El auge de modelos de lenguaje amplios (LLMs) ha simplificado la integración de capacidades de inteligencia artificial en aplicaciones mediante llamadas a API. Sin embargo, muchas empresas optan por alojar sus propios modelos, pese a la complejidad de gestión de infraestructuras y el costo de la GPU. Esta decisión se basa en dos factores críticos que las API no pueden abordar: la soberanía de los datos, que garantiza que la información sensible permanezca dentro de la infraestructura, y la personalización del modelo, que permite ajustar los modelos a conjuntos de datos específicos de la industria.
Amazon SageMaker AI ofrece una solución a la complejidad del autoalojamiento, al gestionar los recursos de GPU mediante puntos finales administrados, lo que permite a los equipos centrarse en el rendimiento del modelo en lugar de la gestión de la infraestructura. SageMaker AI optimiza el servicio con contenedores de inferencia diseñados para maximizar la velocidad y reducir la latencia, facilitando despliegues aunque se requiera experiencia especializada en operaciones de aprendizaje automático. No obstante, lograr un rendimiento óptimo con estos contenedores gestionados requiere una configuración cuidadosa, ya que parámetros como el tamaño del lote y el grado de paralelismo tensorial pueden afectar significativamente la latencia y el rendimiento.
Para superar estas dificultades, BentoML ha desarrollado LLM-Optimizer, una herramienta que permite la búsqueda automatizada de configuraciones óptimas a través de la realización de pruebas sistemáticas. Esto elimina el proceso tedioso de prueba y error manual, haciendo más accesible la identificación de configuraciones que satisfacen los objetivos de nivel de servicio de los usuarios.
A través de un ejemplo práctico, se desglosan los pasos para identificar y aplicar configuraciones óptimas para un modelo específico, el Qwen-3-4B, en un punto final de SageMaker AI. Este proceso incluye definir restricciones de rendimiento, ejecutar pruebas de referencia y desplegar la configuración optimizada, todo con el objetivo de equilibrar la latencia, el rendimiento y los costos.
El concepto de optimización de la inferencia se fundamenta en las métricas de rendimiento, que incluyen el rendimiento (número de solicitudes completadas por segundo) y la latencia (el tiempo total desde que llega una solicitud hasta que se devuelve una respuesta). La comprensión de la interacción entre estos factores es crucial para los ingenieros, especialmente al mover modelos de API a puntos finales de autoalojamiento, donde la responsabilidad de la optimización se traslada al equipo.
La implementación de la herramienta LLM-Optimizer y el uso de Amazon SageMaker AI permiten a las organizaciones reemplazar los costosos procesos manuales de ajuste por un enfoque más sistemático y basado en datos, reduciendo el tiempo que los ingenieros dedican a la configuración mientras se mejora la experiencia del usuario final. En última instancia, la combinación de optimización automatizada con infraestructura gestionada marca un avance significativo hacia la accesibilidad y eficiencia económica de la inteligencia artificial en el entorno empresarial.
vía: AWS machine learning blog
