Amazon ha introducido una nueva funcionalidad dentro de su servicio Amazon Bedrock, diseñada para potenciar a las empresas con modelos de inteligencia artificial de alto rendimiento a través de una interfaz única. Con un enfoque en la seguridad, la privacidad y el uso responsable, este servicio permite la creación de aplicaciones de IA generativa.
La funcionalidad de inferencia por lotes de Amazon Bedrock está orientada a manejar grandes cargas de trabajo donde la rapidez en las respuestas no es esencial. Este enfoque permite a las organizaciones analizar vastos conjuntos de datos eficientemente, logrando una reducción del 50% en costos comparado con las opciones de demanda inmediata. Esto resulta especialmente atractivo para quienes trabajan con datos extensos.
Con el crecimiento en el uso de modelos de Amazon Bedrock para el procesamiento de volúmenes masivos de datos, se vuelve vital contar con prácticas efectivas de monitoreo y gestión de trabajos de inferencia por lotes. Para ello, se ha desarrollado una solución basada en servicios sin servidor de AWS como Lambda, DynamoDB y EventBridge, que no solo disminuye la carga operativa, sino que también asegura un procesamiento confiable a gran escala.
Por ejemplo, una empresa de servicios financieros que maneja millones de interacciones y datos de clientes, incluidos historiales de crédito y patrones de consumo, podría usar capacidades avanzadas de IA para ofrecer recomendaciones personalizadas. Sin embargo, el procesamiento en tiempo real de estos datos no siempre es necesario.
La arquitectura propuesta emplea inferencia por lotes en Amazon Bedrock, iniciando con la carga de datos en un bucket de Amazon S3. Funciones de Lambda generan archivos JSONL para la inferencia. Luego, se activa un trabajo de inferencia por lotes en Bedrock. Un monitoreo automatizado a través de EventBridge asegura que cualquier cambio en el trabajo desencadene acciones, como registrar el estado en DynamoDB.
Entre los beneficios de esta solución automatizada se destacan la visibilidad en tiempo real, operaciones simplificadas y una mejor asignación de recursos. Esto incrementa la eficacia en el uso de capacidades de inferencia por lotes.
Para implementar esta solución se requiere una cuenta activa de AWS, permisos para crear recursos, acceso a modelos y despliegue en una región compatible con inferencia por lotes. Una plantilla de AWS CloudFormation facilita el despliegue repetido, maximizando el rendimiento de esta innovadora funcionalidad.
La solución sugiere mejores prácticas para optimizar el monitoreo de operaciones, como configurar alarmas de CloudWatch para trabajos fallidos y usar métricas personalizadas para un mejor seguimiento del rendimiento.
El costo estimado de esta implementación es inferior a un dólar, usando el modelo Claude 3.5 de Anthropic. Esta iniciativa no solo mejora la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos financieros, sino que también permite aplicaciones como la identificación de fraudes y el análisis de tendencias financieras, asegurando siempre una visibilidad operativa en tiempo real.
