Las empresas de todo el mundo están adoptando modelos de inteligencia artificial generativa para transformar sus aplicaciones y mantener su posición competitiva en el mercado. Aunque estos modelos ofrecen capacidades impresionantes desde su configuración estándar, el verdadero potencial competitivo se alcanza mediante una personalización profunda, a través del preentrenamiento o el ajuste fino. Sin embargo, estos procesos requieren conocimientos avanzados en inteligencia artificial, computación de alto rendimiento y acceso a almacenamiento veloz, lo que implica costos significativos para muchas organizaciones.
Para abordar estos desafíos, Amazon Web Services ha propuesto el uso de servicios gestionados, específicamente Amazon SageMaker. Esta plataforma está diseñada para optimizar los recursos computacionales y simplificar el proceso de entrenamiento y ajuste de modelos, facilitando así la implementación efectiva de iniciativas de aprendizaje automático (ML).
Las organizaciones enfrentan una variedad de retos al intentar implementar y gestionar iniciativas de ML de forma eficaz. Esto incluye escalar operaciones para manejar grandes volúmenes de datos, acelerar el desarrollo de soluciones de ML y gestionar complejas infraestructuras sin perder de vista los objetivos principales del negocio. Además, deben asegurarse de que los costos sean óptimos, cumplir con las normativas de seguridad de datos y facilitar el acceso y uso de herramientas de ML a todos los equipos.
Para superar estos retos, Amazon SageMaker ofrece herramientas para construir y entrenar modelos a gran escala, externalizando la gestión de la infraestructura subyacente. Una de las principales ventajas es la capacidad de escalar los clústeres de entrenamiento a miles de aceleradores. Además, SageMaker permite elegir el tipo de instancia más adecuado para optimizar el presupuesto de entrenamiento, lo que ayuda a mantener una experiencia consistente para los equipos de ML.
SageMaker proporciona dos opciones para el preentrenamiento y ajuste fino distribuidos: los «training jobs» y SageMaker HyperPod. La opción de «training jobs» ofrece una experiencia de usuario gestionada, centrada en el desarrollo de modelos sin la carga de gestionar la infraestructura. Por otro lado, HyperPod ofrece un control profundo sobre la infraestructura, lo cual es ideal para empresas que necesitan una personalización extensa y control detallado.
La decisión entre HyperPod y los «training jobs» depende de las necesidades específicas de cada organización y del nivel de control deseado sobre la infraestructura de entrenamiento. Elegir entre estas opciones debe alinearse con las preferencias de flujo de trabajo y los requisitos de personalización necesarios para fomentar la innovación y la eficiencia en un entorno donde el aprendizaje automático se ha convertido en un factor clave para el éxito competitivo.
