En un esfuerzo por hacer más accesible y eficiente el uso de modelos de lenguaje pequeño, Amazon Web Services (AWS) ha implementado innovaciones significativas mediante su plataforma SageMaker AI. Esta solución viene como respuesta a la creciente demanda de herramientas de inteligencia artificial en aplicaciones empresariales, donde la optimización de costos y rendimiento es crucial.
Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs), conocidos por su capacidad de comprensión y generación de texto, han demostrado ser herramientas poderosas en el procesamiento del lenguaje natural. No obstante, los recursos que requieren estos modelos, a menudo con miles de millones de parámetros, representan un desafío económico significativo. Un ejemplo notable es el modelo Meta Llama 7B, que necesita alrededor de 14 GB de memoria GPU para manejar sus parámetros.
En un intento por abordar este problema, AWS ha introducido el uso de técnicas avanzadas como la cuantización de modelos y la destilación de conocimiento. Estas estrategias permiten ejecutar modelos más pequeños y eficientes, brindando a las organizaciones una solución viable y económica frente a los modelos tradicionales más grandes.
La implementación práctica de estos avances se ha llevado a cabo extendiendo los contenedores preconstruidos de SageMaker AI para que sean compatibles con las instancias de AWS Graviton. Estos contenedores se ejecutan eficientemente sobre procesadores Graviton3, optimizados para la nube, ofreciendo así hasta un 50% de mejora en el costo-rendimiento comparado con instancias tradicionales basadas en CPU.
El núcleo de esta solución es el uso de Llama.cpp, un contenedor diseñado para manejar eficientemente las cargas de inferencia de trabajo minimizando el uso de memoria y mejorando las velocidades de procesamiento. Estos contenedores son personalizables a través de una variedad de herramientas, lo que permite a las organizaciones adaptar las soluciones a sus necesidades específicas.
Para poner en marcha este sistema, los desarrolladores deben crear un contenedor Docker compatible con la arquitectura ARM64, preparar los modelos y el código de inferencia utilizando la clase PyTorchModel del SDK de SageMaker Python. Esto facilita el despliegue del modelo en un punto final con una instancia Graviton, abriendo la puerta a una nueva era de eficiencia en la inteligencia artificial.
Este enfoque refleja una tendencia emergente hacia el uso de CPU para inferencia de modelos, favoreciendo una gestión de recursos más efectiva y económica. Así, gracias a SageMaker AI y los procesadores Graviton, las organizaciones están en mejores condiciones para escalar sus capacidades de inteligencia artificial de manera sostenible.
