La técnica de ajuste fino de grandes modelos de lenguaje ha tomado una relevancia crucial en diversos sectores industriales. Hoy en día, organizaciones de salud, finanzas y tecnología están optando por personalizar modelos de inteligencia artificial de base ya existentes para adaptarlos a sus necesidades específicas, evitando así el costoso proceso de entrenamiento desde cero. Este enfoque no solo reduce significativamente los costos operativos, sino que también mejora la eficiencia al integrar datos específicos de cada dominio.
A pesar de los beneficios, la implementación de un sistema de ajuste fino en un entorno de producción no está exenta de desafíos. Las organizaciones deben enfrentar complejas exigencias de infraestructura, incorporar medidas de seguridad robustas y asegurar soluciones confiables para el alojamiento de modelos.
En este contexto, se ha desarrollado una solución integral para el ajuste fino y la implementación del modelo Llama-3.2-11B-Vision-Instruct, orientado a tareas de automatización web. Esta solución aprovecha la infraestructura segura y escalable de AWS, utilizando Deep Learning Containers (DLCs) dentro del Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS). AWS DLCs ofrecen entornos probados con características de seguridad mejoradas y software preinstalado, facilitando enormemente el proceso de optimización.
El uso de DLCs, que vienen con dependencias esenciales como controladores de NVIDIA y el toolkit de CUDA, permite explotar al máximo el hardware disponible desde el inicio. Esto, sumado a su compatibilidad con Elastic Fabric Adapter (EFA), asegura un rendimiento de red óptimo y facilita la configuración del software necesario para entrenar modelos.
Implementar y gestionar DLCs sobre Amazon EKS permite crear una infraestructura robusta para ajustar modelos finamente. Amazon EKS maneja la orquestación de contenedores, facilitando la ejecución de entrenamientos en instancias de Amazon EC2, lo que permite un escalado eficiente y flexible según las demandas.
La solución también incorpora el uso de EFA para mejorar la comunicación entre nodos EC2, garantizando baja latencia y alto rendimiento. Además, las técnicas de Fully Sharded Data Parallel en PyTorch optimizan el uso de memoria durante el entrenamiento.
Finalmente, la implementación del modelo se realiza a través de Amazon Bedrock, un servicio gestionado que facilita la integración de herramientas como el agente SeeAct, que automatiza tareas web mediante la comprensión de entradas visuales. Esta integración demuestra cómo es posible aplicar modelos ajustados a escenarios prácticos, ampliando su utilidad en tareas de análisis y automatización.
Esta solución integral se posiciona como una guía valiosa para ingenieros que deseen desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial personalizadas, usando técnicas probadas para la automatización web y el análisis de contenido.
