Meta ha revelado la disponibilidad de su innovador modelo de segmentación de visión, el Segment Anything Model (SAM) 2.1, en Amazon SageMaker JumpStart. Este anuncio marca un hito significativo en el campo de la inteligencia artificial aplicada a la segmentación de imágenes y videos, destacando su utilidad en sectores como la salud, la monitorización ambiental y los sistemas autónomos.
El SAM 2.1 está diseñado para manejar contextos complejos y realizar análisis detallados, lo que lo convierte en una herramienta esencial en aplicaciones de imágenes médicas, donde la precisión es fundamental. Su capacidad para segmentar objetos en tiempo real a través de simples indicaciones, como coordenadas de puntos y cuadros delimitadores, abre nuevas posibilidades para el uso eficiente de IA en diversas industrias.
Entrenado principalmente en la infraestructura de Amazon Web Services (AWS), SAM 2.1 es el primer modelo de su tipo ofrecido a los clientes de AWS. Este nuevo modelo mejora la precisión, generalización y escalabilidad, permitiendo que sea desplegado a escala de producción. Disponible en varias versiones, sus especificaciones varían en tamaño y rendimiento para adaptarse a las múltiples necesidades del usuario.
La plataforma SageMaker JumpStart de Amazon simplifica aún más el acceso a SAM 2.1, proporcionando a desarrolladores y científicos de datos una vasta librería de modelos preentrenados. Esto permite personalizar modelos para aplicaciones específicas sin necesidad de empezar desde cero, facilitando un despliegue seguro y conforme a las normativas vigentes.
Para utilizar SAM 2.1, los usuarios necesitan una cuenta de AWS, un rol de IAM para SageMaker AI y un entorno como Amazon SageMaker Studio o una instancia de notebook SageMaker. JumpStart ofrece la opción de descubrir y desplegar modelos tanto a través de su interfaz web como mediante el SageMaker Python SDK, asegurando una integración fluida en flujos de trabajo preexistentes.
Post-despliegue, el SAM 2.1 habilita tareas como la generación automática de máscaras para objetos en imágenes o el seguimiento de objetos en videos. Gracias a la API de SageMaker, los desarrolladores pueden interactuar fácilmente con el modelo mediante scripts, facilitando su aplicación en proyectos de minería de datos e inteligencia artificial.
Finalmente, los expertos subrayan la importancia de eliminar los puntos finales de SageMaker AI cuando han concluido los trabajos, para evitar costos innecesarios. Esta gestión eficiente de recursos refuerza las mejores prácticas en el uso de tecnología en la nube.
