En la actualidad, las organizaciones están descubriendo el potencial transformador de los modelos de fundación abiertos (FMs) para desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial adaptadas a sus necesidades específicas. No obstante, la implementación de estos modelos puede ser un proceso complicado y laborioso, consumiendo hasta un 30% del tiempo total del proyecto. La razón principal de esta dificultad radica en la necesidad de que los ingenieros ajusten con precisión los tipos de instancias y configuren los parámetros de servicio a través de extensas pruebas, un proceso que exige un profundo conocimiento técnico y una metodología iterativa.
Para abordar este desafío, Amazon ha lanzado el Bedrock Custom Model Import, un API diseñado para simplificar el despliegue de modelos personalizados. Esta herramienta permite a los desarrolladores cargar los pesos de los modelos, delegando a AWS la gestión óptima del proceso de implementación. Esta solución no solo promueve un despliegue eficaz y rentable, sino que también garantiza la escalabilidad automática, permitiendo que los modelos se apaguen automáticamente si no reciben invocaciones durante cinco minutos. Este enfoque asegura que los costos se alineen con el uso real, haciendo que los usuarios paguen únicamente por los períodos activos.
Antes de implementar estos modelos en producción, es crucial evaluar su rendimiento mediante herramientas de benchmarking que identifican proactivamente posibles problemas y garantizan que las soluciones puedan manejar la carga anticipada. Con este fin, Amazon ha iniciado una serie de publicaciones en su blog que abordan el uso de DeepSeek y los FMs abiertos en el contexto de Bedrock Custom Model Import. Estas publicaciones también analizan el proceso de benchmarking de modelos personalizados utilizando herramientas de código abierto reconocidas como LLMPerf y LiteLLM.
LiteLLM se destaca como una herramienta flexible, que puede ser utilizada tanto como un SDK de Python como un servidor proxy, permitiendo el acceso a más de 100 FMs mediante un formato estandarizado. Esta utilidad es esencial para la invocación de modelos personalizados, optimizando la configuración de invocación y estableciendo parámetros que simulan condiciones de tráfico real para evaluar el rendimiento.
A través de la adecuada configuración de scripts, los ingenieros pueden medir métricas críticas como la latencia y el rendimiento, puntos clave para el éxito de las aplicaciones alimentadas por inteligencia artificial. Al utilizar LLMPerf, es posible simular diferentes cargas de tráfico y múltiples clientes realizando solicitudes concurrentes, lo que permite recoger métricas de rendimiento en tiempo real. Este proceso no solo ayuda a prever problemas en producción, sino que también es invaluable para estimar costos al monitorear las copias activas del modelo a través de Amazon CloudWatch.
A pesar de que Bedrock Custom Model Import facilita el despliegue y la escalabilidad de los modelos, el benchmarking sigue siendo un aspecto fundamental para anticipar el comportamiento en condiciones reales y para comparar diferentes modelos en métricas clave tales como costo, latencia y eficiencia. Las organizaciones que deseen maximizar el impacto de sus modelos personalizados deberán explorar estas herramientas y recursos para llevar a cabo una implementación exitosa y efectiva de sus aplicaciones de inteligencia artificial.
