Saltar al contenido principal

Amazon Bedrock

Qué es​

Un servicio completamente administrado que ofrece acceso a modelos fundamentales (FMs - Foundation Models) de alto rendimiento de empresas líderes en IA, así como modelos de Amazon, a través de una API unificada.

Para qué sirve​

Facilitar la construcción de aplicaciones de IA generativa, permitiendo que los desarrolladores experimenten, evalúen y personalicen FMs con sus propios datos, sin la necesidad de gestionar la infraestructura subyacente.

Casos de uso​

  • Generación de texto para creación de contenido (artículos, correos electrónicos, publicaciones de blog).
  • Resumen de documentos y textos largos.
  • Generación de código para automatización de tareas de desarrollo.
  • Creación de chatbots y asistentes virtuales con respuestas más naturales.
  • Búsqueda y recuperación de información en grandes volúmenes de datos.
  • Generación de imágenes a partir de descripciones de texto.

Puntos principales​

  • Acceso a FMs: Ofrece acceso a una variedad de modelos fundamentales, incluyendo modelos de texto, imagen y multimodal.
  • API unificada: Permite interactuar con diferentes FMs a través de una única API.
  • Personalización: Permite personalizar FMs con sus propios datos utilizando técnicas como fine-tuning y RAG (Retrieval Augmented Generation).
  • Completamente administrado: AWS gestiona la infraestructura subyacente, permitiendo que los desarrolladores se centren en la construcción de aplicaciones.
  • Seguridad y privacidad: Sus datos permanecen privados y no se utilizan para entrenar los modelos fundamentales.
  • Evaluación de modelos: Herramientas para evaluar y comparar el rendimiento de diferentes FMs para su caso de uso.

Comparativa con el desarrollo de modelos de IA generativa desde cero:​

  • Amazon Bedrock: Simplifica y acelera el desarrollo de aplicaciones de IA generativa, proporcionando acceso a FMs pre-entrenados y herramientas para personalización e implementación. Reduce la necesidad de experiencia en ML y el tiempo de desarrollo.
  • Desarrollo de modelos de IA generativa desde cero: Requiere un equipo de científicos de datos e ingenieros de ML altamente especializados, grandes volúmenes de datos de entrenamiento, infraestructura de computación intensiva y una inversión significativa de tiempo y recursos. Es adecuado para casos de uso muy específicos que requieren modelos altamente personalizados y propietarios.