En el ámbito de la inteligencia artificial generativa, las organizaciones están adoptando un enfoque similar al desarrollo de software tradicional para implementar aplicaciones de IA. Esto se logra mediante la creación de entornos de desarrollo y producción separados, cada uno con su propia cuenta de AWS. Este método busca establecer una separación lógica, mejorar la seguridad y optimizar los flujos de trabajo.
Amazon Bedrock emerge como un servicio gestionado que ofrece una amplia selección de modelos base de alto rendimiento de compañías líderes en IA, como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI y Amazon. Gracias a una única API, estas organizaciones pueden construir aplicaciones de IA generativa con un enfoque seguro, privado y responsable. Sin embargo, al escalar sus iniciativas de IA, las empresas enfrentan desafíos significativos en la gestión y despliegue eficiente de modelos personalizados a través de diferentes etapas de desarrollo y regiones geográficas.
Para abordar estas dificultades, Amazon Bedrock presenta dos herramientas clave: Model Share y Model Copy. Estas funcionalidades están diseñadas para optimizar el ciclo de vida del desarrollo de la IA, desde la experimentación inicial hasta el despliegue en producción a nivel global, facilitando la colaboración y optimización de recursos.
Model Share permite a las organizaciones compartir modelos personalizados, afinados en Amazon Bedrock, entre diferentes cuentas de AWS dentro de la misma región y organización. Esta característica es esencial para aquellas empresas que mantienen entornos de desarrollo y producción separados.
Por su parte, Model Copy permite replicar modelos personalizados en distintas regiones dentro de una misma cuenta. Esta función es crucial para organizaciones que requieren despliegues globales, equilibrio de carga regional y soluciones de recuperación ante desastres.
Implementar estas herramientas requiere considerar la configuración adecuada dentro de AWS Organizations, permisos de IAM y políticas de claves KMS, especialmente al usar cifrado. También es crucial confirmar que la región de destino soporta el rendimiento necesario para el modelo deseado, así como estar consciente de los costos asociados al almacenamiento y uso en múltiples regiones.
El uso de Model Share y Model Copy no solo facilita la transición entre desarrollo y producción, sino que también promueve la colaboración interdepartamental y optimiza el rendimiento a escala global, manteniendo la seguridad y el cumplimiento normativo. Con una implementación correcta, las organizaciones estarán mejor preparadas para manejar la complejidad del desarrollo y despliegue de modelos de IA en un entorno global dinámico y competitivo.
