Las organizaciones que emplean aplicaciones de inteligencia artificial para múltiples usuarios enfrentan un desafío significativo: gestionar y optimizar el uso de modelos a través de diferentes segmentos de clientes. Amazon Bedrock, conocido por ofrecer modelos fundamentales mediante su API Converse, presenta nuevas soluciones para enfrentar estas dificultades, centrándose en cómo conectar las interacciones de los modelos con inquilinos, usuarios y casos de uso particulares.
La clave para abordar este desafío reside en el parámetro requestMetadata de la API Converse. Al incluir identificadores específicos de inquilinos y datos contextuales en cada solicitud, se transforma la información de invocación estándar en conjuntos de datos analíticos detallados. Esto no solo permite medir con precisión el rendimiento del modelo, sino también seguir patrones de uso y asignar costos a nivel de cada inquilino, sin modificar la lógica central de la aplicación.
En entornos de inteligencia artificial generativa, gestionar costos es una tarea compleja, especialmente cuando los modelos se utilizan bajo demanda y no hay una forma directa de etiquetar la asignación de gastos. El seguimiento manual puede resultar ineficiente y propenso a sobrecostos. Los perfiles de inferencia de aplicaciones ofrecen una solución, al permitir etiquetas personalizadas que facilitan un seguimiento minucioso de los costos. Junto con las herramientas de gestión de costos de AWS, este sistema permite automatizar alertas presupuestarias y fomentar una mayor innovación.
Sin embargo, administrar costos en entornos multi-inquilino plantea complejidades adicionales. La gestión de los perfiles de inferencia implica desafíos operativos, como la creación y actualización a gran escala. La automatización requiere un manejo eficiente de errores, incluidos los conflictos de nombre y cambios en políticas de acceso.
Además, las limitaciones en el etiquetado de costos pueden restringir a organizaciones que necesitan un seguimiento detallado. Esto ha llevado a muchas a adoptar un enfoque centrado en el consumidor, utilizando metadatos para un seguimiento más adecuado.
El uso de la API Converse para incluir metadatos en las solicitudes a los modelos de Amazon Bedrock permite una gestión más precisa. Aunque estos metadatos no afectan la respuesta del modelo, son esenciales para control y seguimiento interno.
Un nuevo marco arquitectónico transfiere los registros de invocación con metadatos en información útil para la inteligencia empresarial. Esta infraestructura permite procesar, transformar y visualizar datos, ofreciendo a las organizaciones un panorama claro sobre los patrones de uso y métricas de rendimiento.
Los paneles de control en Amazon QuickSight pueden transformar estos datos en información valiosa. Proporcionan insights sobre patrones de uso y métricas de rendimiento segmentadas por inquilinos, facilitando la comprensión de la economía de las aplicaciones de IA multi-inquilino.
Implementar metadatos específicos a través de la API Converse no solo mejora la capacidad analítica, sino que también fortalece la base de las decisiones empresariales. Con este enfoque, las organizaciones pueden optimizar el rendimiento del modelo según las necesidades de los inquilinos y controlar los costos con mayor precisión, estableciendo así una estrategia sólida en el ámbito de la inteligencia artificial.
