Las organizaciones están cada vez más interesadas en aprovechar el potencial de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para diversas aplicaciones, que van desde la generación de texto hasta la respuesta a inquietudes. Sin embargo, a medida que estos modelos se vuelven más complejos y poderosos, su despliegue en entornos de producción plantea nuevos desafíos en términos de rendimiento y eficiencia de costos.

El entrenamiento de modelos avanzados de inteligencia artificial, como el nuevo Llama 3 con 70 mil millones de parámetros, plantea desafíos significativos para la computación moderna. Este tipo de procesos requiere un sistema distribuido que puede integrar cientos o incluso miles de instancias aceleradas, funcionando durante semanas o meses para completar un único trabajo.

iFood, la destacada empresa de tecnología alimentaria en América Latina, radicada en São Paulo, Brasil, ha dado un paso significativo al agregar tecnología avanzada en sus operaciones diarias. Con millones de pedidos gestionados mensualmente, la compañía ha optimizado sus procesos internos mediante una colaboración estratégica con Amazon Web Services (AWS).

Desarrollar agentes de inteligencia artificial generativa capaces de abordar tareas del mundo real es un reto cada vez más sofisticado. La creación de estas aplicaciones requiere que los desarrolladores integren a los agentes con herramientas adicionales, como interfaces de usuario, marcos de evaluación y mecanismos para su mejora continua.

Amazon ha anunciado avances significativos en su plataforma Amazon SageMaker JumpStart, diseñada para mejorar la gestión de modelos de aprendizaje automático en las empresas. Este servicio, facilita el acceso a modelos preentrenados y algoritmos que permiten un rápido arranque en proyectos de inteligencia artificial.