En un esfuerzo por optimizar la implementación de inteligencia artificial generativa, las organizaciones del sector están adoptando un enfoque estructurado similar al desarrollo de software convencional. Este enfoque involucra la creación de ambientes separados para el desarrollo y la producción, cada uno operando dentro de su propia cuenta de AWS, lo que asegura una separación lógica, mejora la seguridad y optimiza los flujos de trabajo.
Amazon Bedrock se posiciona como una solución integral y gestionada, facilitando la selección de modelos de IA de alto rendimiento de compañías líderes del sector, como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI y Amazon, a través de una única API. Este servicio ofrece todo lo necesario para construir aplicaciones de inteligencia artificial generativa con un enfoque alineado a la seguridad, privacidad y responsabilidad.
Al expandir sus iniciativas de IA, las organizaciones enfrentan retos significativos en la gestión y despliegue eficiente de modelos personalizados a través de diversas fases de desarrollo y territorios geográficos. Para mitigar estos desafíos, Amazon Bedrock introduce dos funcionalidades cruciales: Model Share y Model Copy. Ambas han sido diseñadas para optimizar el ciclo de vida del desarrollo de IA, permitiendo una colaboración eficaz entre los equipos de desarrollo y producción, al mismo tiempo que optimizan el uso de recursos y mantienen el control y la seguridad durante todo el ciclo de vida de los modelos personalizados.
Model Share ofrece a las organizaciones la posibilidad de compartir modelos personalizados afinados en Amazon Bedrock entre diferentes cuentas de AWS dentro de la misma región y organización. Esto resulta especialmente valioso para aquellas organizaciones que operan con entornos separados de desarrollo y producción.
Adicionalmente, Model Copy habilita la replicación de modelos personalizados en distintas regiones dentro de una misma cuenta. Este componente es esencial para las organizaciones que buscan un despliegue global de modelos, gestión de carga regional y soluciones de recuperación ante desastres.
Sin embargo, es fundamental que las empresas que implementan Model Share y Model Copy consideren aspectos cruciales como la configuración de cuentas en AWS Organizations, las políticas de IAM y KMS si se emplea cifrado, además de verificar el soporte de rendimiento adecuado en la región de destino para el modelo a replicar y estar conscientes de los costos asociados al almacenamiento y uso en diferentes regiones.
La implementación de estas herramientas no solo mejora la transición entre desarrollo y producción, sino que también promueve la colaboración interequipos y optimiza el rendimiento de los modelos a escala global, sin sacrificar la seguridad y el cumplimiento de normativas. Con la adecuada utilización de estas soluciones, las organizaciones están en una posición más sólida para manejar la complejidad del desarrollo y despliegue de modelos de IA en un entorno cada vez más dinámico y competitivo.
