Las organizaciones que implementan inteligencia artificial (IA) para múltiples clientes enfrentan un desafío fundamental: cómo rastrear, analizar y optimizar el uso de modelos en diferentes segmentos. Amazon Bedrock, a través de su API Converse, facilita el acceso a modelos avanzados, pero el verdadero potencial está en conectar las interacciones de estos modelos con usuarios y usos específicos.
El parámetro requestMetadata de la API Converse ofrece una solución estratégica. Permite pasar identificadores de inquilinos y contexto con cada solicitud, transformando registros en conjuntos de datos enriquecidos. Esto posibilita medir el rendimiento, seguir patrones de uso y asignar costos efectivamente, sin modificar la lógica central de la aplicación.
La tarea diaria de gestionar costos en entornos de IA generativa es crítica, especialmente cuando los modelos en demanda no permiten etiquetar asignaciones de costos. El seguimiento manual y los controles reactivos pueden llevar a sobrecostos. Sin embargo, gracias a los perfiles de inferencia, es posible aplicar etiquetas personalizadas para seguir los gastos con precisión. Al integrar estas etiquetas con herramientas de gestión de costos de AWS, las organizaciones logran automatizar alertas presupuestarias, promoviendo a su vez la innovación.
La administración en entornos multi-inquilino conlleva desafíos adicionales, especialmente en el ciclo de vida de los perfiles de inferencia. Estos desafíos incluyen la automatización de la creación y gestión de perfiles a gran escala, además de manejar errores en conflictos de nombres y políticas de acceso.
A pesar de las limitaciones en el etiquetado de costos, algunas organizaciones optan por un enfoque desde el lado del cliente, donde el etiquetado basado en metadatos es más efectivo. La API Converse facilita la inclusión de metadatos para el seguimiento, sin impactar la respuesta del modelo, beneficiando principalmente el control y seguimiento interno.
Un nuevo marco arquitectónico transforma los registros de Amazon Bedrock, enriquecidos con metadatos, en valiosa información empresarial. Este diseño procesador y visualizador ayuda a las organizaciones a entender patrones de uso y métricas de rendimiento.
Paneles en Amazon QuickSight convierten estos datos en insights procesables sobre patrones de uso y métricas, segmentados por inquilinos. Esta capacidad analítica avanzada proporciona una base robusta para tomar decisiones empresariales informadas, permitiendo a las organizaciones optimizar el rendimiento y controlar costos de manera precisa.
Con estos avances, las organizaciones están mejor posicionadas para enfrentar el futuro en el campo de la inteligencia artificial, estableciendo estrategias más sólidas y efectivas.
