Resumo do AWS re:Invent 2024 - Recursos de IA Generativa Significativamente Aprimorados

Visão Geral do AWS re:Invent 2024

No AWS re:Invent 2024, realizado de 2 a 6 de dezembro de 2024, foram anunciados diversos novos serviços e recursos com foco em IA generativa.

Referência: AWS re:Invent 2024

Amazon Nova - Novos Modelos Base

Família de Modelos Nova

Foram lançados modelos base desenvolvidos internamente pela AWS.

Exemplo de Uso

import boto3

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

response = bedrock.invoke_model(
    modelId='amazon.nova-pro-v1:0',
    body={
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "Me explique as melhores práticas da AWS"}
        ],
        "max_tokens": 1024
    }
)

Referência: Amazon Nova

Amazon Nova Canvas & Reel

Nova Canvas (Geração de Imagens)

response = bedrock.invoke_model(
    modelId='amazon.nova-canvas-v1:0',
    body={
        "taskType": "TEXT_IMAGE",
        "textToImageParams": {
            "text": "Exterior de um prédio de escritórios futurista ao entardecer"
        },
        "imageGenerationConfig": {
            "width": 1024,
            "height": 1024,
            "quality": "premium"
        }
    }
)

Nova Reel (Geração de Vídeo)

response = bedrock.invoke_model(
    modelId='amazon.nova-reel-v1:0',
    body={
        "taskType": "TEXT_VIDEO",
        "textToVideoParams": {
            "text": "Silhueta de pessoa caminhando na praia, pôr do sol"
        },
        "videoGenerationConfig": {
            "durationSeconds": 6,
            "fps": 24
        }
    }
)

Melhorias no Amazon Q Developer

Recursos de Agente

# Execução autônoma de tarefas com Amazon Q Developer
@workspace adicione testes unitários a este recurso

@workspace escaneie e corrija vulnerabilidades de segurança

@workspace gere documentação da API

Novos Recursos

Referência: Amazon Q Developer

SageMaker HyperPod

Visão Geral

Nova infraestrutura que otimiza o treinamento de modelos de grande escala.

# Criação 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'
            }
        }
    ]
)

Recuperação Automática de Falhas

# Resposta automática em caso de falhas
- Detecção de falha de nó: Automático
- Restauração de checkpoint: Automático
- Substituição de nó: Automático
- Retomada de treinamento: Automático

Referência: SageMaker HyperPod

Aurora DSQL

SQL Distribuído Serverless

Surge um banco de dados distribuído compatível com PostgreSQL.

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

-- Escala mantendo consistência forte
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = ?;

Características

Referência: Amazon Aurora DSQL

S3 Tables

Apache Iceberg Gerenciado

import boto3

s3tables = boto3.client('s3tables')

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

# Análise de dados (via Athena)
# SELECT * FROM s3tables.analytics.events
# WHERE event_date >= '2024-01-01'

Desempenho

• Velocidade de query: até 3x mais rápido
• Armazenamento: até 10x de compressão
• Suporte a compactação automática

Lambda SnapStart para Python/.NET

Suporte a Python

# Função Lambda
import json
from my_heavy_module import initialize_model

# Executado durante o SnapShot, não no cold start
model = initialize_model()

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

Resultados

Referência: Lambda SnapStart

Outros Anúncios Importantes

Trainium2

• Chip ML de próxima geração
• 4x mais desempenho
• 2x mais eficiência energética

Graviton4

• Processador Arm mais recente
• 30% de melhoria de desempenho
• 40% de melhoria de eficiência energética

EKS Auto Mode

# Auto scaling com EKS Auto Mode
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-app
spec:
  replicas: 3  # Ajustado automaticamente
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app

Resumo

No AWS re:Invent 2024, ficou claro o investimento massivo em IA generativa.

• Amazon Nova: Modelos base próprios da AWS
• Melhorias no Amazon Q: Aumento da produtividade do desenvolvedor
• Aurora DSQL: Nova era do SQL distribuído
• Evolução da infraestrutura: Trainium2, Graviton4

Com esses novos serviços, o desenvolvimento de IA/ML na AWS se torna mais eficiente.