AWS-CP: AI, ML y Data Analytics - #3 🤖
- Brayan Neciosup
- 28 ene
- 1 Min. de lectura
AWS estructura sus soluciones de IA y Machine Learning para acompañar la madurez técnica 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 auditoría a través de prácticas MLOps.
SageMaker permite enfocarse en el desarrollo del modelo y no en la operación de la infraestructura.
Nivel 3: Infraestructura y marcos de trabajo de ML
Este nivel está orientado a equipos con experiencia avanzada que requieren control total sobre el proceso de entrenamiento. AWS permite utilizar frameworks populares como PyTorch, TensorFlow y Apache MXNet, combinados con infraestructura escalable como Amazon EC2, Amazon ECS y Amazon EMR. Este enfoque ofrece máxima flexibilidad, permitiendo optimizar recursos, rendimiento y costos según los requerimientos específicos 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 publicación continuaremos profundizando en IA Generativa en el ecosistema AWS. Seguimos preparandonos para ser Cloud Practicioners ☁️💪
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