Las organizaciones que emplean inteligencia artificial (IA) para aplicaciones multi-inquilino enfrentan un reto crucial: gestionar y optimizar el uso de modelos en distintos segmentos de clientes. Amazon Bedrock, a través de su API Converse, ofrece un enfoque innovador para enfrentar este desafío, permitiendo a las empresas mejorar su eficiencia en el seguimiento de costos y el rendimiento de los modelos.
El parámetro requestMetadata de la API se presenta como una solución eficaz al permitir la inclusión de identificadores específicos y contexto con cada solicitud. Esto transforma los registros estándar en conjuntos de datos analíticos enriquecidos, posibilitando métricas precisas a nivel de inquilino sin alterar la lógica central de la aplicación. Consecuentemente, las compañías pueden medir el rendimiento, seguir patrones de uso y asignar costos con mayor exactitud.
En contextos de IA generativa, gestionar costos es un desafío constante. La imposibilidad de etiquetar la asignación de costos en modelos en demanda puede derivar en sobrecostos e ineficiencias. Sin embargo, los perfiles de inferencia permiten personalizar etiquetas, como inquilino o proyecto, a estos modelos, facilitando un seguimiento detallado de los gastos. Con el apoyo de herramientas de gestión de costos de AWS, las organizaciones pueden automatizar alertas y optimizar el gasto, fomentando así la innovación.
No obstante, los entornos multi-inquilino presentan complicaciones adicionales. La gestión de perfiles de inferencia requiere de una automatización robusta y una gestión de errores eficiente para enfrentar problemas operativos y cambios en políticas de acceso.
Implementar metadatos de solicitud a través de la API no afecta las respuestas de los modelos, pero fortalece el control y seguimiento interno. Un marco arquitectónico diseñado para transformar registros de invocación en datos valiosos proporciona insights críticos para el negocio. Componentes específicos procesan y visualizan esta información, brindando a las empresas claridad sobre el uso y el rendimiento.
Los paneles de control en Amazon QuickSight convierten los datos en conocimiento procesable, ofreciendo una visión detallada de patrones de uso y métricas por inquilino. Este enfoque permite a las organizaciones tomar decisiones informadas sobre la economía de sus aplicaciones de IA.
El uso de metadatos específicos mejora no solo la capacidad analítica, sino que también establece una base sólida para decisiones de negocio. Las organizaciones pueden así optimizar el rendimiento y controlar costos de manera precisa, configurando una estrategia robusta para el futuro de la inteligencia artificial.
