Amazon ha lanzado una innovadora funcionalidad dentro de su servicio Amazon Bedrock, diseñada para que las empresas aprovechen modelos de inteligencia artificial de alto rendimiento mediante una interfaz única. Este avance facilita la creación de aplicaciones de inteligencia artificial generativa, destacando en seguridad, privacidad y uso responsable.
La nueva funcionalidad de inferencia por lotes se orienta a gestionar cargas de trabajo grandes donde la velocidad de respuesta no es crucial. Al usar este enfoque, las organizaciones pueden analizar grandes conjuntos de datos eficientemente, reduciendo costos en un 50% respecto a las opciones de demanda inmediata, una solución ideal para aquellos que manejan grandes volúmenes de datos.
A medida que las empresas aumentan su uso de modelos de Amazon Bedrock para procesar grandes volúmenes de datos, la necesidad de implementar prácticas efectivas de monitoreo y gestión se vuelve primordial. Para ello, se ha desarrollado una solución que emplea servicios sin servidor de AWS, como Lambda, DynamoDB y EventBridge. Esta implementación no solo disminuye la carga operativa, sino que también asegura un procesamiento confiable a gran escala.
Pensemos en una empresa de servicios financieros que gestiona millones de interacciones y datos de clientes, incluyendo historiales de crédito y patrones de gasto. Esta empresa puede usar inteligencia artificial avanzada para ofrecer recomendaciones personalizadas de productos, aunque no siempre es necesario procesar los datos en tiempo real.
La arquitectura propuesta usa la inferencia por lotes en Amazon Bedrock. Inicia con la carga de datos en un bucket de Amazon S3. Un conjunto de funciones de Lambda crea archivos JSONL para la inferencia. Luego, se activa un trabajo de inferencia por lotes. Un sistema de monitoreo automatizado, mediante EventBridge, garantiza que cualquier cambio en el estado del trabajo desencadene acciones adecuadas, como registrar el estado en DynamoDB.
Entre los beneficios de esta solución se destacan la visibilidad en tiempo real, operaciones simplificadas y mejor asignación de recursos, lo que optimiza el uso de capacidades de inferencia por lotes. Para implementarla, se requiere una cuenta activa de AWS, permisos adecuados y despliegue en una región compatible. La implementación se facilita con una plantilla de AWS CloudFormation.
La solución también incluye buenas prácticas para optimizar el monitoreo de operaciones, como configurar alarmas de CloudWatch para trabajos fallidos y usar métricas personalizadas para mejorar la visibilidad del rendimiento de las inferencias.
El costo estimado de ejecutar esta solución es inferior a un dólar, utilizando el modelo Claude 3.5 de Anthropic. Esto no solo potencia el procesamiento de grandes datos financieros, sino que también habilita aplicaciones como la detección de fraudes y análisis de tendencias financieras, siempre manteniendo visibilidad operativa en tiempo real.
