En el ámbito de la inteligencia artificial generativa, las organizaciones han comenzado a emplear un enfoque sistemático similar al desarrollo de software tradicional para implementar sus aplicaciones de IA. Este método incluye la creación de entornos de desarrollo y producción separados, cada uno gestionado con su propia cuenta de AWS. Esta separación no solo permite una clara distinción lógica sino que también mejora la seguridad y optimiza los flujos de trabajo.
En este contexto, Amazon Bedrock emerge como un servicio completamente gestionado, ofreciendo modelos base de alto rendimiento de compañías líderes en IA como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI y Amazon, a través de una única API. Bedrock proporciona un amplio conjunto de capacidades necesarias para construir aplicaciones de IA generativa de manera segura y responsable. A medida que estas iniciativas escalan, las organizaciones a menudo se enfrentan al reto de gestionar y desplegar modelos personalizados eficazmente a través de distintas etapas de desarrollo y regiones geográficas.
Para solucionar estos desafíos, Amazon Bedrock ha introducido dos funcionalidades clave: Model Share y Model Copy. Diseñadas para mejorar el ciclo de vida del desarrollo de IA, estas herramientas abarcan desde la experimentación inicial hasta el despliegue a nivel mundial. Ambas características facilitan la colaboración entre los equipos de desarrollo y producción, optimizan el uso de recursos y aseguran el control y la seguridad durante todo el proceso de manejo de modelos personalizados.
Model Share permite la compartición de modelos personalizados afinados en Amazon Bedrock entre distintas cuentas de AWS dentro de la misma región y organización. Esto es particularmente ventajoso para mantener entornos de desarrollo y producción separados. Por su parte, Model Copy facilita la replicación de modelos personalizados en varias regiones dentro de una misma cuenta. Esta función es vital para organizaciones que demandan un despliegue global, balanceo de carga regional y soluciones contra desastres.
Al implementar Model Share y Model Copy, las organizaciones deben considerar factores adicionales como la configuración de cuentas dentro de AWS Organizations, permisos de IAM y políticas de cifrado con claves KMS. También es esencial verificar que la región de destino soporte el rendimiento requerido y estar al tanto de los costos asociados a la operación en múltiples regiones.
El uso de estas herramientas no solo mejora la transición entre desarrollo y producción, sino que también fomenta la colaboración y optimiza el rendimiento del modelo de manera global, asegurando al mismo tiempo la seguridad y el cumplimiento de normativas. Con una implementación adecuada, las organizaciones están mejor posicionadas para manejar la complejidad del desarrollo y despliegue de modelos de IA en un entorno dinámico y competitivo.
