¿Qué es Amazon SageMaker?

Creado por Amazon Web Services (AWS), SageMaker automatiza muchas de las tareas intensivas en mano de obra involucradas en cada etapa del despliegue de ML, reduciendo la complejidad de los flujos de trabajo y acelerando el ciclo de vida general del ML. Esto puede llevar a iteraciones más rápidas, mayor precisión y, en última instancia, un mayor valor comercial de las iniciativas de ML.

SageMaker ofrece una suite de herramientas de ML. Por ejemplo, Autopilot permite que los modelos de inteligencia artificial (IA) se entrenen en un conjunto específico de datos y clasifica cada algoritmo por precisión, mientras que Data Wrangler acelera la preparación de datos, lo que hace que las etapas iniciales del desarrollo de modelos de ML sean más eficientes.

SageMaker también incluye varias interfaces de programación de aplicaciones (API). Estas API permiten a los científicos de datos y desarrolladores crear soluciones de ML listas para la producción sin las complejidades de la gestión de la infraestructura.

Para comprender el impacto de Amazon SageMaker, es importante comprender cómo funciona el machine learning. El proceso de machine learning se puede dividir en tres partes: proceso de decisión, función de error y optimización del modelo.

• Proceso de decisión: los algoritmos de machine learning tienen como objetivo principal hacer predicciones o clasificaciones. Usando datos de entrada, ya sean etiquetados o no etiquetados, los algoritmos de machine learning pueden generar estimaciones e identificar patrones dentro de los datos. 
  
  
• Función de error: esta función evalúa la precisión de las predicciones del modelo. Al comparar los resultados del modelo con ejemplos conocidos, la función de error ayuda a evaluar el rendimiento del modelo e identificar áreas de mejora.
  
  
• Proceso de optimización del modelo: para mejorar la precisión del modelo, los algoritmos de machine learning ajustan iterativamente sus ponderaciones en función de las discrepancias entre los ejemplos conocidos y las estimaciones del modelo. Este ciclo de "evaluar y optimizar" continúa hasta que el modelo alcanza un umbral satisfactorio de precisión.

Amazon SageMaker puede ayudar a optimizar estos procesos, lo que permite a los científicos de datos desplegar modelos de machine learning de manera eficiente. 

AWS SageMaker simplifica el ciclo de vida de ML a través de un enfoque estructurado que abarca tres fases críticas: generación de datos de ejemplo, entrenamiento y despliegue. Dentro de cada fase, los desarrolladores pueden emplear instancias (entornos aislados o servidores) que gestionan bases de datos y recursos informáticos, establecen parámetros de configuración y aprovisionan la infraestructura de TI necesaria. 

Los desarrolladores pueden comenzar por generar datos de muestra, lo cual es esencial para entrenar modelos de ML. Este proceso implica la obtención, limpieza y preparación de conjuntos de datos del mundo real para el preprocesamiento. A veces, los desarrolladores pueden usar Amazon Ground Truth para crear datos de imágenes sintéticas etiquetadas que aumenten o reemplacen los datos de muestra. Una vez listos, los datos se pueden cargar en Amazon Simple Service de almacenamiento (S3), lo que hace que sea accesible para su uso con varios servicios de AWS.

Las instancias de notebook de Amazon SageMaker proporcionan un entorno sólido para que los desarrolladores preparen y procesen sus datos para el entrenamiento. Al acceder a los datos almacenados en S3, SageMaker puede acelerar el proceso de desarrollo de modelos mediante el uso de instancias de ML totalmente gestionadas para entrenar modelos, ejecutar inferencias y procesar grandes conjuntos de datos dentro de Amazon Elastic cloud Compute (EC2 ). 

SageMaker admite la codificación colaborativa a través de la aplicación Jupyter Notebook de código abierto. Los científicos de datos pueden importar sus propias herramientas o utilizar instancias de notebook prediseñadas equipadas con controladores esenciales y bibliotecas de código preescrito para infraestructuras de aprendizaje profundo populares. Estas bibliotecas pueden consistir en operaciones matemáticas, capas de neural networks y algoritmos de optimización. 

SageMaker también proporciona flexibilidad a los desarrolladores al admitir algoritmos personalizados empaquetados como imágenes de contenedores Docker. Los integra con Amazon S3, lo que permite a los equipos lanzar fácilmente sus proyectos de machine learning. Los desarrolladores pueden proporcionar sus propios algoritmos de entrenamiento o seleccionar entre una variedad de algoritmos prediseñados a través de la consola SageMaker. Hay tutoriales y recursos disponibles para guiar a los usuarios a través de estos procesos.

