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Cost Tracking en Modelos Multi-Tenant con Amazon Bedrock
El seguimiento y la gestión de costos en entornos multi-tenant representan un desafío significativo para organizaciones que utilizan aplicaciones de inteligencia artificial. En este contexto, la **API Converse de Amazon Bedrock** ofrece una solución innovadora al permitir el uso de identificadores específicos de inquilinos y metadatos contextuales en cada solicitud. Esto transforma los registros de invocación estándar en conjuntos de datos analíticos enriquecidos, facilitando la medición del rendimiento del modelo y la asignación precisa de costos a diferentes segmentos de clientes.
Gestión de Costos mediante Perfiles de Inferencia de Aplicación
Las organizaciones enfrentan el reto diario de gestionar los costos asociados a las cargas de trabajo de IA generativa, especialmente cuando utilizan modelos bajo demanda que no permiten etiquetado de asignación de costos. La implementación de **perfiles de inferencia de aplicación** permite la aplicación de etiquetas personalizadas, lo que habilita un seguimiento de costos granular. Esta estrategia, combinada con herramientas como **AWS Budgets**, permite la automatización de alertas de presupuesto y el establecimiento de controles de gasto escalables.
Consideraciones Adicionales en Ambientes Multi-Tenant
La gestión de costos y recursos en entornos multi-tenant añade una capa de complejidad. Cada perfil de inferencia debe ser creado, actualizado y eliminado a gran escala, lo que requiere un manejo robusto de errores. Además, las restricciones de etiquetado para la asignación de costos pueden limitar la profundidad de la atribución de costos, lo que lleva a considerar un enfoque de seguimiento del lado del cliente. Aquí es donde la **etiquetado basado en metadatos** puede resultar más adecuado.
Uso de la API Converse con Metadatos de Solicitud
Utilizando la API Converse, se puede incluir metadatos en las solicitudes a los modelos de Amazon Bedrock. Estos metadatos son primordiales para el seguimiento y registro de solicitudes. Su uso común incluye la adición de identificadores únicos, información de marcas de tiempo y datos específicos de la aplicación. Por ejemplo, un código de solicitud puede estructurarse de la siguiente manera en Python utilizando el SDK de AWS:
response = bedrock_runtime.converse(
modelId='your-model-id',
messages=[...],
requestMetadata={
"requestId": 'unique-request-id',
"timestamp": 'unix-timestamp',
"tenantId": 'your-tenant-id',
"departmentId": 'your-department-id'
}
)
Visión General de la Solución y Arquitectura
La arquitectura para procesar y analizar registros de invocación en Amazon Bedrock incluye un flujo que comienza en el cliente, donde los registros son procesados mediante un pipeline ETL gestionado por **AWS Glue**. Esto permite la catalogación de datos y el aseguramiento de la calidad de los mismos. Posteriormente, la infraestructura de informes, utilizando **Amazon QuickSight**, permite la creación de paneles de control que muestran patrones de uso y métricas de rendimiento segmentadas por inquilino.
Paneles de Control en Amazon QuickSight
Los paneles de control en Amazon QuickSight facilitan la visualización de datos de uso de Amazon Bedrock a través de múltiples dimensiones. Incluyen gráficos de uso de tokens y distribución por departamentos, lo que proporciona una comprensión clara del consumo por inquilino. Esto permite a los administradores crear informes que reflejan patrones de uso, métricas de rendimiento y el impacto financiero del uso de modelos en la aplicación.
Personalización de la Solución
La solución de seguimiento de costos basada en metadatos de Converse permite personalizaciones para adaptarse a requisitos específicos de multi-tenant. Los scripts ETL en AWS Glue pueden ser modificados para extraer campos adicionales o transformar datos según la estructura del inquilino. Asimismo, las definiciones de esquema pueden actualizarse para acomodar atributos personalizados de los inquilinos.
Limpieza de Recursos
Para evitar cargos futuros, es fundamental eliminar los recursos utilizados en la solución. Esto se puede realizar de manera sencilla utilizando el **AWS Cloud Development Kit (CDK)**, proporcionando una manera eficiente de limpiar después de la implementación.
Implementar metadatos específicos de inquilinos con la API Converse de Amazon Bedrock transforma los registros de invocación en un activo estratégico que impulsa decisiones empresariales y mejora la experiencia del cliente. Esta arquitectura no solo proporciona visibilidad sobre los patrones de uso, sino que también permite una asignación precisa de costos, ayudando a identificar oportunidades de optimización del modelo según las necesidades específicas de cada inquilino.
Para más detalles sobre la implementación, se puede consultar el repositorio de GitHub de converse-metadata-cost-reporting.
Fuente: Cost Tracking Multi-Tenant Model Inference on Amazon Bedrock
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