Las organizaciones están adoptando cada vez más los modelos de fundación abiertos para desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial personalizadas que se ajusten a sus necesidades específicas. Sin embargo, la implementación de estos modelos presenta desafíos significativos, ocupando hasta un 30% del tiempo total de proyectos debido a la necesidad de optimizar las instancias y configurar parámetros de servicio a través de pruebas exhaustivas.
Para abordar esta complejidad, Amazon ha introducido Bedrock Custom Model Import, una API diseñada para simplificar el despliegue de modelos personalizados. Ahora, los desarrolladores pueden cargar directamente los pesos de los modelos y permitir que AWS gestione el proceso de implementación. Esta solución no solo optimiza la eficiencia y los costos, sino que también ofrece capacidades de escalabilidad automática, como la capacidad de reducir el uso a cero en ausencia de invocaciones durante cinco minutos, ajustando costos en función de la actividad real.
Antes de que estos modelos entren en producción, es crucial evaluar su rendimiento con herramientas de benchmarking, asegurando su capacidad para manejar la carga esperada. En busca de mejorar este proceso, Amazon ha lanzado una serie de publicaciones en un blog detallando el uso de DeepSeek y modelos de fundación abiertos con Amazon Bedrock, y el benchmarking de rendimiento usando LLMPerf y LiteLLM.
LiteLLM, destacada en este ámbito, ofrece funcionalidad tanto como SDK de Python como servidor proxy, facilitando el acceso a más de 100 modelos mediante un formato estandarizado. Esta herramienta ayuda a invocar modelos personalizados y a optimizar su configuración mediante la simulación de tráfico real y el ajuste de parámetros.
A través de scripts de configuración, los ingenieros pueden medir métricas críticas como latencia y rendimiento, elementos clave para el éxito de las aplicaciones de inteligencia artificial. Con LLMPerf, es posible simular diferentes cargas de tráfico y evaluar la capacidad de respuesta de los modelos, recopilando datos esenciales para prever problemas en producción y estimar costos mediante el monitoreo con Amazon CloudWatch.
Aunque Bedrock Custom Model Import simplifica considerablemente el despliegue de modelos, el benchmarking de rendimiento continúa siendo vital para predecir su comportamiento en entornos reales y evaluar aspectos como costo, latencia y rendimiento. Para maximizar los beneficios de sus modelos personalizados, las organizaciones deben considerar estas herramientas y recursos, garantizando así una implementación efectiva y eficiente de sus aplicaciones de inteligencia artificial.