En la fase de entrenamiento, los desarrolladores utilizan algoritmos o modelos base previamente entrenados para ajustar sus modelos de ML en conjuntos de datos específicos. Los desarrolladores pueden definir ubicaciones de datos en buckets de Amazon S3 y seleccionar los tipos de instancias adecuados para optimizar el proceso de entrenamiento. 

Las herramientas de orquestación, como SageMaker Pipelines, optimizan el flujo de trabajo al automatizar el proceso integral de creación, entrenamiento y desplegar modelos de machine learning. Esto puede ayudar a ahorrar tiempo y ayudar a garantizar la precisión en todos los flujos de trabajo. Además, Amazon SageMaker JumpStart permite a los desarrolladores utilizar modelos prediseñados a través de una interfaz sin código, lo que permite la colaboración sin necesidad de conocimientos técnicos profundos. 

Durante el entrenamiento del modelo, los desarrolladores pueden emplear el ajuste de hiperparámetros de SageMaker para optimizar modelos de lenguaje grandes (LLM) para mejorar el rendimiento en diversas aplicaciones. El depurador monitorea las métricas de las redes neuronales, brindando a los desarrolladores información estratégica en tiempo real sobre el rendimiento del modelo y el uso de recursos. Esto puede ayudar a simplificar el proceso de depuración al permitir que los científicos de datos identifiquen rápidamente problemas, analicen tendencias y establezcan alertas automatizadas para una gestión proactiva. SageMaker también proporciona una capacidad de Edge Manager que extiende el monitoreo y la gestión de machine learning (ML) a los dispositivos edge. 

Una vez completada la capacitación, SageMaker administra y escala de forma autónoma la infraestructura de cloud subyacente para ayudar a garantizar una implementación sin problemas. Este proceso se basa en una variedad de tipos de instancias (por ejemplo, unidades de procesamiento de gráficos o GPUs, optimizadas para cargas de trabajo de machine learning (ML)). También se desplega en varias zonas de disponibilidad—grupos de centros de datos aislados pero lo suficientemente cerca como para tener baja latencia—para mejorar la fiabilidad. Las comprobaciones de estado y los endpoints HTTPS seguros refuerzan aún más la conectividad de las aplicaciones.

Una vez desplegadas, los desarrolladores pueden usar las métricas de Amazon CloudWatch para monitorear el rendimiento de producción, obtener información en tiempo real y establecer alertas para cualquier desviación. Con capacidades de monitoreo integrales, SageMaker puede respaldar una gobernanza eficaz a lo largo del ciclo de vida del machine learning (ML). Como resultado, las organizaciones pueden mantener el control y el cumplimiento de normas mientras aprovechan el poder del machine learning.

Amazon SageMaker ofrece una variedad de beneficios que mejoran la Experiencia de machine learning, que incluyen:

• Entorno de desarrollo integrado 
• Entrenamiento y optimización de modelos
• Preparación y etiquetado de datos
• Inferencia en tiempo real y por lotes
• Soluciones rentables y sin servidor
• Monitoreo y depuración
• Modelos de precios flexibles

Amazon SageMaker Studio funciona como un IDE integral para científicos de datos, proporciona una interfaz intuitiva para gestionar flujos de trabajo, desarrollar modelos y visualizar métricas. Es compatible con Jupyter Notebooks, lo que permite a los usuarios escribir y ejecutar código Python de manera eficiente.

Los usuarios pueden entrenar modelos de machine learning (ML) con algoritmos integrados o algoritmos personalizados basados en infraestructuras de entrenamiento de machine learning (ML) populares como TensorFlow, PyTorch y MXNet. El servicio ofrece ajuste de hiperparámetros para optimizar las configuraciones del modelo para obtener el mejor rendimiento. SageMaker también permite el ajuste de modelos previamente entrenados, lo que permite a los científicos de datos adaptar estos modelos a conjuntos de datos y tareas específicos.

Los conjuntos de datos de calidad son cruciales para crear modelos de machine learning eficaces. Ground Truth proporciona un servicio de etiquetado de datos que facilita la creación de conjuntos de datos de alta calidad a través de procesos automatizados de etiquetado y revisión humana. Además, Amazon SageMaker incluye un almacén de características integrado que permite a los equipos administrar, Compartir y descubrir características (entradas utilizadas para capacitación e inferencias) en diferentes modelos de machine learning. Esto puede ayudar a optimizar el proceso de data preparation y mejorar la colaboración.

