En 2025, Amazon SageMaker AI registró notables avances en su infraestructura, mejorando la capacidad, rendimiento de precios, observabilidad y usabilidad para optimizar la implementación de modelos de inteligencia artificial. Estas actualizaciones están especialmente diseñadas para potenciar las tareas de inferencia.
Una de las innovaciones más destacadas es la introducción de los Planes de Entrenamiento Flexibles. Esta funcionalidad permite a los equipos reservar capacidad de cómputo específica para desplegar modelos de lenguaje a gran escala, asegurando una disponibilidad confiable de recursos GPU durante periodos críticos. El sistema de reservas es sencillo y flexible, permitiendo la selección del tipo de instancia, cantidad y duración, ayudando a las organizaciones a superar restricciones de capacidad que podrían retrasar despliegues o afectar el rendimiento en horas punta.
SageMaker AI también ha mejorado el costo mediante capacidades que optimizan la economía de la inferencia. Entre estas mejoras se incluye la disponibilidad Multi-AZ, el posicionamiento paralelo de copias de modelo y EAGLE-3, que mejora la velocidad de decodificación especulativa, aumentando la tasa de procesamiento de solicitudes.
Además, los componentes de inferencia de SageMaker AI permiten una gestión más modular, facilitando la implementación de múltiples modelos y la rápida adaptación a cambios de demanda. La nueva funcionalidad de alta disponibilidad Multi-AZ minimiza puntos únicos de falla, al distribuir cargas en diversas zonas de disponibilidad, mejorando la resiliencia del sistema.
Otro avance significativo es el escalado paralelo de componentes de inferencia, permitiendo múltiples copias del modelo simultáneamente y reduciendo la latencia durante picos de tráfico. EAGLE-3 optimiza el rendimiento mediante la predicción de tokens futuros, aumentando la precisión en las predicciones.
Adicionalmente, SageMaker ha ampliado su capacidad para cargar y descargar adaptadores LoRA durante las inferencias, optimizando el uso de recursos en modelos hospedados a demanda. Este manejo dinámico permite registrar miles de modelos afinados sin comprometer la latencia.
Estos avances representan un progreso significativo en la accesibilidad, confiabilidad y rentabilidad de la inferencia de IA en entornos de producción, abordando desafíos cruciales para los profesionales del sector. La integración fluida entre la personalización de modelos y su implementación permite a las organizaciones desplegar aplicaciones de IA generativa con confianza, enfocándose en el valor de sus modelos más que en las complejidades infraestructurales.
