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Implementación del Despliegue Bajo Demanda con Modelos Personalizados en Amazon Bedrock
El avance en la implementación de modelos personalizados en Amazon Bedrock ha permitido a las empresas adaptar sus soluciones de inteligencia artificial a sus necesidades específicas. Con la reciente introducción del despliegue bajo demanda, los usuarios ahora pueden invocar modelos personalizados solo cuando sea necesario, optimizando así el uso de recursos y los costos operativos. Este artículo detalla el flujo de trabajo para la implementación de modelos personalizados en Amazon Bedrock, incluyendo la creación de modelos, la evaluación y el despliegue efectivo.
Entendiendo el Flujo de Trabajo del Despliegue Bajo Demanda
El ciclo de vida de la personalización del modelo representa el recorrido completo desde la conceptualización hasta el despliegue. Este proceso comienza con la definición del caso de uso, seguido de la preparación y formateo de datos adecuados, y finaliza con la personalización del modelo a través de características como el ajuste fino y la destilación de modelos. Este enfoque permite que las empresas desplieguen capacidades de inteligencia artificial generativa que se adaptan a sus requisitos específicos.
Fases del Despliegue
- Definición del Caso de Uso: Identificar y documentar el problema específico que se desea resolver.
- Preparación de Datos: Recopilar y formatear datos relevantes que alimentarán el modelo.
- Personalización del Modelo: Utilizar Amazon Bedrock para ajustar el modelo a las necesidades del negocio.
- Evaluación y Despliegue: Probar la eficacia del modelo y ponerlo en producción.
Guía de Implementación para el Despliegue Bajo Demanda
Para implementar el despliegue bajo demanda de tus modelos personalizados de Amazon Nova en Amazon Bedrock, existen dos métodos principales: a través de la consola de Amazon Bedrock o utilizando la API o SDK. A continuación, se detallan los pasos para ambas opciones.
Implementación Usando la Consola de Amazon Bedrock
- En la consola de Amazon Bedrock, selecciona tu modelo personalizado (ajuste fino o destilación) que se va a desplegar. Elige «Configurar inferencia» y selecciona «Desplegar bajo demanda».
- Bajo los detalles de despliegue, introduce un nombre y una descripción. Tienes la opción de añadir etiquetas. Haz clic en «Crear» para iniciar el despliegue bajo demanda del modelo personalizado.
- Una vez completado, verifica que el estado del despliegue sea «En Progreso», «Activo» o «Fallido». Puedes seleccionar un despliegue para encontrar el ARN de despliegue, la hora de creación y el estado.
- Prueba el modelo en el entorno de pruebas o en el entorno de Chat/Text, seleccionando «Modelos personalizados» y eligiendo «Bajo demanda» para la inferencia.
Implementación Usando API o SDK
Después de entrenar el modelo con éxito, puedes desplegarlo utilizando la API. Aquí tienes un ejemplo básico:
import boto3
# Configuración del cliente de Amazon Bedrock
bedrock_client = boto3.client(service_name="bedrock", region_name="")
# Crear despliegue de modelo personalizado
response = bedrock_client.create_custom_model_deployment(
modelDeploymentName="",
modelArn="",
description="",
tags=[{"key":"", "value":""}]
) Mejores Prácticas y Consideraciones
Para lograr una implementación exitosa del despliegue bajo demanda, es esencial tener en cuenta varios factores operacionales:
- Latencia de arranque en frío: Es posible que experimentes latencias iniciales cuando el despliegue no ha recibido tráfico reciente.
- Disponibilidad regional: Al lanzamiento, el despliegue de modelos personalizados estará disponible en US East (N. Virginia).
- Gestión de cuotas: Cada despliegue personalizado tiene cuotas específicas que deben ser monitoreadas.
- Gestión de costos: El modelo de precios bajo demanda permite un seguimiento más efectivo de los costos a través de etiquetas de asignación de costos.
Conclusión
La introducción del despliegue bajo demanda para modelos personalizados en Amazon Bedrock representa un avance significativo en la accesibilidad y flexibilidad del despliegue de modelos de IA. Este enfoque permite a las empresas optimizar costos, simplificar operaciones y escalar según las necesidades de su negocio.
Para más información sobre cómo comenzar con esta tecnología, visita la documentación de Amazon Bedrock.
Fuente: Amazon Web Services Blog
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