Optimización y despliegue de Meta Llama 3.2 Vision para automatización web potenciada por IA generativa usando AWS DLCs, Amazon EKS y Amazon Bedrock

Elena Digital López

Una nueva solución tecnológica está revolucionando la forma en que las organizaciones personalizan modelos de inteligencia artificial (IA) para tareas específicas. Frente a los retos de entrenar modelos de lenguaje desde cero, un proceso costoso y demandante en términos de recursos, emerge el ajuste fino de modelos existentes como la alternativa más eficiente. Este enfoque permite a sectores como la salud, finanzas y tecnología adaptar modelos base a sus necesidades particulares, ahorrando tiempo y dinero.

Sin embargo, implementar estas soluciones a nivel de producción no está exento de complicaciones. La complejidad radica en la configuración de infraestructuras robustas, la seguridad y la optimización del rendimiento. Para enfrentar estos desafíos, se ha desarrollado una solución avanzada para el ajuste fino y despliegue del modelo Llama-3.2-11B-Vision-Instruct, destinado a automatizaciones web.

El proceso utiliza AWS Deep Learning Containers (DLCs) junto con Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS). Los DLCs proporcionan entornos probados y seguros, con paquetes de software preinstalados, lo que facilita la optimización del ajuste fino. Esto no solo acelera el desarrollo de los modelos, sino que garantiza seguridad y rendimiento en entornos productivos.

Los DLCs optimizan cargas de trabajo de aprendizaje automático al venir preconfigurados con las dependencias necesarias, como controladores NVIDIA y el toolkit CUDA. Además, soportan Elastic Fabric Adapter (EFA) para mejorar la comunicación de red, asegurando un rendimiento superior y una baja latencia durante el entrenamiento en instancias de Amazon EC2.

Al implementar y gestionar DLCs sobre Amazon EKS, se obtiene una infraestructura flexible y escalable, ideal para ajustar modelos. Amazon EKS maneja la compleja orquestación de contenedores, permitiendo que el entorno de producción se adapte a las demandas cambiantes de entrenamiento.

El uso de EFA permite una interacción eficiente entre los nodos EC2, y los DLCs tienen compatibilidad preconfigurada con el software EFA, eliminando configuraciones complicadas. Además, técnicas como Fully Sharded Data Parallel (FSDP) en PyTorch reducen los requisitos de memoria durante el entrenamiento.

El despliegue del modelo se realiza mediante Amazon Bedrock, un servicio gestionado para modelos base, integrando herramientas como SeeAct para la automatización web con entrada visual. Esta solución se perfila como un modelo a seguir para ingenieros interesados en desarrollar aplicaciones de IA personalizadas, demostrando su potencial en tareas de automatización, análisis de contenido y más.

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