El auge de la inteligencia artificial (IA) ha desencadenado una ola transformadora en todas las industrias, y AWS ofrece tanto recursos como herramientas para crear o sintonizar modelos de lenguaje grandes (NLP/LLM), desplegarlos y escalarlos. Veamos cómo.
Democratización: AWS tiene un gran ecosistema de proveedores de modelos preentrenados. Esto permite a clientes de todos los tamaños acceder a modelos y explotar la IA. AWS provee una pila de soluciones adaptadas a diferentes perfiles de usuarios, desde a ingenieros ML que controlan todo el proceso de desarrollo, hasta usuarios que prefieren soluciones plug-and-play sin tener que gestionar la infraestructura.
Escalabilidad y eficiencia: con AWS los recursos se escalan en cada fase del proyecto, incluyendo la capacidad de mover datos a gran velocidad y así permitir que los chips estén aprovechados al máximo. En el pase a producción, AWS automatiza el empaquetamiento para paralelizar inferencias y asegurar tanto la latencia como el throughput.
Innovación con comunidades de código libre: en estrecha colaboración con ellas, AWS anticipa el soporte de nuevas librerías y modelos para que los usuarios puedan evaluarlos, hacer A/B testing y efectúen despliegues canary roll-outs y rollbacks. También hay herramientas para la detección de sesgos, toxicidad y otros comportamientos indeseados.
Seguridad y confidencialidad: los modelos de IA son ubicados al abrigo de redes públicas y los clientes de AWS jamás exponen sus datos corporativos: todos los procesos de pruebas, sintonización y despliegue permanecen dentro de su cortafuegos en todo momento. Las inferencias nunca se realizan por red pública.
Optimización de costes: AWS ofrece opciones de modelos de diferentes tamaños para bajar sus costes y su latencia. AWS tiene chips desarrollados para redes neuronales que al contrario que las GPUs no contienen soporte de gráficos, y por lo tanto consumen mucha menos electricidad y agua potable para hacer inferencias. El conjunto de optimizaciones puede llevar hasta un 50-80% de reducción de costes y emisiones de CO2e.
En conclusión, AWS desempeña un papel vital en el desarrollo de aplicaciones de IA al proporcionar la infraestructura escalable, modelos y herramientas que democratizan el acceso, aceleran el tiempo de ponerse en marcha, fomentan la innovación, y garantizan la seguridad y la confidencialidad de los datos.
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Data AI/ML Global Practice Lead
