Cómo AWS y Amazon Bedrock Respaldan los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs)

La demanda de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) ha aumentado considerablemente, y las principales plataformas en la nube, como AWS, han reconocido esta tendencia. Estos modelos impulsan desde chatbots hasta herramientas de generación de contenido, lo que requiere una infraestructura robusta y escalable. Amazon Web Services (AWS) ha respondido a esta demanda con Amazon Bedrock, un servicio completamente gestionado que facilita a los clientes de AWS la construcción, implementación y escalado de aplicaciones de IA generativa que utilizan LLMs.

¿Qué es Amazon Bedrock y qué LLMs están disponibles en AWS?

Amazon Bedrock ofrece una forma sencilla de acceder a una variedad de modelos fundamentales (FMs) de alto rendimiento de empresas líderes en IA, incluyendo AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI y Amazon. Este servicio proporciona acceso a estos modelos mediante una API única, lo que permite a los desarrolladores experimentar, evaluar e integrar estos modelos en sus aplicaciones sin tener que preocuparse por la infraestructura subyacente.

Una de las ventajas de AWS y Amazon Bedrock es su flexibilidad y la amplia selección de servicios adicionales. Con una arquitectura sin servidor, Bedrock permite personalizar los modelos con tus propios datos mediante técnicas avanzadas como el ajuste fino (fine-tuning) y la Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés). Ya sea que necesites crear agentes impulsados por IA sofisticados o simplemente quieras añadir características inteligentes a tus aplicaciones existentes, Bedrock proporciona las herramientas y la seguridad necesarias para hacerlo de manera efectiva.

Seguridad y Privacidad con Amazon Bedrock

La seguridad es una prioridad cuando se manejan datos sensibles en aplicaciones de IA. Amazon Bedrock ha sido diseñado para mantener tus datos cifrados tanto en tránsito como en reposo, ofreciendo un control total sobre las claves de cifrado mediante el servicio AWS Key Management Service (KMS). Además, las políticas basadas en identidad permiten gestionar el acceso de usuarios y acciones, asegurando que tus datos permanezcan seguros durante todo el ciclo de vida del desarrollo de IA.

Creación de Aplicaciones de IA Responsables

Amazon Bedrock también está equipado con salvaguardias que ayudan a construir aplicaciones de IA responsables. Esto incluye filtros para contenido dañino y mecanismos para reducir respuestas alucinadas, particularmente en tareas de RAG y resúmenes. Esto ayuda a crear aplicaciones de IA que no solo sean poderosas, sino también éticas y seguras para los usuarios finales.

Integración de Nebuly con Amazon Bedrock

Para los desarrolladores que buscan maximizar el potencial de sus LLMs, integrar Nebuly con Amazon Bedrock ofrece una capa adicional de análisis y perspectivas. El SDK de Nebuly permite monitorear todas las solicitudes API realizadas a los diversos modelos dentro de Bedrock, incluidos los de AI21, Anthropic y Cohere.

Comenzar con Nebuly es sencillo:

• Instalar el SDK de Nebuly: Comienza instalando el SDK con: pip install nebuly
• Configuración de la clave API: Obtén tu clave API de Nebuly creando un proyecto en el panel de control de Nebuly.
• Integración: Inicializa el SDK con tu clave API e incluye el user_id en las llamadas de método de AWS Bedrock.

Con esta integración con Nebuly, puedes analizar las interacciones de los usuarios, rastrear el rendimiento de los LLMs y obtener valiosas perspectivas para refinar tus modelos de IA. Ya sea que realices llamadas API individuales a los modelos de Bedrock o manejes una cadena de llamadas a través de diferentes proveedores, Nebuly garantiza que tengas los datos necesarios para optimizar tus soluciones de IA.