Optimización de Costos en Modelos Multi-Tenant con Amazon Bedrock
Las organizaciones que ofrecen aplicaciones de inteligencia artificial a múltiples inquilinos enfrentan un desafío común: cómo realizar un seguimiento, analizar y optimizar el uso del modelo entre diferentes segmentos de clientes. A pesar de que Amazon Bedrock proporciona potentes modelos fundamentales (FMs) a través de su API Converse, el verdadero valor empresarial surge al poder conectar las interacciones del modelo con inquilinos, usuarios y casos de uso específicos.
El uso del parámetro requestMetadata de la API Converse ofrece una solución a este reto. Al pasar identificadores específicos del inquilino e información contextual con cada solicitud, se pueden transformar los registros de invocación estándar en conjuntos de datos analíticos enriquecidos. Este enfoque permite medir el rendimiento del modelo, rastrear patrones de uso y asignar costos con una precisión a nivel de inquilino, sin necesidad de modificar la lógica central de la aplicación.
Seguimiento y Gestión de Costos a Través de Perfiles de Inferencia de Aplicaciones
La gestión de costos para cargas de trabajo de IA generativa es un reto que las organizaciones enfrentan diariamente, especialmente al utilizar FMs bajo demanda que no soportan etiquetado de asignación de costos. Monitorear el gasto manualmente y depender de controles reactivos crea riesgos de sobrecostos e introduce ineficiencias operativas.
Los perfiles de inferencia de aplicaciones abordan esto permitiendo aplicar etiquetas personalizadas (por ejemplo, inquilino, proyecto o departamento) directamente a los modelos bajo demanda, lo que facilita un seguimiento granular de costos. Combinados con AWS Budgets y herramientas de asignación de costos, las organizaciones pueden automatizar alertas presupuestarias, priorizar cargas críticas y hacer cumplir límites de gastos a gran escala.
Uso de la API Converse con Metadatos de Solicitud
La API Converse permite incluir metadatos de solicitud al invocar FMs a través de Amazon Bedrock. Estos metadatos no afectan la respuesta del modelo, pero pueden utilizarse para fines de seguimiento y registro (objeto JSON con pares clave-valor de metadatos). Algunos usos comunes para los metadatos de solicitud incluyen:
- Agregar identificadores únicos para el seguimiento de solicitudes
- Incluir información de marca temporal
- Etiquetar solicitudes con información específica de la aplicación
- Agregar números de versión u otros datos contextuales
Cuando se utiliza la API Converse, normalmente se incluye el metadato de solicitud como parte de la llamada API. Por ejemplo, utilizando el SDK de AWS para Python (Boto3), se podría estructurar la solicitud de la siguiente manera:
response = bedrock_runtime.converse(
modelId='tu-id-de-modelo',
messages=[...],
requestMetadata={
"requestId": 'id-de-solicitud-único',
"timestamp": 'marca-de-tiempo-unix',
"tenantId": 'tu-id-de-inquilino',
"departmentId": 'tu-id-de-departamento'
},
# otros parámetros
)
Visibilidad de Datos y Análisis
La infraestructura de informes en la cuenta de Amazon QuickSight transforma los datos de inquilinos en información útil. Amazon QuickSight Enterprise edition actúa como servicio de visualización y se conecta al catálogo de datos a través del conector QuickSight a Amazon Athena. Los administradores de informes pueden crear paneles de control basados en inquilinos que muestran patrones de uso, consultas populares y métricas de rendimiento segmentadas por inquilino.
El siguiente panel de control de Amazon QuickSight demuestra cómo visualizar los datos de uso de Amazon Bedrock a través de múltiples dimensiones. Se puede examinar los patrones de uso a través de cuatro paneles de visualización clave.
Ejemplo de Dashboard de Uso de Amazon Bedrock
Utilizando el gráfico de barras horizontales de Resumen de Uso de Bedrock, se puede comparar el uso de tokens entre grupos de inquilinos. Se obtiene una visibilidad clara de los niveles de consumo de cada inquilino. El gráfico de distribución de uso de tokens por compañía muestra la distribución entre organizaciones, permitiendo análisis más profundos.
Personalización de la Solución
La solución de informes de costos de metadatos de Converse proporciona varios puntos de personalización para adaptarse a tus requerimientos específicos de múltiples inquilinos y necesidades empresariales. Puedes modificar el proceso ETL editando el script ETL de AWS Glue para extraer campos de metadatos adicionales o transformar datos según tu estructura de inquilinos.
Implementar metadatos específicos del inquilino con la API Converse de Amazon Bedrock crea una poderosa base para la analítica de aplicaciones de IA. Este enfoque transforma los registros de invocación estándar en un activo estratégico que impulsa decisiones empresariales y mejora la experiencia del cliente.
Para más información, consulta la fuente original.
**
