Amazon ha dado un paso importante en la optimización de sus servicios al anunciar que la función de «prompt caching» está ahora disponible de manera general en Amazon Bedrock. Esta innovadora herramienta promete mejorar significativamente la eficiencia en la generación de respuestas de modelos de procesamiento de lenguaje natural, como Claude 3.5 Haiku y Claude 3.7 Sonnet, al reducir la latencia de respuesta y minimizar los costos operativos.
La función de «prompt caching» se ha diseñado para almacenar en caché fragmentos específicos de las solicitudes, conocidos como «prompt prefixes». Esto permite a los modelos de lenguaje acceder a la memoria caché cuando se encuentra un «prefix» coincidente, agilizando el tiempo de respuesta al omitir pasos computacionales innecesarios en el procesamiento de tokens. El resultado es un incremento en la velocidad y una reducción en el uso de hardware, trasladando los ahorros de costos directamente a los usuarios.
Esta capacidad resulta especialmente útil para aplicaciones que dependen de largos contextos repetidos, como los asistentes de chat o las herramientas de programación. Al estructurar los «prompts» de manera eficiente, colocando instrucciones y ejemplos estáticos al inicio y reservando información específica para el final, se maximiza la probabilidad de coincidencias en la caché, mejorando así el rendimiento general.
Los desarrolladores también tendrán acceso a métricas de rendimiento, como el conteo de tokens procesados, lo cual les permitirá optimizar la eficiencia de uso de la caché y medir los ahorros de costos obtenidos. Estos datos estarán disponibles a través de la sección de respuesta API, proporcionando una herramienta valiosa para gestionar y perfeccionar la estrategia de caché.
A pesar de sus beneficios, la efectividad del «prompt caching» podría verse reducida en escenarios con «prompts» extremadamente largos y dinámicos. En estos casos, los desarrolladores deberán planificar cuidadosamente la estructura de sus solicitudes para garantizar un rendimiento óptimo.
La función puede utilizarse conjuntamente con la inferencia interregional de Amazon Bedrock, lo que permite seleccionar la región de AWS más adecuada para las solicitudes y asegurar una disponibilidad de recursos y modelos más eficaz en momentos de alta demanda. Este avance subraya el compromiso de Amazon con la mejora continua de sus servicios de machine learning, simplificando procesos y generando valor tanto para los desarrolladores como para los usuarios finales.
