La reciente introducción de los modelos Claude Sonnet 4.5 y Claude Haiku 4.5 de Anthropic, disponibles ahora en Amazon Bedrock, representa un importante avance en el ámbito de la inteligencia artificial generativa. Estos modelos de última generación están diseñados para llevar a cabo tareas complejas, incluyendo programación y cargas de trabajo empresariales, lo que proporciona capacidades mejoradas a los desarrolladores.
Los clientes en Japón y Australia ahora pueden acceder a estos modelos mientras procesan sus datos de acuerdo con la geolocalización, gracias a la funcionalidad de Inferencia de Regiones Cruzadas (CRIS). Esta herramienta es especialmente útil para aquellas organizaciones que deben seguir normativas de procesamiento local de datos.
El sistema de CRIS permite que las solicitudes de inferencia para Claude Sonnet 4.5 y Claude Haiku 4.5 se realicen dentro de los límites geográficos de Japón y Australia. Amazon Bedrock gestiona automáticamente las solicitudes en función de la capacidad disponible en cada región y dirige el tráfico a la región óptima sin necesidad de intervención manual. En Japón, se permite la comunicación entre las regiones de Tokio y Osaka, mientras que en Australia, la conexión se establece entre Sídney y Melbourne.
La implementación de CRIS es fundamental para las instituciones financieras, proveedores de salud y agencias gubernamentales que manejan datos sensibles. Estas organizaciones pueden ahora utilizar estas capacidades avanzadas sin comprometer las normativas locales de procesamiento de datos.
Además, se han proporcionado recursos y consejos para facilitar la migración de versiones anteriores de los modelos de Claude a los nuevos. Este cambio no solo busca mejorar el rendimiento, sino también optimizar los costos, lo que es esencial para una integración efectiva en el entorno empresarial actual.
A medida que la inteligencia artificial genera un rápido avance, la adopción de modelos y soluciones eficientes se convierte en una necesidad para las empresas que buscan mantenerse competitivas en un mercado en constante evolución.
vía: AWS machine learning blog
