AWS-CP: AI, ML y Data Analytics - #3 馃
- 28 ene
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AWS estructura sus soluciones de IA y Machine Learning para acompa帽ar la madurez t茅cnica de las organizaciones, permitiendo escalar desde servicios administrados hasta entornos completamente personalizados.
Nivel 2: Servicios de Machine Learning
Este nivel ofrece un mayor control sobre el ciclo de vida de ML sin la necesidad de administrar infraestructura.
Amazon SageMaker
Es un servicio completamente administrado que proporciona un entorno unificado para crear, entrenar e implementar modelos de Machine Learning. Entre sus principales beneficios destacan:
Soporte para distintos perfiles, desde Data Scientists hasta Business Analysts.
Infraestructura de alto rendimiento totalmente administrada por AWS.
Flujos de trabajo de ML estandarizados y repetibles.
Gobernanza, trazabilidad y auditor铆a a trav茅s de pr谩cticas MLOps.
SageMaker permite enfocarse en el desarrollo del modelo y no en la operaci贸n de la infraestructura.
Nivel 3: Infraestructura y marcos de trabajo de ML
Este nivel est谩 orientado a equipos con experiencia avanzada que requieren control total sobre el proceso de entrenamiento. AWS permite utilizar frameworks populares como PyTorch, TensorFlow聽y Apache MXNet, combinados con infraestructura escalable como Amazon EC2, Amazon ECS聽y Amazon EMR. Este enfoque ofrece m谩xima flexibilidad, permitiendo optimizar recursos, rendimiento y costos seg煤n los requerimientos espec铆ficos del modelo.
Con estos niveles, AWS cubre todo el espectro de IA y ML: desde soluciones listas para usar hasta arquitecturas altamente personalizadas, alineadas a las necesidades reales del negocio. En la siguiente publicaci贸n continuaremos profundizando en IA Generativa en el ecosistema AWS. Seguimos preparandonos para ser Cloud Practicioners 鈽侊笍馃挭
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