Durante la conferencia AWS re:Invent 2024, Amazon Web Services (AWS) dio a conocer una innovadora extensión de Amazon SageMaker, denominada HyperPod, que ahora funciona en conjunto con Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS). Este avance promete revolucionar el desarrollo de inteligencia artificial generativa al permitir realizar tareas de manera más eficiente utilizando recursos de computación acelerada compartidos. Según AWS, esto podría generar un ahorro de costos de hasta un 40%.
La nueva funcionalidad de SageMaker HyperPod permite una gestión más eficiente de los recursos, otorgando a los administradores la capacidad de asignar estos recursos de manera óptima a equipos y proyectos específicos. Además, se pueden establecer políticas para priorizar distintos tipos de tareas, lo que ayuda a las organizaciones a concentrarse en mejorar su innovación en inteligencia artificial generativa y acelerar el lanzamiento de productos al mercado. Este enfoque reduce la necesidad de enfrentar la complejidad de coordinar los recursos disponibles.
Durante la presentación, AWS también compartió mejores prácticas para maximizar el valor de esta herramienta, asegurando una administración fluida tanto para los gestores como para los propios científicos de datos. Un aspecto crucial de la administración es la capacidad de computo, que permite a los administradores establecer asignaciones específicas de recursos para cada equipo. Con estas prácticas, los administradores pueden determinar qué tipo de tareas se están realizando y cuáles son sus prioridades en relación a otros grupos dentro de la organización.
La herramienta cuenta con un tablero de observabilidad del sistema, que brinda a los administradores una visión clara del rendimiento del clúster. Además, se pueden integrar herramientas como Amazon Managed Prometheus y Grafana para realizar un análisis más profundo del uso y rendimiento de los recursos.
Por otro lado, los científicos de datos necesitan garantizar un acceso adecuado y un control efectivo dentro de esta infraestructura. El uso de roles basados en control de acceso permite a los equipos gestionar sus permisos de manera más eficiente, lo que facilita el envío de tareas con las prioridades adecuadas. AWS ha introducido herramientas como HyperPod CLI para simplificar la interacción con el sistema, permitiendo a los usuarios experimentar y ajustar sus tareas de manera más ágil.
SageMaker HyperPod ofrece escenarios prácticos que demuestran cómo las empresas y startups pueden optimizar la utilización de recursos y reducir los tiempos de espera en sus proyectos de inteligencia artificial. Diseñado para escalabilidad y eficiencia, este sistema se perfila como un aliado esencial para quienes desarrollan soluciones avanzadas de inteligencia artificial en la nube.
