A medida que las organizaciones buscan integrar inteligencia artificial en sus aplicaciones, los modelos de lenguaje de gran tamaño se han convertido en herramientas esenciales para tareas de procesamiento de lenguaje natural. Amazon SageMaker AI ofrece un servicio gestionado para implementar estos modelos, optimizando costos, latencia y rendimiento. AWS proporciona opciones de modelo, hardware y herramientas a sus clientes.
Los modelos tradicionales requieren recursos computacionales significativos; por ejemplo, un modelo de 7 mil millones de parámetros necesita aproximadamente 14 GB de memoria GPU. Sin embargo, avances como la cuantización de modelos han permitido ejecutar modelos más pequeños de manera eficiente en infraestructura basada en CPU. Aunque no igualan a los modelos más grandes, ofrecen una opción práctica para aplicaciones donde la optimización de costos es crucial.
En este contexto, se ha implementado un modelo de lenguaje pequeño en SageMaker AI utilizando contenedores para instancias de AWS Graviton. La solución emplea procesadores Graviton3 para ejecutar modelos de manera rentable, mejorando el rendimiento de precio hasta un 50% comparado con instancias CPU tradicionales. La infraestructura de SageMaker facilita operaciones y escalabilidad sin costo adicional por inactividad.
El contenedor se basa en Llama.cpp, manejando inferencias eficientemente, minimizando el uso de memoria y mejorando la velocidad. Los usuarios pueden implementar modelos con diversas herramientas y configuraciones, permitiendo alta personalización.
Para implementar esta solución, es necesario crear un contenedor Docker compatible con ARM64, utilizar la clase PyTorchModel del SDK de SageMaker Python y desplegar el modelo en una instancia Graviton. Este enfoque subraya una tendencia hacia el uso de CPU para inferencia, reduciendo costos y mejorando la gestión de recursos en aplicaciones de IA. Con SageMaker AI y los procesadores Graviton, las organizaciones pueden escalar sus capacidades de IA más efectivamente.
