El desarrollo de una línea de despliegue para aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IA) a gran escala presenta un desafío formidable debido a las complejidades y requisitos únicos de estos sistemas. Los modelos de IA generativa están en constante evolución, con nuevas versiones y actualizaciones que se lanzan con frecuencia. Gestionar y desplegar estas actualizaciones en una pipeline de despliegue a gran escala, manteniendo la consistencia y minimizando el tiempo de inactividad, es una tarea significativa. Estas aplicaciones requieren ingesta continua, preprocesamiento y formateo de grandes cantidades de datos provenientes de diversas fuentes, lo que hace necesario construir pipelines de datos robustas capaces de manejar esta carga de trabajo de manera confiable y eficiente. Lograr esto a gran escala requiere inversiones significativas en recursos, experiencia y colaboración transversal entre múltiples perfiles, como científicos de datos y desarrolladores de aprendizaje automático (ML) que se enfocan en desarrollar modelos ML, y los ingenieros de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) que mejoran los tiempos de entrega y reducen defectos. La clave radica en convertir el código Python que ajusta finamente un modelo de IA generativa en Amazon Bedrock a un workflow reutilizable utilizando los decoradores de Amazon SageMaker Pipelines.
SageMaker Pipelines permite definir y orquestar los diversos pasos involucrados en el ciclo de vida de ML, como ...