Amazon SageMaker es un servicio completamente gestionado de aprendizaje automático (ML) diseñado para científicos de datos, ingenieros de ML y desarrolladores que buscan crear, entrenar y desplegar modelos a escala. Soporta una amplia gama de casos de uso, desde ML tradicional hasta inteligencia artificial generativa, y está dirigido a organizaciones de todos los tamaños, especialmente aquellas en sectores regulados o con necesidades avanzadas de MLOps. Entre sus principales funciones se encuentran la automatización del desarrollo de modelos, entornos de desarrollo integrados y herramientas para detección de sesgos y explicabilidad de modelos. SageMaker simplifica el ciclo de vida del ML, facilitando un despliegue más rápido y una gestión más eficiente.

¿Cuáles son las funciones principales de Amazon SageMaker?

Entornos de desarrollo integrados para distintos perfiles

Amazon SageMaker ofrece diferentes entornos según el nivel técnico del usuario:

• SageMaker Studio: IDE basado en la web que soporta JupyterLab, RStudio y Visual Studio Code para escribir, probar y depurar código ML.

• SageMaker Canvas: Interfaz sin código que permite a analistas de negocio construir modelos mediante herramientas visuales.

• SageMaker Studio Lab: Servicio gratuito basado en JupyterLab para pruebas iniciales y aprendizaje.

Estos entornos promueven la colaboración entre perfiles técnicos y no técnicos, acelerando el desarrollo de modelos.

Aprendizaje automático automatizado con SageMaker Autopilot

SageMaker Autopilot automatiza la construcción, el entrenamiento y la optimización de modelos:

• Realiza el preprocesamiento de datos y selecciona algoritmos adecuados.

• Ofrece transparencia total al mostrar el código y los parámetros generados.

• Soporta tareas de clasificación y regresión.

Esta herramienta reduce el esfuerzo necesario para crear modelos eficaces sin requerir conocimientos profundos en ML.

Entrenamiento e inferencia escalables con SageMaker HyperPod

SageMaker HyperPod permite entrenar modelos a gran escala de forma eficiente:

• Entrenamiento distribuido que reduce los tiempos hasta en un 40 %.

• Entorno ML siempre activo y resistente para el desarrollo de modelos grandes como LLMs y modelos de difusión.

• Integración con SageMaker Studio para monitorear clústeres y métricas de hardware.

HyperPod mejora el uso de recursos y reduce el tiempo de desarrollo.

Herramientas MLOps para la gestión del ciclo de vida del modelo

SageMaker proporciona un conjunto de herramientas para aplicar prácticas MLOps:

• SageMaker Pipelines: Automatiza flujos de trabajo de ML completos (preprocesamiento, entrenamiento, despliegue).

• SageMaker Model Registry: Maneja versiones, aprobaciones y seguimiento de modelos.

• SageMaker Model Monitor: Supervisa la calidad de los modelos en producción.

• SageMaker Clarify: Detecta sesgos en datos y modelos, e interpreta predicciones.

Estas herramientas aseguran que los modelos sigan siendo precisos y conformes a lo largo del tiempo.

Gestión centralizada de características con SageMaker Feature Store

SageMaker Feature Store permite almacenar, compartir y gestionar características (features) de ML:

• Compatible con datos en tiempo real (streaming) y por lotes (batch).

• Garantiza la coherencia entre entrenamiento e inferencia.

• Integración con SageMaker Studio para facilitar la gestión y reutilización de características.

Esto mejora la colaboración y la eficiencia en el desarrollo de modelos.

¿Por qué elegir Amazon SageMaker?

• Soporte completo para el ciclo ML: Cobertura total desde la preparación de datos hasta el monitoreo en producción.

• Escalabilidad y flexibilidad: Adecuado para pruebas pequeñas o modelos en producción a gran escala.

• Integración con el ecosistema AWS: Compatible con servicios como S3, EC2 y Lambda.

• Seguridad y cumplimiento: Apto para industrias reguladas gracias a sus certificaciones y controles.

• Eficiencia en costes: Modelo de pago por uso y opciones serverless para optimizar recursos.