En el dinámico y competitivo mundo empresarial actual, las compañías están adoptando un enfoque más segmentado para maximizar el potencial de la inteligencia artificial (IA) en sus operaciones. Esta segmentación implica la creación de equipos especializados, cada uno con un enfoque distinto enfocado en el desarrollo y la implementación de modelos de IA. Por un lado, encontramos los equipos de investigación de IA, cuyo objetivo principal es desarrollar y optimizar modelos a través de avanzadas técnicas de entrenamiento y ajuste fino. Por otro lado, están los equipos responsables del hospedaje, cuya misión es desplegar estos modelos en diversos entornos, ya sean de desarrollo, validación o producción.
Una herramienta que ha surgido como fundamental en este proceso es Amazon Bedrock Custom Model Import. Esta plataforma es invaluable para el equipo de hospedaje, ya que les permite importar y gestionar modelos personalizados basados en arquitecturas reconocidas, tales como Meta Llama 2 y Mistral, a través de un sistema de precios basado en demanda. La funcionalidad de esta herramienta es notable ya que los equipos pueden integrar modelos con pesos almacenados en el formato de Hugging Face safetensors, ya sea desde Amazon SageMaker o Amazon S3, facilitando así la interacción con los modelos base que ofrece Amazon Bedrock.
Pese a estas facilidades, las empresas enfrentan ciertos desafíos, especialmente en lo que respecta al acceso a los artefactos de modelo que se encuentran en diferentes cuentas de AWS. Comúnmente, los pesos y resultados del entrenamiento se almacenan en un bucket de S3 perteneciente al equipo de investigación. Para el equipo de hospedaje, es crucial acceder a estos artefactos con el fin de poder desplegarlos. Aquí es donde el soporte para acceso entre cuentas de Amazon Bedrock Custom Model Import juega un papel crucial, permitiendo establecer conexiones directas entre los buckets de S3 y las cuentas de hospedaje, optimizando así la operación sin sacrificar la seguridad.
Un caso representativo de esta colaboración interna se encuentra en Salesforce. El equipo de plataforma de IA de la compañía ha señalado que esta funcionalidad no solo simplificó los procesos de configuración, sino que también disminuyó la carga operativa al posibilitar que los modelos permanezcan seguros en su almacenamiento original.
Para asegurar que estos procesos se realicen de forma eficiente y segura, se recomienda establecer una serie de configuraciones de acceso entre cuentas. Esto incluye definir permisos a través de los roles de IAM necesarios y establecer políticas de recursos específicas en los buckets de S3 y las claves de AWS KMS, garantizando así la seguridad en la gestión de los datos. Estas configuraciones son cruciales no solo para permitir el acceso adecuado por parte del equipo de hospedaje, sino también para asegurar la autonomía y los controles de seguridad de cada equipo.
Conforme el uso de herramientas como Amazon Bedrock se expande, este enfoque dual que combina la segmentación de equipos con la optimización de accesos se está tornando un estándar para las organizaciones que buscan explotar al máximo el potencial de la inteligencia artificial, asegurando al mismo tiempo altos niveles de seguridad y eficiencia operativa.
