A continuación se presenta un panorama de las capacidades de Amazon Bedrock en las regiones europeas (Fráncfort, Zúrich, Irlanda, Londres y París) en función de las distintas funcionalidades que ofrece la plataforma. Este artículo tiene como objetivo explicar qué se puede usar y qué no, así como detallar el propósito de cada función, facilitando así una mejor comprensión del entorno de Amazon Bedrock en Europa.
Funcionalidades disponibles
- Provisioned Throughput (Rendimiento Aprovisionado)
- Disponibilidad: Fráncfort, Zúrich, Londres, París (Sí); Irlanda (Gated, es decir, acceso limitado y sujeto a aprobación).
- ¿Para qué sirve? Permite garantizar un nivel constante de rendimiento para las solicitudes. Esto resulta útil cuando se trabaja con cargas de trabajo estables y se desea asegurar una tasa de respuestas rápida y predecible, sin depender de la capacidad compartida o dinámica.
- Agents (Agentes)
- Disponibilidad: Fráncfort, Zúrich, Londres, París (Sí); Irlanda (Gated).
- ¿Para qué sirve? Los agentes son componentes que actúan como intermediarios entre el usuario y el modelo. Pueden ocuparse de tareas específicas, gestionar el contexto de las solicitudes y encaminar las consultas hacia la respuesta más pertinente. Facilitan la creación de interfaces conversacionales o flujos de trabajo automatizados que hagan uso de modelos de lenguaje.
- Amazon Bedrock IDE
- Disponibilidad: Fráncfort, Irlanda (Sí); resto de Europa (No).
- ¿Para qué sirve? Es un entorno de desarrollo integrado que permite a los usuarios experimentar, crear y ajustar soluciones de IA generativa con mayor facilidad. Con el IDE, se pueden probar prompts, gestionar configuraciones y ver resultados en tiempo real, agilizando el ciclo de desarrollo.
- Application Inference Profiles (Perfiles de Inferencia de Aplicaciones)
- Disponibilidad: Fráncfort, Zúrich, Irlanda (Sí); Londres (No); París (Gated).
- ¿Para qué sirve? Estos perfiles permiten definir configuraciones predeterminadas para la inferencia en aplicaciones específicas. Por ejemplo, se puede establecer el tamaño de la respuesta, la temperatura (nivel de aleatoriedad) y otros parámetros para garantizar resultados coherentes y adaptados al contexto de una aplicación concreta.
- Batch Inference (Inferencia por Lotes)
- Disponibilidad: Fráncfort, Zúrich, Irlanda (Sí); Londres (No); París (Gated).
- ¿Para qué sirve? Permite procesar grandes volúmenes de datos en lotes, aplicando modelos de IA generativa a conjuntos de documentos o entradas. Esto es especialmente útil para análisis masivos, generación de resúmenes a escala, o clasificación de un alto número de textos sin necesidad de hacerlo solicitud por solicitud.
- Flows (Flujos)
- Disponibilidad: Fráncfort, Zúrich, Irlanda, Londres (Sí); París (Gated).
- ¿Para qué sirve? Los flujos permiten orquestar pasos lógicos secuenciales en el proceso de interacción con el modelo. Por ejemplo, un flujo puede guiar una conversación desde la recopilación de información inicial hasta la generación de una respuesta final, integrando consultas, validaciones y transformaciones.
- Guardrails (Salvaguardas)
- Disponibilidad: Fráncfort, Zúrich, Irlanda, Londres (Sí); París (Gated).
- ¿Para qué sirve? Son mecanismos que establecen límites y directrices para el modelo. Por ejemplo, se pueden configurar salvaguardas para evitar que el modelo genere contenido inapropiado, ofensivo o confidencial. Ayudan a mantener la calidad y la responsabilidad ética en la generación de contenido.
- Knowledge Bases (Bases de Conocimiento)
- Disponibilidad: Fráncfort, Zúrich, Irlanda, Londres (Sí); París (Gated).
- ¿Para qué sirve? Permiten al modelo acceder a información estructurada y validada que sirve de contexto para mejorar las respuestas. Si se conecta una base de conocimiento (por ejemplo, una base de datos interna), el modelo podrá producir respuestas más precisas, relevantes y coherentes con la información disponible.
