Amazon SageMaker ha lanzado una poderosa herramienta para facilitar la creación, personalización y despliegue de modelos de inteligencia artificial generativa mediante el uso del editor visual de Amazon SageMaker Pipelines. Esta herramienta es un servicio de orquestación de flujos de trabajo sin servidor, diseñado específicamente para optimizar las operaciones de modelos de base (FMOps). Con esta novedosa funcionalidad, los científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático pueden acelerar sus proyectos, desde la fase de prototipo hasta la producción, sin la necesidad de dominar complejos frameworks de automatización.
El nuevo editor visual permite a los usuarios construir, ajustar, evaluar, registrar y desplegar modelos de inteligencia artificial generativa con facilidad. Uno de los casos de uso destacados es la personalización automatizada de modelos de lenguaje grande (LLM), como el modelo Llama 3.x de Meta, para generar resúmenes financieros a partir de informes de la SEC. La automatización es clave, ya que permite la actualización regular de los modelos basados en datos del mundo real, como los informes trimestrales de resultados financieros. Este proceso automatizado se simplifica al configurar un flujo de trabajo de personalización de Llama 3, que se puede activar automáticamente cuando se disponga de nuevos datos.
El proceso para crear un pipeline es intuitivo y se compone de varios pasos clave. Inicialmente, se afina el modelo Llama 3 usando...