Las organizaciones que se apoyan en aplicaciones de inteligencia artificial (IA) para gestionar múltiples usuarios enfrentan un reto significativo: cómo rastrear, analizar y optimizar el uso de modelos a lo largo de diversos segmentos de clientes. La plataforma Amazon Bedrock, conocida por ofrecer modelos fundamentales mediante su API Converse, presenta ahora una solución innovadora que conecta las interacciones de estos modelos con los inquilinos específicos, sus usuarios y casos de uso.
El reciente avance radica en el uso del parámetro requestMetadata de la API Converse, que permite enviar identificadores de inquilinos e información contextual con cada solicitud. Este mecanismo transforma los registros de invocación estándar en conjuntos de datos analíticos ricos en detalles. Con ello, las empresas pueden evaluar el rendimiento del modelo, observar patrones de uso y distribuir costos con notable precisión a nivel de inquilino, sin modificar la lógica principal de las aplicaciones.
En el entorno de la IA generativa, la gestión de costos representa un desafío diario, especialmente cuando se emplean modelos bajo demanda que complican el etiquetado de asignación de costos. El control manual de gastos y la dependencia de medidas reactivas pueden derivar en sobrecostos y falta de eficiencia. Para contrarrestar esto, los perfiles de inferencia de aplicaciones permiten asignar etiquetas personalizadas, como inquilino o proyecto, directamente en los modelos bajo demanda. Combinados con herramientas de gestión de costos de AWS, estos perfiles ayudan a automatizar alertas presupuestarias y fomentan una mejor visibilidad del gasto en IA.
La complejidad adicional aparece al gestionar costos y recursos en grandes entornos multi-inquilino. Los desafíos operativos incluyen el manejo del ciclo de vida de los perfiles de inferencia: creación, actualización y eliminación a gran escala. Este proceso, demandante y complejo, requiere una gestión de errores eficiente, sobre todo en problemas como conflictos de nombres de perfil y variaciones en políticas de acceso.
En respuesta a las restricciones de etiquetado para la asignación de costos, algunas organizaciones han optado por un seguimiento desde el lado del cliente. Aprovechando el etiquetado basado en metadatos, se obtiene un control más adecuado y específico.
Utilizar la API Converse para incorporar metadatos de solicitud al interactuar con los modelos de Amazon Bedrock habilita una gestión detallada. Aunque estos metadatos no afectan la respuesta del modelo, proporcionan valiosas capacidades de seguimiento interno.
Se ha diseñado un marco arquitectónico que convierte los registros de invocación de Amazon Bedrock con metadatos de inquilinos en información provechosa para la inteligencia empresarial. Con componentes que permiten procesar, transformar y visualizar estos datos, las organizaciones obtienen una imagen clara de los patrones de uso y métricas de rendimiento.
Mediante los paneles de control de Amazon QuickSight, los datos de inquilinos se transforman en conocimientos procesables. Insights sobre patrones de uso, consultas populares y métricas de rendimiento, segmentados por inquilinos, facilitan a las empresas entender la economía de sus aplicaciones de IA multi-inquilino.
Al implementar metadatos específicos de inquilinos a través de la API Converse de Amazon Bedrock, las aplicaciones de IA alcanzan un nuevo nivel de capacidad analítica. A su vez, esto asienta una sólida base para tomar decisiones empresariales acertadas. Con este enfoque, las organizaciones pueden afinar el rendimiento de los modelos de acuerdo a las necesidades específicas de los inquilinos, logrando así un control más preciso sobre los costos y estableciendo estrategias futuras más robustas en el ámbito de la inteligencia artificial.
