Meta ha lanzado al mercado su innovador modelo de segmentación de visión, conocido como Segment Anything Model (SAM) 2.1, el cual se encuentra ahora disponible para el público a través de Amazon SageMaker JumpStart. Este modelo es reconocido por sus avanzadas capacidades de segmentación de imágenes y videos, lo que lo hace indispensable en diversas industrias como la salud, la monitorización ambiental y los sistemas autónomos.
El SAM 2.1 está diseñado para procesar contextos extensos, abordar escenarios de segmentación complejos y realizar análisis detallados. Estas características lo convierten en una herramienta particularmente valiosa para aplicaciones en el ámbito de las imágenes médicas, donde la precisión juega un papel crucial. Además, el modelo permite la segmentación de objetos en tiempo real, utilizando simples indicaciones como coordenadas de puntos y cuadros delimitadores.
Amazon Web Services (AWS) ha sido pionero en ofrecer el SAM 2.1 a sus usuarios tras haber sido el entorno donde se entrenó el modelo principalmente. Este modelo mejora de manera significativa la precisión, la capacidad de generalización y la escalabilidad necesarias para aplicaciones a nivel industrial. Está disponible en distintas variantes que abarcan diversas especificaciones de tamaño y rendimiento, diseñadas para satisfacer una amplia gama de necesidades.
SageMaker JumpStart provee acceso a numerosos modelos de fundación preentrenados, lo que permite a desarrolladores y científicos de datos personalizar sus aplicaciones sin tener que empezar desde cero. Esta plataforma facilita el despliegue seguro de modelos optimizados dentro de un entorno controlado, asegurando la integridad de los datos y el cumplimiento normativo.
Para empezar a utilizar el SAM 2.1, los usuarios deben contar con una cuenta de AWS y un rol de IAM que les permita acceder a SageMaker AI. Un entorno como Amazon SageMaker Studio o una instancia de notebook SageMaker es también necesario. SageMaker JumpStart ofrece la posibilidad de descubrir y desplegar modelos a través de su interfaz web o mediante el SageMaker Python SDK, brindando opciones flexibles para integrar estos modelos avanzados en los flujos de trabajo ya existentes.
Una vez desplegado, el SAM 2.1 puede utilizarse para múltiples tareas, desde la generación automática de máscaras para objetos en imágenes, hasta el seguimiento de objetos en videos. La API de SageMaker permite interactuar con el modelo mediante secuencias de comandos, proporcionando una solución accesible para investigadores y desarrolladores en el campo de la minería de datos y la inteligencia artificial.
Finalmente, los expertos sugieren que, para optimizar costos, se deben eliminar los puntos finales de SageMaker AI una vez que se haya concluido el uso de los modelos.
