Amazon ha lanzado una innovadora función de implementación bajo demanda para modelos personalizados a través de su plataforma Amazon Bedrock. Esta nueva funcionalidad permite a los clientes adaptar versiones de los modelos fundamentales a sus necesidades específicas mediante técnicas como el ajuste fino y la destilación. Con este mecanismo, los modelos personalizados pueden ser activados únicamente cuando se necesiten, procesando solicitudes en tiempo real sin la necesidad de recursos computacionales pre-provisionados.
El novedoso enfoque incluye un modelo de precios basado en tokens, calculando los costos según el número de tokens procesados durante la inferencia. Este esquema «paga según el uso» complementa la opción de rendimiento provisionado existente, ofreciendo a los usuarios la flexibilidad de escoger el método de implementación que mejor se adapte a sus necesidades de carga de trabajo y objetivos económicos.
El proceso para implementar modelos en Amazon Bedrock abarca desde la conceptualización hasta la puesta en marcha, comenzando por definir el caso de uso y la preparación de datos. Posteriormente, se personaliza el modelo utilizando las herramientas de ajuste fino o destilación de Bedrock. Una vez personalizado, se procede a la evaluación y despliegue, donde la implementación bajo demanda toma protagonismo.
Los usuarios tienen dos opciones para implementar sus modelos: a través de la consola de Amazon Bedrock, que ofrece una interfaz intuitiva, o mediante APIs y SDKs. Para quienes prefieren la consola, el proceso es sencillo y guiado, desde la selección del modelo hasta la creación de la implementación, permitiendo supervisar su estado.
No obstante, hay consideraciones operativas a tener en cuenta con esta nueva función. Factores como la latencia, la disponibilidad regional y las limitaciones de cuota pueden afectar la eficacia de la solución. Por ello, se recomienda que los usuarios se familiaricen con estos aspectos y desarrollen estrategias de gestión de costos.
En caso de que los usuarios decidan no continuar usando la funcionalidad tras su prueba, es crucial liberar los recursos para evitar costos innecesarios. Esto se puede realizar fácilmente mediante la consola o utilizando las APIs disponibles.
La introducción de esta opción refuerza el compromiso de Amazon con la accesibilidad y flexibilidad de la infraestructura de inteligencia artificial, ofreciendo a las empresas una forma optimizada de usar modelos personalizados según sus necesidades. La implementación bajo demanda representa un avance notable para optimizar costos, simplificar operaciones y escalar de acuerdo con patrones de uso variables.
