El auge de los modelos de lenguaje amplios (LLMs) ha revolucionado la integración de capacidades de inteligencia artificial en diversas aplicaciones a través de llamadas a API. A pesar de ello, muchas empresas prefieren alojar sus propios modelos. Esta elección se fundamenta en la necesidad de preservar la soberanía de los datos, asegurando que la información sensible permanezca en su infraestructura, y la posibilidad de personalizar los modelos según necesidades específicas del sector.
Amazon SageMaker AI surge como una solución eficaz frente a la complejidad del autoalojamiento, gestionando recursos de GPU mediante puntos finales administrados. Así, permite que los equipos se enfoquen en el rendimiento de los modelos sin preocuparse por la infraestructura. SageMaker AI optimiza estos servicios con contenedores de inferencia que maximizan la velocidad y reducen la latencia, lo cual facilita los despliegues aunque se requiera cierta experiencia en operaciones de aprendizaje automático. Aun así, lograr un rendimiento óptimo con estos contenedores gestionados requiere configuraciones precisas, ya que factores como el tamaño del lote y el paralelismo tensorial impactan significativamente en la latencia y el rendimiento.
Para afrontar estas dificultades, BentoML ha desarrollado LLM-Optimizer, una herramienta que automatiza la búsqueda de configuraciones óptimas mediante pruebas sistemáticas. Esto elimina el tedioso proceso manual de prueba y error, facilitando la identificación de configuraciones que cumplen con los objetivos de nivel de servicio.
Un ejemplo práctico ilustra los pasos para identificar y aplicar configuraciones óptimas para un modelo específico, el Qwen-3-4B, en un punto final de SageMaker AI. Este proceso comprende definir restricciones de rendimiento, ejecutar pruebas de referencia y desplegar la configuración optimizada, todo con el objetivo de equilibrar latencia, rendimiento y costos.
La optimización de la inferencia se basa en métricas de rendimiento que incluyen el número de solicitudes completadas por segundo y la latencia. Comprender la interacción entre estos factores es crucial para los ingenieros, especialmente al trasladar modelos de API a puntos finales de autoalojamiento, donde la optimización recae en el equipo.
El uso de LLM-Optimizer junto con Amazon SageMaker AI permite reemplazar el costoso ajuste manual por un enfoque sistemático y basado en datos, minimizando el tiempo de configuración mientras mejora la experiencia del usuario final. La combinación de optimización automatizada con infraestructura gestionada representa un avance significativo hacia la accesibilidad y eficiencia de la inteligencia artificial en el ámbito empresarial.
