La creación de modelos personalizados de inteligencia artificial presenta desafíos significativos en la coordinación de activos durante el ciclo de desarrollo. Esto incluye datasets, infraestructura de computación, arquitecturas de modelos y despliegues en producción. Los científicos de datos enfrentan la tarea de generar y ajustar conjuntos de datos de entrenamiento, desarrollar evaluadores personalizados y realizar ajustes continuos para optimizar el rendimiento.
A medida que estos flujos de trabajo se expanden entre equipos y entornos, el seguimiento de versiones específicas de datasets, configuraciones de evaluadores y parámetros que dan lugar a cada modelo se vuelve complicado. Esto suele ser manejado mediante documentación manual, lo que complica la reproducción de experimentos y el entendimiento de la procedencia de los modelos en producción.
Este problema se intensifica en las empresas que manejan múltiples cuentas de AWS para desarrollo, pruebas y producción. A medida que los modelos avanzan en los pipelines de despliegue, es esencial mantener visibilidad sobre sus datos de entrenamiento y configuraciones, lo cual requiere una gran coordinación. Sin un seguimiento automatizado, los equipos tienen dificultades para rastrear modelos hasta sus orígenes o compartir activos de manera consistente.
Amazon SageMaker AI ofrece soluciones para la gestión y el seguimiento de activos en el desarrollo de inteligencia artificial generativa. La plataforma permite registrar y versionar modelos, datasets y evaluadores, capturando automáticamente las relaciones y la historia de cada uno durante el ajuste, evaluación y despliegue. Esto no solo reduce la carga del seguimiento manual, sino que asegura visibilidad completa sobre cómo se crean los modelos, desde la base hasta su despliegue.
Una de las características destacadas es la gestión de versiones de datasets durante los experimentos. A medida que se refine la información de entrenamiento, se pueden crear múltiples versiones. Al registrar un dataset en SageMaker AI, se identifican su ubicación y metadatos, permitiendo la creación de nuevas versiones de manera independiente.
Además, es posible crear evaluadores personalizados reutilizables que aborden criterios específicos de calidad y seguridad. Estos evaluadores, implementados a través de funciones Lambda en AWS, pueden ser versionados y reutilizados con diferentes modelos y datasets.
La capacidad de seguimiento de linaje en SageMaker AI simplifica el rastreo de relaciones entre activos durante el desarrollo. La plataforma vincula automáticamente los datos de entrenamiento, modelos base y modelos de salida, eliminando la necesidad de documentación manual. Gracias a esta visualización de linaje, es posible rastrear cualquier modelo en producción hasta su origen, lo cual es crucial para la gobernanza y reproducibilidad.
Con la integración de MLflow, SageMaker AI facilita la personalización de modelos vinculando trabajos de entrenamiento con experimentos en MLflow, permitiendo la comparación de candidatos y la identificación del mejor modelo.
La disponibilidad de estas herramientas promete transformar los activos de modelos en flujos de trabajo trazables y reproducibles, desde el carga y versionado de datasets hasta el ajuste y despliegue. Los usuarios pueden iniciar su proceso en Amazon SageMaker AI Studio para registrar datasets y configuraciones de evaluadores, maximizando así la eficiencia en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial generativa.