Resumen de AWS re:Invent 2024 - Gran fortalecimiento de funciones de IA generativa

Resumen de AWS re:Invent 2024

En AWS re:Invent 2024, celebrado del 2 al 6 de diciembre de 2024, se anunciaron numerosos nuevos servicios y funciones centrados en IA generativa.

Referencia: AWS re:Invent 2024

Amazon Nova - Nuevo modelo base

Familia de modelos Nova

Apareció el modelo base desarrollado originalmente por AWS.

Ejemplo de uso

import boto3

bedrock = boto3.client('bedrock-runtime')

response = bedrock.invoke_model(
    modelId='amazon.nova-pro-v1:0',
    body={
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "Cuéntame las mejores prácticas de AWS"}
        ],
        "max_tokens": 1024
    }
)

Referencia: Amazon Nova

Amazon Nova Canvas y Reel

Nova Canvas (generación de imágenes)

response = bedrock.invoke_model(
    modelId='amazon.nova-canvas-v1:0',
    body={
        "taskType": "TEXT_IMAGE",
        "textToImageParams": {
            "text": "Exterior de edificio de oficinas futurista, al atardecer"
        },
        "imageGenerationConfig": {
            "width": 1024,
            "height": 1024,
            "quality": "premium"
        }
    }
)

Nova Reel (generación de video)

response = bedrock.invoke_model(
    modelId='amazon.nova-reel-v1:0',
    body={
        "taskType": "TEXT_VIDEO",
        "textToVideoParams": {
            "text": "Silueta de persona caminando por la playa, puesta de sol"
        },
        "videoGenerationConfig": {
            "durationSeconds": 6,
            "fps": 24
        }
    }
)

Mejoras de Amazon Q Developer

Función de agente

# Ejecución autónoma de tareas en Amazon Q Developer
@workspace agrega pruebas unitarias a esta función

@workspace escanea y corrige vulnerabilidades de seguridad

@workspace genera documentación de API

Nuevas funciones

Referencia: Amazon Q Developer

SageMaker HyperPod

Resumen

Nueva infraestructura que optimiza el entrenamiento de modelos a gran escala.

# Creación de cluster HyperPod
import boto3

sagemaker = boto3.client('sagemaker')

response = sagemaker.create_cluster(
    ClusterName='my-hyperpod-cluster',
    InstanceGroups=[
        {
            'InstanceGroupName': 'training-nodes',
            'InstanceType': 'ml.p5.48xlarge',
            'InstanceCount': 64,
            'LifeCycleConfig': {
                'OnCreate': 's3://my-bucket/setup.sh'
            }
        }
    ]
)

Recuperación automática de fallos

# Respuesta automática ante fallos
- Detección de fallo de nodo: Automático
- Restauración de checkpoint: Automático
- Reemplazo de nodo: Automático
- Reanudación de entrenamiento: Automático

Referencia: SageMaker HyperPod

Aurora DSQL

SQL distribuido serverless

Apareció una base de datos distribuida compatible con PostgreSQL.

-- Sincronización automática multi-región
CREATE TABLE orders (
    id UUID PRIMARY KEY,
    customer_id UUID,
    total DECIMAL(10,2),
    created_at TIMESTAMP
);

-- Escala manteniendo consistencia fuerte
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = ?;

Características

Referencia: Amazon Aurora DSQL

S3 Tables

Apache Iceberg administrado

import boto3

s3tables = boto3.client('s3tables')

# Creación de tabla
response = s3tables.create_table(
    tableBucketARN='arn:aws:s3tables:us-east-1:123456789:bucket/my-bucket',
    namespace='analytics',
    name='events',
    format='ICEBERG'
)

# Análisis de datos (desde Athena)
# SELECT * FROM s3tables.analytics.events
# WHERE event_date >= '2024-01-01'

Rendimiento

• Velocidad de consulta: Hasta 3 veces más rápido
• Almacenamiento: Compresión hasta 10 veces
• Compactación automática compatible

Lambda SnapStart para Python/.NET

Soporte para Python

# Función Lambda
import json
from my_heavy_module import initialize_model

# Se ejecuta en el momento del SnapShot, no en el arranque en frío
model = initialize_model()

def handler(event, context):
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps(model.predict(event['input']))
    }

Efecto

Referencia: Lambda SnapStart

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• Chip ML de próxima generación
• 4 veces más rendimiento
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Graviton4

• Último procesador Arm
• 30% de mejora en rendimiento
• 40% de mejora en eficiencia energética

EKS Auto Mode

# Auto escalado con EKS Auto Mode
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-app
spec:
  replicas: 3  # Se ajusta automáticamente
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app

Resumen

AWS re:Invent 2024 dejó clara la inversión a gran escala en IA generativa.

• Amazon Nova: Modelo base propio de AWS
• Mejoras de Amazon Q: Mejora de productividad del desarrollador
• Aurora DSQL: Nueva era del SQL distribuido
• Evolución de infraestructura: Trainium2, Graviton4

Con estos nuevos servicios, el desarrollo de IA/ML en AWS se vuelve más eficiente.