{"id":537821,"date":"2025-01-15T16:22:43","date_gmt":"2025-01-15T15:22:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.devoteam.com\/expert-view\/3-aws-genai-solutions-to-fit-your-needs\/"},"modified":"2025-03-13T11:49:33","modified_gmt":"2025-03-13T10:49:33","slug":"genai-soluciones-a-tu-medida","status":"publish","type":"expert-view","link":"https:\/\/devoteam.info\/es\/expert-view\/genai-soluciones-a-tu-medida\/","title":{"rendered":"3 soluciones de AWS GenAI adaptadas a tus necesidades"},"content":{"rendered":"\n

Construye el entorno de IA ideal con las soluciones de AWS GenAI<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Hace unos a\u00f1os, la inteligencia artificial lleg\u00f3 al gran p\u00fablico. ChatGPT, una herramienta de IA generativa que parec\u00eda tener todas las respuestas, fue un \u00e9xito inmediato. Esto impuls\u00f3 el desarrollo de GenAI, desde simples integraciones con la API de ChatGPT hasta la r\u00e1pida evoluci\u00f3n de los modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o. Todo ello ha dado lugar al ecosistema actual de productos y plataformas potenciados por GenAI.<\/p>\n\n\n\n

Estos productos y plataformas te permiten crear tus propias soluciones de AWS GenAI sobre modelos de lenguaje avanzados.<\/p>\n\n\n\n

Ejecutar estos modelos requiere una gran capacidad de procesamiento. Gracias a su infraestructura a escala global, proveedores cloud como AWS son el lugar ideal para aprovechar estos modelos y cubrir las necesidades de tu negocio.<\/p>\n\n\n\n

Servicios de AWS GenAI<\/h2>\n\n\n\n

AWS<\/strong> ofrece una amplia variedad de servicios de IA generativa para adaptarse a diferentes necesidades. Algunos clientes buscan un asistente conversacional listo para usar, mientras que otros necesitan la soluci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida o desean utilizar los modelos de lenguaje m\u00e1s avanzados. Algunos incluso requieren entrenar sus propios modelos con AWS GenAI Solutions<\/strong>. Veamos qu\u00e9 ofrece AWS.<\/p>\n\n\n\n

Amazon Bedrock<\/h3>\n\n\n\n

Amazon Bedrock <\/strong>es el servicio de AWS que permite ejecutar muchos de los modelos fundacionales m\u00e1s avanzados del mercado, como LLama 3.1, Claude 3.7, Titan (de AWS)<\/strong> y muchos m\u00e1s. Con Bedrock, puedes elegir el modelo que mejor se adapte a tus necesidades y usarlo de forma privada.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfLo mejor de Bedrock? No necesitas preocuparte por la infraestructura subyacente para ejecutar estos modelos. Configurarlo desde cero en instancias EC2 puede ser un proceso complejo y lento. Con Bedrock, puedes probar el rendimiento de los modelos en AWS Bedrock Playground<\/strong> antes de utilizarlos en tu aplicaci\u00f3n GenAI. Este entorno te permite comparar distintos modelos y seleccionar el que mejor se ajuste a tus necesidades.<\/p>\n\n\n\n

Puedes acceder a estos modelos a trav\u00e9s de los SDKs de AWS e integrarlos directamente en tu aplicaci\u00f3n. Adem\u00e1s, puedes mejorarlos con tus propios datos utilizando Request Augmented Generation (RAG) a trav\u00e9s de Bedrock Knowledge Bases, una de las soluciones de AWS GenAI.<\/p>\n\n\n\n

Amazon Lex<\/h3>\n\n\n\n

Los chatbots son una de las formas m\u00e1s comunes de aprovechar la IA generativa. Hay dos opciones: puedes desarrollar una aplicaci\u00f3n personalizada usando las capacidades de AWS Bedrock o utilizar Amazon Lex, un servicio de AWS GenAI Solutions que facilita la creaci\u00f3n y publicaci\u00f3n de chatbots de IA sin apenas conocimientos de programaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Lex ahora es compatible con Bedrock Knowledge Bases, lo que permite potenciar los modelos fundacionales con informaci\u00f3n espec\u00edfica de tu negocio. As\u00ed, puedes crear un asistente conversacional completo sin necesidad de configurar manualmente intenciones complejas. <\/p>\n\n\n\n

Amazon SageMaker<\/h3>\n\n\n\n

Si bien Bedrock es una de las formas m\u00e1s sencillas de aprovechar los modelos fundacionales m\u00e1s avanzados del mercado, en algunos casos podr\u00edas necesitar mayor personalizaci\u00f3n que la que ofrece Bedrock de forma predeterminada. Aqu\u00ed es donde entra en juego Amazon SageMaker.<\/p>\n\n\n\n

SageMaker<\/strong> es una soluci\u00f3n de AWS GenAI<\/strong> dise\u00f1ada para entrenar y ejecutar modelos de machine learning en instancias EC2 dedicadas. Aunque es una opci\u00f3n de nivel m\u00e1s t\u00e9cnico, el proceso sigue siendo altamente automatizado y \u00e1gil en comparaci\u00f3n con la implementaci\u00f3n manual de modelos.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, con SageMaker JumpStart<\/strong>, tienes acceso no solo a decenas de modelos como en Bedrock, sino a cientos, incluidos modelos mantenidos por AWS y por partners como Hugging Face.<\/p>\n\n\n\n

SageMaker JumpStart<\/strong> permite entrenar y ajustar modelos fundacionales existentes para adaptarlos a\u00fan m\u00e1s a tareas espec\u00edficas. Esto ofrece m\u00faltiples ventajas:<\/p>\n\n\n\n