Después de desplegar modelos de machine learning, SageMaker permite la inferencia tanto en tiempo real como por lotes. Los usuarios pueden crear endpoints —URL específicas que sirven como puntos de acceso para las aplicaciones— para hacer predicciones en tiempo real y gestionar las cargas de trabajo de manera eficiente. Esto es particularmente útil para aplicaciones que requieren respuestas instantáneas, como en escenarios de IA generativa.

Con características como la Auto-Scaling y la Integración con AWS Lambda, SageMaker proporciona capacidades sin servidor que ayudan a gestionar los Recursos informáticos de forma dinámica en función de la demanda. El resultado son costos optimizados y escalabilidad.

SageMaker ofrece herramientas como Amazon CloudWatch para monitorear el rendimiento del modelo de machine learning (ML) en tiempo real, empleando otros servicios de AWS para proporcionar una visión holística del estado de la aplicación. Las características de depuración permiten a los científicos de datos rastrear problemas en el entrenamiento y despliegue de modelos, lo que ayuda a garantizar un ciclo de vida sólido de machine learning

AWS ofrece dos modelos de precios, bajo demanda y pago por uso, con costos que varían según los tipos de instancias, el almacenamiento de datos y los servicios utilizados. Además, el nivel gratuito de Amazon SageMaker permite a los nuevos usuarios explorar la plataforma sin costo, proporcionando acceso a una gama limitada de características y recursos. 

La versatilidad de Amazon SageMaker lo hace adecuado para diversos casos de uso en todas las industrias. Algunos ejemplos son: 

Atención médica: los modelos de machine learning pueden analizar los datos de los pacientes para predecir resultados, personalizar tratamientos y mejorar la eficiencia operativa. 

Finanzas: Las instituciones financieras pueden emplear Amazon SageMaker para desarrollar modelos de detección de fraude, calificación crediticia y evaluación de riesgos. 

Venta minorista: Las empresas utilizan análisis predictivos para mejorar la gestión de inventario, personalizar las Experiencia de los clientes y optimizar las Estrategia de Precios. 

Herramientas como Amazon SageMaker pueden ayudar a las organizaciones a desplegar de manera efectiva modelos de machine learning que impulsen la innovación y el valor comercial, al tiempo que mantienen el control del sistema de AI y el cumplimiento normativo. Los usuarios pueden beneficiarse de varias herramientas de gobernanza, que incluyen:

• Gestión de identidades y accesos (IAM): Esta función permite a los usuarios gestionar licencias y funciones, lo que ayuda a garantizar que sólo los usuarios autorizados accedan a datos confidenciales y a puntos finales del modelo.
  
  
• Control de versiones: los usuarios pueden realizar un seguimiento de las versiones y configuraciones del modelo para mantener una pista de auditoría clara, esencial para el cumplimiento y la gobernanza.
  
  
• Registro de modelos: el registro de modelos actúa como un repositorio central para gestionar artefactos y metadatos de modelos, lo que ayuda a garantizar la transparencia y la responsabilidad a lo largo del ciclo de vida del desarrollo.

SageMaker Python SDK mejora las capacidades de gobernanza de Amazon SageMaker al permitir una integración perfecta con los flujos de trabajo y servicios existentes. Esto permite a las organizaciones automatizar las verificaciones de cumplimiento y mantener la supervisión de sus proyectos de machine learning de manera más efectiva.

Amazon SageMaker también se puede integrar en estrategias más amplias de datos y AI. IBM y AWS han formado alianzas estratégicas para mejorar las capacidades de las organizaciones que aprovechan los servicios basados en la nube. El uso de los modelos fundacionales de IBM junto con Amazon SageMaker permite a los equipos aprovechar analytics avanzados, mejorar la gestión de datos y optimizar los flujos de trabajo. Al desplegar modelos dentro de una Amazon VPC, las organizaciones pueden ayudar a garantizar un acceso seguro y controlado a sus recursos, apoyando aún más los esfuerzos de gobernanza.

Con la capacidad de trabajar en varias plataformas como Windows, las organizaciones pueden combinar herramientas de IBM y AWS para implementar fácilmente soluciones de AI y machine learning (ML) adaptadas a sus necesidades. Uso de watsonx.governance ™ de IBM Con soluciones con las estables características de SageMaker, las empresas pueden acelerar sus iniciativas de AI, particularmente en aplicaciones de AI generativa y MLOps .