- Model Evaluation (Evaluación de Modelos)
- Disponibilidad: Todas las regiones europeas (Fráncfort, Zúrich, Irlanda, Londres, París: Sí).
- ¿Para qué sirve? Permite evaluar el rendimiento de un modelo en diferentes tareas mediante métricas predefinidas. La evaluación ayuda a entender la calidad de las respuestas, la coherencia, la exactitud y otros aspectos críticos, para así poder mejorarlas.
- Prompt Management (Gestión de Prompts)
- Disponibilidad: Fráncfort, Zúrich, Irlanda, Londres (Sí); París (Gated).
- ¿Para qué sirve? Facilita la organización, almacenamiento y versión de prompts. Esto es útil para equipos que trabajan con múltiples proyectos y desean mantener la coherencia en la forma de interactuar con los modelos, así como reutilizar prompts efectivos.
- Prompt Optimization (Optimización de Prompts)
- Disponibilidad: Zúrich, Irlanda, Londres (Sí); Fráncfort, París (No).
- ¿Para qué sirve? Ayuda a refinar la forma en que se formulan las solicitudes al modelo. Una buena optimización de prompts mejora la calidad de las respuestas generadas y reduce la necesidad de iteraciones manuales, ya que se «enseña» al modelo a interpretar las instrucciones de la manera más eficaz.
- RAG Evaluations (Evaluaciones RAG)
- Disponibilidad: Fráncfort, Zúrich, Irlanda, París (Sí); Londres (No).
- ¿Para qué sirve? Las evaluaciones RAG (Retrieval-Augmented Generation) combinan la capacidad generativa del modelo con la recuperación de información relevante. Permiten medir cómo el modelo integra datos externos y genera respuestas más certeras y fundamentadas en hechos.
- Studio
- Disponibilidad: Fráncfort, Irlanda (Sí); Zúrich, Londres, París (No / París Gated).
- ¿Para qué sirve? Es un entorno visual que facilita la creación y gestión de aplicaciones de IA generativa. Ofrece herramientas para diseñar experiencias interactivas, probar componentes y desplegar soluciones sin necesidad de programar todo desde cero.
Funcionalidades no disponibles en Europa
Existen tres capacidades clave que, por el momento, no se encuentran disponibles en ninguna región europea:
- Continued Pre-Training (Entrenamiento Continuo)
- ¿Para qué sirve? Permite tomar un modelo ya preentrenado y continuar su entrenamiento con datos específicos, afinándolo para un dominio particular. Esto aumentaría la precisión y relevancia del modelo en nichos temáticos concretos, pero no está disponible en Europa.
- Custom Model Import (Importación de Modelos Personalizados)
- ¿Para qué sirve? Ofrece la posibilidad de importar modelos propios entrenados fuera de Amazon Bedrock, para aprovechar las herramientas y servicios de la plataforma. Esto brinda flexibilidad a empresas que desean integrar modelos internos con la suite de Bedrock, pero no es posible hacerlo en ninguna región europea.
- Fine-Tuning (Ajuste Fino)
- ¿Para qué sirve? Consiste en refinar un modelo base con conjuntos de datos especializados, adaptándolo con mayor precisión a tareas o entornos concretos. Aunque esta funcionalidad es muy valiosa para crear soluciones altamente personalizadas, no puede realizarse en Europa.
Conclusión
En las regiones europeas de Amazon Bedrock se dispone de un amplio conjunto de herramientas orientadas a la inferencia, evaluación, gestión y orquestación de modelos de IA generativa. Los usuarios pueden aprovechar capacidades como el rendimiento aprovisionado, la gestión de prompts, la evaluación de modelos y el uso de agentes, entre otras funciones, para desarrollar soluciones efectivas y escalables.
No obstante, funcionalidades clave de personalización y especialización, como el entrenamiento continuo, la importación de modelos personalizados y el ajuste fino, no están actualmente disponibles en Europa. Esta limitación implica que las empresas que operan exclusivamente en dichas regiones deben recurrir a otros recursos o esperar nuevas actualizaciones de la plataforma para aprovechar al máximo estas capacidades más avanzadas.