En el ámbito de la inteligencia artificial generativa, las organizaciones están adoptando metodologías similares a las utilizadas en el desarrollo de software para implementar sus aplicaciones de IA. Un enfoque estructurado es clave, estableciendo entornos de desarrollo y producción separados, cada uno con su propia cuenta de AWS, lo que garantiza una separación lógica, una mejora en la seguridad y una optimización de los flujos de trabajo.
Amazon Bedrock, un servicio completamente gestionado, ha cobrado relevancia al ofrecer una gama de modelos de base de alto rendimiento proporcionados por líderes de la industria en IA, como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI y Amazon. Este servicio, accesible a través de una única API, proporciona las capacidades necesarias para construir aplicaciones de IA generativa que prioricen la seguridad, la privacidad y un enfoque responsable.
Con el crecimiento de las iniciativas de IA, las organizaciones enfrentan el desafío de gestionar y desplegar modelos personalizados eficazmente a través de diferentes etapas de desarrollo y en varias regiones geográficas. Para enfrentar estos retos, Amazon Bedrock ha introducido dos innovadoras herramientas: Model Share y Model Copy, diseñadas para optimizar el ciclo de vida del desarrollo de IA desde la experimentación inicial hasta el despliegue global.
Model Share permite compartir modelos personalizados afinados en Amazon Bedrock entre distintas cuentas de AWS dentro de la misma región y organización, una característica particularmente útil para las organizaciones con entornos de desarrollo y producción separados. Por su parte, Model Copy facilita la replicación de modelos personalizados en diversas regiones dentro de una misma cuenta, algo esencial para el despliegue global, el balanceo de carga regional y la recuperación ante desastres.
Implementar estos modelos conlleva importantes consideraciones, como la configuración de cuentas dentro de AWS Organizations, permisos de IAM y políticas de claves KMS si se utiliza cifrado. Las organizaciones deben asegurarse de que la región de destino soporta el rendimiento del modelo y ser conscientes de los costos implicados en el almacenamiento y uso de modelos en múltiples regiones.
En resumen, Model Share y Model Copy no sólo mejoran la transición entre desarrollo y producción, sino que también promueven la colaboración interequipos y optimizan el rendimiento del modelo a escala global, manteniendo al mismo tiempo la seguridad y el cumplimiento normativo. Con una implementación efectiva de estas herramientas, las organizaciones están mejor preparadas para afrontar la complejidad del desarrollo y despliegue de modelos de IA en un entorno cada vez más dinámico y competitivo.
