinámico y competitivo.
