En el dinámico ámbito de la inteligencia artificial, las aplicaciones modernas exigen respuestas rápidas y eficientes de los modelos de lenguaje grande (LLM), especialmente al manejar documentos extensos y mantener diálogos prolongados. Sin embargo, a medida que crece el contexto de estas interacciones, el proceso de inferencia se vuelve cada vez más lento y costoso. Esta situación se complica debido a la necesidad de recalcular los mecanismos de atención para cada nuevo token generado, incrementando considerablemente la carga computacional y la latencia.

Para abordar esta problemática, se han desarrollado técnicas de almacenamiento en caché de clave-valor (KV), que permiten reutilizar vectores de atención de computaciones previas. Este enfoque reduce la latencia de inferencia y optimiza el tiempo hasta el primer token generado. Además, el enrutamiento inteligente mejora la eficiencia enviando solicitudes a instancias de inferencia que ya han procesado prefijos similares, permitiendo reutilizar datos en caché.

Hoy, Amazon ha anunciado que su plataforma SageMaker HyperPod incluye ahora capacidades avanzadas de Gestión de Caché de KV en Niveles y Enrutamiento Inteligente a través del Operador de Inferencia de HyperPod. Estas innovaciones prometen una reducción del tiempo hasta el primer token en un 40% y una disminución de los costos computacionales en un 25% para contextos extensos y conversaciones de múltiples turnos.

El sistema de cacheo combinado con enrutamiento inteligente promete maximizar los aciertos del caché entre trabajadores, logrando un mayor rendimiento a menores costos. Estas mejoras son particularmente valiosas para aplicaciones que procesan documentos largos y en conversaciones que requieren mantener el contexto de manera eficiente. Así, equipos legales pueden analizar contratos extensos recibiendo respuestas casi instantáneas, y chatbots en el sector salud pueden mantener diálogos fluidos en más de 20 turnos.

Entre las nuevas características, destaca la Gestión de Caché de KV en Niveles, que automatiza el manejo de estados de atención a través de memoria CPU y almacenamiento tiered, y el Enrutamiento Inteligente, que incluye estrategias conscientes del prefijo y del KV para optimizar aún más los aciertos del caché. Además, la integración con Amazon Managed Grafana ofrece observabilidad mejorada para métricas y registros.

La implementación de estos avances requiere configurar un clúster de HyperPod con Amazon EKS y habilitar las nuevas capacidades en los endpoints de inferencia. Con estos desarrollos, Amazon refuerza su posición como líder en soluciones de inteligencia artificial accesibles y escalables para negocios globales.