Amazon ha lanzado recientemente Amazon Bedrock, un servicio gestionado que promete revolucionar el campo de la inteligencia artificial generativa al ofrecer una amplia selección de modelos fundamentales de alto rendimiento. Entre los proveedores de estos modelos se encuentran destacados nombres como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI y la propia Amazon, todo accesible a través de una única API. Bedrock proporciona también un conjunto completo de capacidades necesarias para construir aplicaciones de IA generativa con un enfoque en seguridad, privacidad y prácticas responsables.
En particular, Amazon ha respondido a la creciente demanda de modelos personalizados para casos de uso específicos con el nuevo Amazon Bedrock Custom Model Import. Esta funcionalidad, actualmente en vista previa, facilita la importación de modelos personalizados creados en otros entornos como Amazon SageMaker, Amazon EC2 e incluso instalaciones locales, eliminando la complejidad usual de la implementación mediante sencillas APIs.
Uno de los modelos destacados es el Meta Llama 3 8B, un modelo que, aunque relativamente pequeño, ofrece un balance óptimo entre rendimiento y eficiencia de recursos. AWS ha enfatizado cómo los usuarios pueden ajustar este modelo para tareas específicas, como la generación de consultas SQL (de texto a SQL), especialmente útil en la interpretación de dialectos SQL no estándar. Esta personalización no solo desbloquea un valor significativo al adaptar las capacidades del modelo a dominios específicos, sino que también permite a los usuarios beneficiarse de la infraestructura gestionada y segura de Amazon Bedrock.
El proceso de ajuste fino y personalización de Meta Llama 3 8B en SageMaker se divide en varios pasos. Primero, se invoca un trabajo de entrenamiento en SageMaker para ajustar el modelo usando QLoRA y almacenar los pesos en Amazon S3. Posteriormente, el usuario ejecuta el trabajo de importación mediante la consola de Amazon Bedrock, donde AWS se encarga de copiar los artefactos del modelo a un bucket S3 gestionado por ellos. Una vez completado este proceso, el modelo ajustado se hace accesible para su invocación.
Amazon garantiza que todos los datos permanecen en la región seleccionada de AWS, utilizando un punto final VPC, y ofrece la opción de cifrar los datos del modelo con claves de Amazon Key Management Service (AWS KMS). Además, los guiones y herramientas necesarias para el ajuste fino y la evaluación del modelo están disponibles en el repositorio de GitHub de Amazon Bedrock, permitiendo un acceso fácil y claro a los recursos necesarios para optimizar y evaluar el modelo.
La importación del modelo ajustado se completa configurando varias opciones en la consola de Amazon Bedrock, importando los datos almacenados en S3 y asegurándose de que el modelo sigue los parámetros soportados. Las pruebas iniciales han mostrado que el modelo puede generar consultas SQL correctas en la mayoría de los casos, destacando su rendimiento superior tras la personalización.
La introducción de esta característica y sus capacidades de personalización representa una herramienta poderosa para científicos de datos y desarrolladores, permitiendo la implementación eficiente y segura de modelos de IA generativa a escala. Con estas nuevas opciones, los usuarios pueden optimizar el rendimiento de sus modelos para tareas específicas como la generación de código y sacar el máximo provecho de las ventajas ofrecidas por Amazon Bedrock.
