Amazon ha introducido una innovadora funcionalidad dentro de su servicio Amazon Bedrock, diseñada para potenciar el uso de modelos de inteligencia artificial de alto rendimiento. Esta herramienta, mediante una interfaz única, permite a las empresas desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial generativa con un enfoque en la seguridad, la privacidad y el uso responsable de la tecnología.
La característica de inferencia por lotes está orientada a manejar grandes cargas de trabajo donde la rapidez no es factor crucial. Con este enfoque, las organizaciones pueden analizar enormes conjuntos de datos de manera eficiente, logrando una significativa reducción de costos, cerca del 50% en comparación con las opciones de demanda inmediata. Este ahorro representa una ventaja competitiva para las empresas que procesan amplios volúmenes de información.
A medida que las compañías aumentan su uso de Amazon Bedrock para procesar datos masivos, se hace vital implementar prácticas efectivas de monitoreo para la gestión de estos trabajos. Para esto, se ha introducido una solución que utiliza servicios sin servidor de AWS como Lambda, DynamoDB y EventBridge, reduciendo la carga operativa y asegurando un procesamiento confiable a gran escala.
Un ejemplo práctico es el de una empresa financiera que maneja millones de interacciones con clientes y datos de crédito. Con la implementación de capacidades avanzadas de IA, podrían ofrecer recomendaciones personalizadas de productos. Sin embargo, no siempre es necesario procesar estos grandes conjuntos de datos en tiempo real, de ahí la ventaja del procesamiento por lotes.
La arquitectura propuesta inicia con la carga de datos en un bucket de Amazon S3, seguido por funciones Lambda que crean archivos JSONL para la inferencia. Luego, se ejecuta un trabajo de inferencia en Bedrock, monitoreado automáticamente por EventBridge, que asegura el registro del estado del trabajo en DynamoDB.
Esta solución automatizada ofrece visibilidad en tiempo real y una mejor asignación de recursos, optimizando el uso de capacidades de inferencia por lotes. Para implementar esta solución, se requiere una cuenta activa de AWS y permisos calificados para crear recursos y desplegarlos en la región correspondiente.
Las organizaciones pueden beneficiarse de prácticas optimizadas de monitoreo, estableciendo alarmas de CloudWatch para trabajos fallidos y usando métricas personalizadas. El costo estimado para ejecutar esta implementación, usando el modelo Claude 3.5 de Anthropic, es de menos de un dólar, lo que no solo potencia el procesamiento de grandes volúmenes de datos financieros, sino que también posibilita la identificación de patrones de fraude y el análisis de tendencias financieras, manteniendo siempre una operación eficiente y transparente.
