La inteligencia artificial generativa (IA) está ganando un terreno significativo en el ámbito empresarial, destacándose por su versatilidad y capacidad para abordar una amplia gama de aplicaciones. No obstante, el verdadero valor de los modelos fundacionales (FMs) se desbloquea cuando estos son específicamente adaptados a datos de dominio, lo cual introduce una complejidad adicional en su gestión y despliegue a lo largo de su ciclo de vida.
Amazon SageMaker, un servicio completamente gestionado para la creación, entrenamiento y despliegue de modelos de aprendizaje automático (ML), ha observado un notable incremento en su adopción para personalizar y desplegar FMs que potencian aplicaciones de IA generativa. SageMaker proporciona numerosas características que facilitan la automatización de flujos de trabajo y mejoran la excelencia operativa en la gestión de modelos. Un componente esencial es su Registro de Modelos, diseñado para catalogar y gestionar versiones de modelos, facilitando la colaboración y la gobernanza. Este registro permite almacenar modelos entrenados y evaluados, aportando una solución eficiente para la gestión de estos recursos.
Recientemente, SageMaker ha lanzado nuevas funciones que optimizan la versión y el catalogado de FMs en su Registro de Modelos. Los usuarios ahora pueden entrenar o ajustar FMs, incluidos modelos de SageMaker JumpStart y Amazon Bedrock, y gestionar estos modelos en el Registro de Modelos. A medida que las empresas escalan sus aplicaciones de IA generativa para cumplir con tareas específicas de dominio, la cantidad de modelos crece rápidamente. Para mantener un seguimiento eficiente de estos modelos, sus versiones y metadatos asociados, el Registro de Modelos de SageMaker actúa como un inventario centralizado.
Anteriormente, el Registro de Modelos ha demostrado ser eficaz principalmente con modelos tradicionales, de menor tamaño. Sin embargo, los FMs presentan desafíos adicionales debido a su gran tamaño y la necesidad de aceptar los acuerdos de licencia de usuario final (EULA). Con las nuevas actualizaciones, se ha simplificado el registro de FMs, permitiendo un despliegue más eficiente y facilitando su integración en aplicaciones empresariales.
El ciclo de vida del desarrollo de modelos es un proceso iterativo que incluye múltiples ciclos de experimentación para alcanzar el rendimiento esperado del modelo. Una vez entrenados, estos modelos pueden ser catalogados como versiones en el Registro de Modelos, donde pueden ser organizados en grupos. Las versiones pueden ser comparadas en base a métricas de calidad, y se puede asignar a los modelos un estado de aprobación que indique si son aptos para ser desplegados.
Cuando un modelo recibe aprobación manual, se puede activar un pipeline de integración continua y despliegue continuo (CI/CD) para su implementación en producción. Opcionalmente, el Registro de Modelos puede funcionar como un repositorio de modelos aprobados para uso empresarial, permitiendo a varios equipos desplegar estos modelos y construir aplicaciones basadas en ellos.
SageMaker ha introducido dos nuevas funciones en Model Registry para mejorar aún más el soporte a las aplicaciones de IA generativa: ModelDataSource y URI del modelo fuente. ModelDataSource permite registrar artefactos de modelo sin comprimir y aceptar EULA automáticamente, reduciendo la latencia al iniciar los endpoints de SageMaker. La función URI del modelo fuente admite la población automática de archivos de especificación de inferencia para ciertos IDs de modelo reconocidos, lo cual facilita el registro sin necesidad de archivos adicionales.
A medida que las organizaciones continúan implementando IA generativa en diversas áreas de sus operaciones, la gestión y versionado robustos de modelos se tornan cruciales. Con Model Registry, es posible lograr un control de versiones, rastreo, colaboración, gestión del ciclo de vida y gobernanza de los FMs, permitiendo a las organizaciones adoptar y gobernar de manera efectiva la IA generativa para obtener resultados transformadores.
Para más información sobre Model Registry, los interesados pueden visitar la consola de SageMaker.
