La inteligencia artificial generativa (AI) está ganando popularidad en el ámbito empresarial debido a su versatilidad y su potencial para abordar una variedad de casos de uso. El verdadero valor de los modelos fundacionales (FMs) se realiza cuando se adaptan a datos específicos de dominio. Sin embargo, gestionar estos modelos a lo largo del negocio y su ciclo de vida puede introducir complejidad. A medida que los FMs se adaptan a diferentes dominios y datos, operacionalizar estos flujos de trabajo se vuelve crítico.
Amazon SageMaker, un servicio completamente gestionado para construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático (ML), ha visto un aumento en la adopción para personalizar y desplegar FMs que potencian aplicaciones de AI generativa. SageMaker proporciona características ricas para construir flujos de trabajo automatizados y mejorar la excelencia operativa en la gestión de modelos, destacando su Registro de Modelos, que ayuda a catalogar y gestionar versiones de modelos y facilita la colaboración y la gobernanza. Una vez entrenado y evaluado un modelo, puede ser almacenado en el Registro de Modelos para su gestión. Recientemente, Amazon SageMaker ha lanzado nuevas funciones en su Registro de Modelos que facilitan la versión y el catálogo de FMs. Los usuarios pueden utilizar SageMaker para entrenar o ajustar los FMs, incluyendo modelos de SageMaker JumpStart y de Amazon Bedrock, y también gestionar estos modelos dentro del Registro de Mod...