En 2025, Amazon SageMaker AI ha experimentado importantes mejoras en su infraestructura, enfocándose en la capacidad, el rendimiento de precios, la observabilidad y la usabilidad. Estos cambios están diseñados para optimizar la implementación de modelos de inteligencia artificial (IA), especialmente en tareas de inferencia.
Una de las innovaciones más destacadas ha sido el lanzamiento de los Planes de Entrenamiento Flexibles. Esta funcionalidad permite a los equipos reservar capacidad de cómputo específica para el despliegue de modelos de lenguaje a gran escala, asegurando una disponibilidad fiable de recursos GPU en momentos críticos. El proceso para realizar estas reservas es sencillo y adaptable, permitiendo a los usuarios seleccionar el tipo de instancia, cantidad y duración deseada. Esto ayuda a las organizaciones a superar las limitaciones de capacidad que pueden retrasar las implementaciones y afectar el rendimiento de las aplicaciones, especialmente en horas pico.
Además, SageMaker AI ha mejorado el rendimiento de precios mediante la implementación de capacidades que optimizan la economía de la inferencia. Estas mejoras incluyen la disponibilidad Multi-AZ, el posicionamiento paralelo de copias de modelo y la introducción de EAGLE-3, que acelera la decodificación especulativa y aumenta la tasa de procesamiento de solicitudes de inferencia.
Por otra parte, los componentes de inferencia de SageMaker AI permiten una gestión más modular y flexible, lo que facilita la implementación de múltiples modelos y la rápida adaptación a los cambios en la demanda. La nueva funcionalidad de alta disponibilidad Multi-AZ ayuda a minimizar los puntos únicos de falla al distribuir cargas de trabajo a través de múltiples zonas de disponibilidad, mejorando la resiliencia del sistema.
Una mejora significativa es el escalado paralelo de los componentes de inferencia, permitiendo múltiples copias del modelo desplegarse simultáneamente y reduciendo la latencia durante los picos de tráfico. EAGLE-3 optimiza el rendimiento mediante la predicción de tokens futuros directamente desde las capas ocultas del modelo, ofreciendo mayor precisión en las predicciones.
Asimismo, SageMaker ha ampliado su capacidad para cargar y descargar adaptadores LoRA durante las inferencias, optimizando el uso de recursos en escenarios de hospedaje de modelos a demanda. Esta gestión dinámica permite registrar miles de modelos afinados sin comprometer la latencia en la inferencia.
Estas mejoras representan un avance significativo en la accesibilidad, confiabilidad y rentabilidad de la inferencia de IA en entornos de producción, al tiempo que abordan los desafíos más apremiantes que enfrentan los profesionales de la IA. La integración fluida entre la personalización del modelo y su implementación permite a las organizaciones desplegar aplicaciones de IA generativa con confianza, enfocándose en el valor que sus modelos pueden proporcionar, en lugar de las complejidades de la infraestructura subyacente.
