Recientemente, Amazon ha presentado una innovadora funcionalidad que promete transformar la forma en que los desarrolladores implementan modelos de inteligencia artificial personalizados. Esta nueva característica, bautizada como «Amazon Bedrock Custom Model Import», permite a los usuarios integrar modelos entrenados o ajustados mediante Amazon SageMaker con el servicio Amazon Bedrock de manera más eficiente y económica.
Hasta ahora, quienes deseaban utilizar modelos personalizados en Amazon Bedrock debían gestionar su infraestructura de inferencia en SageMaker o entrenar los modelos directamente en la plataforma, lo que implicaba un gasto significativo debido a la capacidad provisionada. Sin embargo, con esta nueva implementación, los desarrolladores pueden importar modelos ya entrenados en SageMaker, permitiendo un acceso más sencillo y rentable a modelos adaptados a través de la API de Amazon Bedrock.
Entre las arquitecturas de modelos disponibles para importación se encuentran opciones avanzadas como Mistral, Flan y las últimas versiones de Meta Llama. El proceso para sacar partido de esta funcionalidad comienza estableciendo un modelo en Amazon SageMaker JumpStart. Allí, los usuarios pueden elegir entre una variedad de modelos disponibles, afinándolos posteriormente con sus propios datos. Una vez finalizado el entrenamiento, el modelo puede ser importado a Amazon Bedrock y estar disponible para su utilización en la nube.
Para disfrutar de esta capacidad, es necesario contar con una cuenta de AWS con acceso a SageMaker Studio y Amazon Bedrock. La importación de modelos se realiza a través de la consola de Amazon Bedrock, donde los usuarios pueden seleccionar los modelos importados y configurar los roles de servicio específicos para su activación.
Este avance no solo agiliza la implementación de modelos personalizados dentro del ecosistema de Amazon, sino que también ofrece a los desarrolladores la flexibilidad y escalabilidad necesarias para crear aplicaciones generativas de inteligencia artificial sin la complejidad de manejar infraestructuras extensas. En un entorno donde los modelos de lenguaje continúan progresando y mejorando, la integración de modelos personalizados en aplicaciones se ha convertido en una necesidad crítica, y esta actualización de Amazon Bedrock apunta a simplificar de manera significativa ese desafío.
