Las organizaciones están descubriendo el potencial de los modelos de fundación abiertos (FMs) como una herramienta poderosa para desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial personalizadas. Estas aplicaciones están adaptadas específicamente a los dominios y tareas particulares de cada organización. Sin embargo, la implementación de estos modelos puede resultar un proceso arduo, consumiendo hasta un 30% del tiempo total del proyecto. Los ingenieros deben optimizar cuidadosamente los tipos de instancias y configurar los parámetros de servicio a través de pruebas exhaustivas. Este proceso demanda un amplio conocimiento técnico y un enfoque iterativo.
Para simplificar esta tarea, Amazon ha lanzado Bedrock Custom Model Import, una API diseñada para facilitar la implementación de modelos personalizados. Esta herramienta permite a los desarrolladores cargar los pesos de los modelos y dejar que AWS gestione el proceso de implementación de manera óptima y completamente administrada. Esta solución no solo garantiza un despliegue eficiente y rentable, sino que también automatiza la escalabilidad. Además, cuenta con la capacidad de escalar a cero, lo que significa que el modelo se apaga automáticamente si no hay invocaciones durante cinco minutos. De esta manera, los costos se ajustan a la utilización real, cobrando únicamente por los intervalos de cinco minutos en los que el sistema está activo.
Para asegurar el rendimiento de estos modelos antes de su lanzamiento en producción, es crucial utilizar herramientas de benchmarking que puedan prever problemas potenciales y verificar que las implementaciones sean capaces de manejar la carga esperada. En este contexto, se ha iniciado una serie de publicaciones en un blog que examina el uso de DeepSeek y los FMs abiertos en Amazon Bedrock Custom Model Import. Estas publicaciones incluyen el proceso de benchmarking del rendimiento de modelos personalizados utilizando herramientas populares de código abierto como LLMPerf y LiteLLM.
LiteLLM destaca como una herramienta versátil que puede utilizarse tanto como un SDK de Python como un servidor proxy, permitiendo el acceso a más de 100 FMs a través de un formato estandarizado. Es esencial para invocar modelos personalizados y optimizar la configuración de invocación, y permite simular tráfico real para evaluar el rendimiento. Con una configuración adecuada de scripts, los ingenieros pueden determinar métricas críticas como la latencia y el rendimiento, fundamentales para el éxito de las aplicaciones basadas en inteligencia artificial.
Por otro lado, LLMPerf permite evaluar diferentes cargas de tráfico, simular múltiples clientes que envían solicitudes concurrentes y recopilar métricas de rendimiento en tiempo real. Esto no solo ayuda a prever problemas de producción sino que también es valioso para la estimación de costos, ya que rastrea las copias activas del modelo en Amazon CloudWatch.
Aunque Amazon Bedrock Custom Model Import simplifica la implementación y escalamiento de modelos, el benchmarking de rendimiento es vital para anticipar su comportamiento en producción y hacer comparaciones significativas en métricas clave como costo, latencia y rendimiento. Aquellas organizaciones que deseen maximizar el rendimiento de sus modelos personalizados deberían considerar la exploración de estas herramientas y recursos para garantizar una implementación exitosa y eficiente de sus aplicaciones de inteligencia artificial.
