Amazon ha presentado una innovadora función de implementación bajo demanda para modelos personalizados a través de su plataforma Amazon Bedrock. Esta nueva característica permite a los usuarios ajustar y personalizar modelos fundamentales para que se adapten a necesidades específicas, utilizando técnicas como el ajuste fino y la destilación. Con esta funcionalidad, los modelos pueden activarse solo cuando se necesiten, procesando solicitudes en tiempo real sin necesidad de disponer previamente de recursos computacionales.
El lanzamiento incluye un modelo de precios basado en tokens, donde se cobra según el número de tokens procesados durante la inferencia. Este enfoque de «pago por uso» complementa la opción previa de rendimiento provisionado, brindando a los usuarios la flexibilidad de elegir la implementación que mejor se alinee con sus objetivos de carga de trabajo y presupuesto.
La implementación de modelos personalizados en Amazon Bedrock sigue un proceso estructurado. Comienza con la definición del caso de uso y la preparación de datos, seguido de la personalización del modelo mediante herramientas especializadas de ajuste fino o destilación. Posteriormente, el modelo se evalúa y despliega, destacando la importancia de la implementación bajo demanda en esta fase.
Los usuarios tienen la opción de implementar sus modelos personalizados usando la consola de Amazon Bedrock, que proporciona una interfaz amigable, o mediante APIs y SDKs. Para quienes elijan la consola, el proceso es guiado, abarcando desde la selección del modelo hasta la creación de la implementación, con la capacidad de monitorear su estado.
Es crucial considerar ciertos aspectos operativos al utilizar esta nueva característica, como la latencia, la disponibilidad regional y las limitaciones de cuota, ya que pueden afectar la efectividad de la solución. Por ello, se recomienda a los usuarios familiarizarse con estos elementos y con las estrategias de gestión de costos.
En caso de no continuar utilizando la funcionalidad de implementación bajo demanda tras su prueba, es importante limpiar los recursos para evitar cargos innecesarios. Esto puede realizarse fácilmente desde la consola o mediante las APIs disponibles.
Con esta nueva opción, Amazon reafirma su compromiso de hacer la infraestructura de inteligencia artificial más accesible y flexible, permitiendo a las empresas optimizar costos, simplificar operaciones y escalar según necesidades variables. La posibilidad de modelos personalizados bajo demanda representa un avance significativo en la optimización de recursos y personalización tecnológica.
