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Estrategias de implementación de IA sin servidor
A medida que las organizaciones pasan de la experimentación a la producción, la implementación exitosa de las cargas de trabajo de IA depende de la elección de los modelos y servicios. Además, la disciplina operativa, la coherencia de la arquitectura y la capacitación de los desarrolladores son fundamentales para el éxito. Si bien la IA sin servidores reduce la complejidad de la infraestructura, aumenta la necesidad de prácticas bien definidas en áreas como la implementación, la gobernanza, las pruebas y la gestión de costes.
A diferencia de los sistemas monolíticos tradicionales o los canales de aprendizaje automático por lotes (ML), las arquitecturas de IA sin servidor son las siguientes:
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Se basan en eventos, en el sentido de que reaccionan al comportamiento del usuario o al estado del sistema
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Compuesto por servicios poco acoplados AWS Lambda, como Amazon Bedrock y AWS Step Functions
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Integrado con modelos autónomos, como modelos básicos (FMs) o agentes
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Está sujeto a una evolución continua, por ejemplo, cuando se actualizan las indicaciones, las herramientas y los modelos
Estas propiedades exigen un conjunto diferente de estrategias de implementación para garantizar la confiabilidad, la confianza y la rentabilidad a gran escala.
En esta sección, se proporcionan las mejores prácticas prescriptivas que se aplican a todo el ciclo de vida del sistema de IA generativa, entre las que se incluyen:
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Infraestructura como códigoayuda a garantizar que la infraestructura de la nube sea reproducible, segura y esté versionada.
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Gestión rápida, basada en agentes y modelos del ciclo de vidatrata las configuraciones de IA como si estuvieran gobernadas por código, probadas y observables.
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Pruebas y validaciónamplía las prácticas de prueba para incluir la calidad inmediata, los contratos de producción y la cobertura del comportamiento.
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Observabilidad y supervisióncaptura la telemetría específica de la IA y alinea la observabilidad sin servidor con los flujos de trabajo de grandes modelos lingüísticos (LLM).
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Seguridad y gobernanzaimplementa barandas, registros y controles de acceso para sistemas impulsados por eventos y alimentados por IA.
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CI/CD y automatización para una IA sin servidoresofrece actualizaciones uniformes para las solicitudes, los agentes y la infraestructura con una sobrecarga humana mínima.
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Optimización de costoslas estrategias alinean la selección de modelos, los patrones de ejecución y el control simbólico con los objetivos empresariales.
Al aplicar estas mejores prácticas, las empresas pueden ir más allá proof-of-concepts y optar por aplicaciones en la nube nativas de la IA que sean escalables, seguras, explicables y rentables. Pueden crear aplicaciones con confianza gracias a las ofertas AWS sin servidor y los modelos básicos disponibles a través de Amazon Bedrock.
