En un esfuerzo por integrar capacidades de inteligencia artificial de manera más eficiente, las organizaciones están recurriendo a modelos de lenguaje pequeños y optimizados. Amazon SageMaker AI se presenta como una solución viable al ofrecer un servicio completamente gestionado que permite la implementación de estos modelos, facilitando la optimización en costos, latencia y rendimiento.
Tradicionalmente, los modelos de lenguaje de gran tamaño, que contienen miles de millones de parámetros, han dominado el procesamiento de lenguaje natural. Sin embargo, su uso implica recursos computacionales significativos. Por ejemplo, un modelo de tamaño considerable como el Meta Llama 7B requiere aproximadamente 14 GB de memoria GPU para su funcionamiento eficiente. Con el avance en técnicas como la cuantización y la destilación de conocimiento, ahora es posible ejecutar modelos más pequeños y eficientes en infraestructura basada en CPU. Aunque estos modelos no alcanzan el nivel de los más grandes, representan una alternativa práctica en aplicaciones donde la optimización de costos es fundamental.
Amazon SageMaker AI se ha adaptado para permitir la implementación de modelos pequeños al utilizar contenedores preconstruidos, adaptados para funcionar con instancias de AWS Graviton. Esta solución utiliza procesadores Graviton3 para ejecutar modelos de lenguaje de manera económica, integrando componentes como puntos finales de SageMaker AI, instancias basadas en Graviton3 y gráficos precuantizados en formato GGUF.
Los procesadores Graviton, optimizados para la nube, proporcionan un rendimiento de precio hasta un 50% mejor comparado con las instancias CPU tradicionales. Además, la plataforma de SageMaker facilita operaciones más sencillas y escalabilización sin costos adicionales por tiempo de inactividad.
La implementación de estos modelos es posible gracias a un contenedor basado en Llama.cpp, que maneja eficazmente las cargas de trabajo de inferencia, mejorando la velocidad de procesamiento y minimizando el uso de memoria. Los usuarios pueden personalizar sus implementaciones utilizando diversas herramientas y configuraciones disponibles.
La creación de un contenedor Docker compatible con arquitectura ARM64 y la preparación del modelo y código de inferencia son pasos esenciales en este proceso. Mediante la clase PyTorchModel del SDK de SageMaker Python, es posible desplegar un modelo en un punto final con una instancia Graviton.
Este enfoque refleja una tendencia creciente hacia el uso de CPU para inferencia de modelos, ofreciendo significativas reducciones en costos y mejor gestión de recursos para aplicaciones de inteligencia artificial. Con SageMaker AI y los procesadores Graviton, las organizaciones tienen la posibilidad de escalar sus capacidades de IA de manera más efectiva.
