Prácticas recomendadas de arquitectura para el machine learning

Descubra cómo la IA de agencia está transformando la arquitectura de aplicaciones nativas de la nube, desbloqueando ciclos de innovación más rápidos y patrones de aplicaciones completamente nuevos. Descubra cómo las nuevas capacidades de AWS permiten a los desarrolladores diseñar agentes seguros y basados en el razonamiento que orquesten los datos, el código y las herramientas a escala, haciendo hincapié en la gobernanza, la fiabilidad y la rentabilidad. Descubra cómo los clientes de AWS implementan hoy en día agentes listos para la producción y conozca las prácticas recomendadas que le ayudarán a diseñar aplicaciones de agencia que se adapten, optimicen y actúen de forma autónoma en tiempo real.

La implementación de modelos de IA en dispositivos periféricos plantea desafíos únicos a la hora de equilibrar los requisitos de hardware, el consumo de energía y el rendimiento del modelo. A través de ejemplos prácticos que utilizan la capacitación distribuida de Amazon SageMaker y AWS IoT Greengrass, descubra enfoques para la implementación, la validación y la supervisión del rendimiento automatizadas de modelos en todos los dispositivos periféricos. Descubra cómo Strands Agents y Amazon Bedrock pueden complementar los modelos ligeros para dispositivos con modelos básicos de gran tamaño. Explore las técnicas para agregar resultados en un panel de control basado en Jupyter para crear prototipos y optimizar rápidamente, y para coordinar los modelos de dispositivos periféricos con los modelos fundamentales de Amazon Bedrock para agregar datos y realizar análisis en profundidad. Esta sesión proporciona estrategias para diseñar canalizaciones de IA escalables optimizadas para despliegues periféricos.

Aprenda a crear canalizaciones de extremo a extremo para impulsar aplicaciones de datos e inteligencia artificial en Amazon SageMaker Unified Studio. Explicaremos cómo implementar canalizaciones por lotes y de streaming para integrar varias fuentes de datos y optimizar el movimiento de datos con técnicas ETL modernas. Esta sesión le proporcionará los conocimientos necesarios para desarrollar soluciones integrales de datos e inteligencia artificial con la próxima generación de Amazon SageMaker, desde el procesamiento inicial de los datos hasta la implementación del modelo.