En una reciente publicación, se ha desvelado un avance significativo en la implementación de inteligencia artificial y aprendizaje automático mediante el uso de Amazon SageMaker Unified Studio. Este nuevo enfoque busca optimizar el trabajo de dos perfiles esenciales en el desarrollo de proyectos de IA: el administrador, encargado de la infraestructura y gobernanza, y el científico de datos, quien se centra en la creación de modelos.
El artículo detalla cómo se combinan múltiples componentes para formar una arquitectura de operaciones de inteligencia artificial (AIOps) que facilita tanto la integración continua como la entrega eficiente de proyectos. Desde la configuración inicial hasta el despliegue en producción, cada etapa ha sido diseñada para maximizar la eficiencia y la trazabilidad.
En la fase inicial, el administrador configura el entorno de SageMaker y despliega la infraestructura necesaria. Posteriormente, el científico de datos puede iniciar un nuevo proyecto que automáticamente habilita recursos específicos mediante AWS Lambda. Esto asegura que las herramientas y flujos de trabajo esenciales estén disponibles desde el inicio.
Durante el desarrollo, los científicos de datos construyen y evalúan modelos usando notebooks Jupyter de SageMaker. Las ejecuciones de las pipelines se registran para facilitar el seguimiento de experimentos. Cuando un modelo es aprobado, una función Lambda coordina su despliegue, asegurando que solo los modelos validados lleguen a producción.
La arquitectura destaca por incorporar un robusto enfoque de gobernanza y seguridad, crucial para el cumplimiento de normativas regulatorias. Con automatización y control de acceso basado en roles, se minimizan riesgos y se asegura la trazabilidad de cambios durante todo el proceso.
Además, SageMaker Catalog es esencial en la gestión de datos, permitiendo a los científicos de datos suscribirse a conjuntos de datos para sus pipelines. Este enfoque de integración y despliegue continuo (CI/CD) mejora la eficiencia operativa, acortando el tiempo necesario para llevar conceptos a producción sin comprometer la seguridad.
Este marco, respaldado por un repositorio de GitHub, ofrece a las organizaciones una herramienta valiosa para optimizar flujos de trabajo de IA, facilitando una rápida transición entre desarrollo y despliegue mientras se asegura la gobernanza y cumplimiento necesarios.
