En una reciente publicación, se profundiza en la implementación de un entorno de inteligencia artificial y aprendizaje automático (IA/ML) utilizando Amazon SageMaker Unified Studio, tras haber establecido previamente la arquitectura necesaria en la primera parte de la serie. Este nuevo artículo se dirige a dos perfiles clave en el ciclo de desarrollo de IA: el administrador, que asegura la gobernanza y la infraestructura a través de plantillas automatizadas, y el científico de datos, que utiliza SageMaker para desarrollar modelos sin preocuparse por gestionar la infraestructura básica.
El enfoque presentado combina varios componentes en una arquitectura de operaciones de inteligencia artificial (AIOps) destinada a facilitar el trabajo de los administradores y los científicos de datos, permitiendo una integración continua y una entrega de proyectos eficaz. Cada etapa, desde la inicialización del proyecto hasta el despliegue en producción, ha sido diseñada para maximizar la eficiencia y la trazabilidad.
En la fase inicial, el administrador configura el entorno de SageMaker Unified Studio e implementa la infraestructura necesaria. Una vez establecido, el científico de datos puede crear un nuevo proyecto que activa automáticamente la configuración de recursos específicos a través de AWS Lambda. Esto garantiza que las herramientas y flujos de trabajo esenciales estén disponibles desde el comienzo del desarrollo.
Durante la fase de desarrollo, los científicos de datos pueden construir, entrenar y evaluar modelos utilizando notebooks Jupyter proporcionados por SageMaker. Cada ejecución de la pipeline es registrada para facilitar el seguimiento y la gestión de experimentos. Posteriormente, cuando un modelo es aprobado, un evento dispara una función Lambda que coordina el despliegue, asegurando que solo se promuevan a producción aquellos modelos que han pasado las validaciones necesarias.
La arquitectura destacada también incorpora un enfoque robusto de gobernanza y seguridad, asegurando el cumplimiento de normativas regulatorias. Con un control de acceso basado en roles y automatización de los flujos de trabajo, se minimizan los riesgos de errores y malconfiguraciones. A su vez, se han establecido mecanismos para auditar cambios, lo que proporciona una trazabilidad completa durante todo el proceso de desarrollo y despliegue.
Por otro lado, SageMaker Catalog juega un papel clave en la gestión y el acceso a activos de datos, permitiendo a los científicos de datos suscribirse a conjuntos de datos y utilizarlos en sus pipelines de aprendizaje automático. Esto, combinado con un enfoque de integración continua y despliegue continuo (CI/CD), permite a las organizaciones operar sus iniciativas de IA de manera más eficiente, disminuyendo el tiempo de llevar ideas a producción mientras se mantienen controles de seguridad adecuados.
Este marco práctico, respaldado por un código accesible en un repositorio de GitHub, se presenta como una herramienta valiosa para las organizaciones que buscan optimizar sus flujos de trabajo de IA, permitiendo una rápida transición entre el desarrollo y el despliegue mientras se garantiza la gobernanza y el cumplimiento necesario.
