En una reciente publicación, se explora la implementación de un entorno de inteligencia artificial y aprendizaje automático utilizando Amazon SageMaker Unified Studio. Este artículo, que forma parte de una serie, se dirige tanto a administradores como a científicos de datos, ofreciendo herramientas para facilitar el desarrollo y la gestión de modelos de IA sin los complicados procesos tradicionales.
El enfoque combina varios componentes tecnológicos en una arquitectura de operaciones de inteligencia artificial (AIOps). Esta estructura está diseñada para mejorar la eficiencia de los equipos de desarrollo, permitiendo una integración y entrega continuas de proyectos de manera eficaz. Desde la fase inicial de configuración hasta el despliegue final, cada paso está pensado para maximizar la eficiencia y la trazabilidad.
En el inicio del proceso, el administrador es responsable de establecer el entorno de SageMaker Unified Studio. Esto incluye la implementación de la infraestructura mediante plantillas automatizadas, asegurando que los recursos están listos para su uso. A su vez, los científicos de datos pueden centrarse exclusivamente en el desarrollo de modelos, dejando la gestión infraestructural en manos de la automatización.
Durante la fase de desarrollo, los modelos se construyen y evalúan utilizando notebooks Jupyter. Las ejecuciones de cada pipeline son registradas para facilitar el seguimiento y la gestión. Una vez que un modelo se aprueba tras pasar las validaciones necesarias, una función Lambda automatiza su despliegue a producción, garantizando así la calidad y seguridad del proceso.
La arquitectura también incluye robustos mecanismos de gobernanza y seguridad, asegurando el cumplimiento de normativas a través de un control de acceso basado en roles y la automatización de flujos de trabajo, minimizando riesgos potenciales. Además, se han implementado sistemas de auditoría para cambios, lo que proporciona una trazabilidad completa.
SageMaker Catalog es fundamental en la gestión de activos de datos, permitiendo que los científicos de datos accedan a conjuntos de datos necesarios de manera eficiente. Este sistema, combinado con metodologías de integración continua y despliegue continuo (CI/CD), permite una transición más fluida de las ideas a la producción, asegurando al mismo tiempo un control riguroso.
Este marco, respaldado por un código disponible en un repositorio de GitHub, se presenta como una solución invaluable para organizar y optimizar flujos de trabajo de IA, agilizando el tiempo de desarrollo y garantizando un alto nivel de gobernanza.
