Las organizaciones están empezando a ver en los modelos de fundación abiertos (FMs) una poderosa herramienta para desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial personalizadas, adaptadas específicamente a sus necesidades y tareas. Sin embargo, la implementación de estos modelos puede consumir hasta un 30% del tiempo total de un proyecto debido a la complejidad y al conocimiento técnico necesarios para optimizar los tipos de instancias y configurar los parámetros de servicio. Este proceso exige un enfoque iterativo y exhaustivas pruebas.
Para simplificar esta tarea, Amazon ha introducido Bedrock Custom Model Import, una API diseñada para facilitar el despliegue de modelos personalizados. Esta herramienta permite a los desarrolladores subir los pesos de los modelos, mientras que AWS maneja el proceso de implementación de forma óptima y gestionada. Esto no solo permite un despliegue más efectivo y económico, sino que también incorpora la capacidad de escalabilidad automática, incluyendo la opción de escalar a cero. Así, si no hay invocaciones durante cinco minutos, el modelo se apaga automáticamente, ajustando los costos a la utilización real, con cobros únicamente durante los intervalos activos de cinco minutos.
Antes de llevar estos modelos a producción, es crucial evaluar su rendimiento mediante herramientas de benchmarking. Estas permiten identificar proactivamente problemas y verificar si las implementaciones están en condiciones de manejar la carga en producción. Para apoyar a las organizaciones en esta tarea, se ha lanzado una serie de publicaciones en un blog que explora el uso de DeepSeek y FMs abiertos en Amazon Bedrock Custom Model Import. Estas publicaciones detallan el proceso de benchmarking de rendimiento usando herramientas de código abierto como LLMPerf y LiteLLM.
LiteLLM se presenta como una herramienta versátil, apta tanto para su uso como SDK en Python como servidor proxy. Proporciona acceso a más de 100 FMs mediante un formato estandarizado y resulta esencial para invocar modelos personalizados y optimizar configuraciones de invocación, simulando tráfico real para evaluar el rendimiento.
Mediante scripts adecuados, los ingenieros pueden determinar métricas críticas como la latencia y el rendimiento, elementos fundamentales para el éxito de las aplicaciones basadas en IA. Con LLMPerf, es posible evaluar diferentes cargas de tráfico, simulando múltiples clientes que envían solicitudes concurrentes, mientras se recogen métricas de rendimiento en tiempo real. Esto no solo permite prever problemas en producción, sino que también asiste en la estimación de costos mediante el seguimiento de las instancias activas del modelo a través de Amazon CloudWatch.
Aunque Amazon Bedrock Custom Model Import simplifica el proceso de implementación y escalamiento de modelos, el benchmarking de rendimiento sigue siendo crucial para predecir el comportamiento en producción y comparar modelos en métricas clave como costo, latencia y throughput. Las organizaciones que busquen maximizar el potencial de sus modelos personalizados deberían explorar estas herramientas y recursos para asegurar una implementación exitosa y eficiente de sus aplicaciones de inteligencia artificial.
