El auge de modelos de lenguaje amplios (LLMs) ha simplificado la integración de capacidades de inteligencia artificial en aplicaciones mediante llamadas a API. Sin embargo, muchas empresas optan por alojar sus propios modelos, a pesar de la complejidad de gestión de infraestructuras y el costo de la GPU. Esta decisión se basa en dos factores críticos que las API no pueden abordar: la soberanía de los datos, que asegura que la información sensible permanezca dentro de la propia infraestructura, y la personalización del modelo, que permite ajustar los modelos a conjuntos de datos específicos de la industria.
Amazon SageMaker AI emerge como una solución ante la complejidad del autoalojamiento, administrando los recursos de GPU mediante puntos finales gestionados. Esto permite a los equipos concentrarse en el rendimiento del modelo en vez de en la gestión de la infraestructura. SageMaker AI optimiza el servicio utilizando contenedores de inferencia diseñados para maximizar la velocidad y reducir la latencia, facilitando despliegues incluso cuando se requiere experiencia especializada en operaciones de aprendizaje automático. No obstante, alcanzar un rendimiento óptimo con estos contenedores exige una configuración meticulosa, ya que parámetros como el tamaño del lote y el grado de paralelismo tensorial pueden impactar significativamente en la latencia y el rendimiento.
Para afrontar estas dificultades, BentoML ha desarrollado LLM-Optimizer, una herramienta que realiza una búsqueda automatizada de configuraciones óptimas mediante pruebas sistemáticas. Esto suprime el tedioso proceso de prueba y error manual, facilitando la identificación de configuraciones que satisfacen los objetivos de nivel de servicio de los usuarios.
Mediante un ejemplo práctico, se detallan los pasos para identificar y aplicar configuraciones óptimas para un modelo específico, el Qwen-3-4B, en un punto final de SageMaker AI. Este proceso incluye la definición de restricciones de rendimiento, la ejecución de pruebas de referencia y el despliegue de la configuración optimizada, todo con el objetivo de equilibrar la latencia, el rendimiento y los costos.
El concepto de optimización de la inferencia se sustenta en métricas de rendimiento que comprenden el rendimiento (número de solicitudes completadas por segundo) y la latencia (el tiempo total desde que llega una solicitud hasta que se devuelve una respuesta). Comprender la interacción entre estos factores es crucial para los ingenieros, especialmente al mover modelos de API a puntos finales de autoalojamiento, donde la optimización es responsabilidad del equipo.
La implementación de la herramienta LLM-Optimizer y el uso de Amazon SageMaker AI permiten a las organizaciones sustituir procesos manuales y costosos de ajuste por un enfoque más sistematizado y basado en datos, reduciendo el tiempo que los ingenieros dedican a la configuración y mejorando la experiencia del usuario final. En última instancia, la combinación de optimización automatizada con infraestructura gestionada representa un avance significativo hacia la accesibilidad y eficiencia económica de la inteligencia artificial en el entorno empresarial.
