Nuevos enfoques de AWS Well-Architected para cargas de trabajo de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML)
Hoy, AWS anuncia el lanzamiento de un nuevo enfoque: IA responsable y dos enfoques de AWS Well-Architected para machine learning e IA generativa. Estos enfoques están diseñados para ayudar a las organizaciones a implementar cargas de trabajo de IA que prioricen las prácticas de IA responsable, la excelencia técnica y los casos de uso empresarial especializados. Estos enfoques brindan una guía integral para las organizaciones en cualquier etapa de su viaje hacia la IA, y abordan la creciente necesidad de enfoques estructurados para crear cargas de trabajo de IA responsables, seguras, confiables y eficientes. Los enfoques son particularmente valiosas para los líderes empresariales, los científicos de datos, los ingenieros de machine learning y los profesionales de riesgo y conformidad que trabajan con tecnologías de inteligencia artificial.
Los tres enfoques de la IA (IA responsable, IA generativa y machine learning) trabajan en conjunto para proporcionar una guía integral para el desarrollo de la IA. El enfoque de IA responsable guía el desarrollo seguro y equitativo de la IA. Ayuda a equilibrar las necesidades empresariales con los requisitos técnicos. Así, se agiliza la transición de la experimentación a la producción. El enfoque de IA generativa ayuda a los clientes a evaluar arquitecturas basadas en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y sus actualizaciones incluyen orientación para los usuarios de Amazon SageMaker HyperPod, nuevos conocimientos sobre la IA agéntica y escenarios arquitectónicos actualizados. El enfoque de machine learning (ML) guía a las organizaciones a la hora de evaluar las cargas de trabajo en los enfoques modernos de inteligencia artificial y machine learning tradicionales. Las actualizaciones recientes se centran en áreas clave, como la mejora de los flujos de trabajo colaborativos de datos e IA, las capacidades de desarrollo asistidas por la IA, el aprovisionamiento de infraestructuras a gran escala y la implementación de modelos personalizables. Estas mejoras se basan en servicios clave de AWS, como Amazon SageMaker Unified Studio, Amazon Q, Amazon SageMaker HyperPod y Amazon Bedrock.
Lea el blog de lanzamiento para obtener más información sobre nuestros lanzamientos, una guía arquitectónica integral durante su viaje hacia la IA y las estrategias de implementación.