Introdução à Integração de IA Sem Servidor
À medida que a Inteligência Artificial (IA) avança, a capacidade de realizar inferências de forma econômica se torna essencial para organizações que buscam maximizar eficiência. Combinando Amazon Bedrock com Amazon SageMaker, é possível obter uma solução poderosa e econômica para gerenciar modelos de IA. Este post detalha como aproveitar essas tecnologias para realizar inferências de IA de maneira eficaz, usando modelos treinados previamente no SageMaker e implementados no ambiente serverless do Bedrock.
Entendendo o Amazon Bedrock
Plataforma de Modelos AI Fundacionais
Amazon Bedrock é um serviço totalmente gerenciado que oferece acesso a uma variedade de modelos fundacionais de alta performance fornecidos por líderes da indústria como Mistral AI, Meta, Amazon e outros. Ele permite que desenvolvedores construam aplicações de IA generativa de forma segura, com foco em privacidade e responsabilidade. O Bedrock simplifica o processo de importação e uso de modelos customizados treinados no SageMaker, tornando-os acessíveis sob demanda.
Treinando Modelos com Amazon SageMaker
Processo de Treinamento no SageMaker JumpStart
Antes de importar modelos para o Bedrock, é necessário treiná-los no Amazon SageMaker, especialmente utilizando a funcionalidade JumpStart para acesso rápido a modelos populares.
- Configuração do Ambiente: Acesse o SageMaker Studio e navegue até o JumpStart.
- Seleção de Modelos: Escolha o modelo desejado, como o Hugging Face Flan-T5 Base, e inicie o processo de ajuste fino (fine-tuning) com seus dados.
- Configurações de Segurança: Configure permissões e roles no AWS Identity and Access Management (IAM) e anote o URI do S3 onde os artefatos do modelo serão armazenados.
- Monitoração do Treinamento: Acompanhe o progresso e, uma vez completado, prepare o modelo para importação.
Importando Modelos para o Amazon Bedrock
Integração com Amazon Bedrock
Após o treinamento, o próximo passo é importar o modelo treinado para o Amazon Bedrock:
- Definição de Acesso: Configure roles de serviço e finalize a importação, que normalmente leva cerca de 15 minutos.
- Configuração no Playground: Configure o modelo no Playground do Bedrock, permitindo interação e execução de inferências sob demanda.
Otimização e Gestão
Eficiência e Escalabilidade
O uso combinado do SageMaker e Bedrock não apenas simplifica a gestão de modelos de IA, mas também maximiza a eficiência de custos ao alavancar uma infraestrutura escalável e totalmente gerenciada. Isso permite que desenvolvedores foquem na criação de soluções inovadoras sem a complexidade do gerenciamento da infraestrutura.
Remoção de Recursos
Para uma gestão eficiente dos recursos, é importante saber como deletar artefatos e modelos quando não forem mais necessários, evitando custos desnecessários.
- Exclusão do SageMaker: Remova o domínio do SageMaker se não for mais utilizar.
- Gerenciamento de S3: Exclua artefatos antigos armazenados no S3.
- Remoção no Bedrock: Exclua modelos importados quando não forem mais necessários.
A combinação de Amazon Bedrock com Amazon SageMaker oferece uma solução robusta para implantação e inferência de modelos customizados de IA proporcionando uma experiência simplificada e economicamente viável. Com essa abordagem, as empresas podem desbloquear o potencial completo de seus modelos de IA facilitando a inovação e a personalização de experiências para os usuários finais.
Para mais informações sobre o ajuste fino no SageMaker e o uso do Bedrock, explore os recursos disponíveis na documentação e participe de workshops práticos para maximizar sua expertise nessas plataformas.
