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Amazon SageMaker ha dado un paso significativo en el ámbito de la inteligencia artificial con la presentación de su nueva función de inferencia multiadaptador eficiente. Esta innovación está destinada a transformar la manera en que los modelos ajustados son utilizados por los clientes, facilitando la gestión y el despliegue de cientos de adaptadores Low-Rank Adaptation (LoRA) a través de las APIs de SageMaker. Con esta implementación, los adaptadores pueden ser registrados junto a un modelo base y cargados dinámicamente desde la memoria de la GPU, la CPU o un disco local en cuestión de milisegundos. Esta rapidez no impacta en el rendimiento del sistema ni requiere un redepliegue del endpoint, lo cual representa un avance significativo en términos de eficiencia.


La introducción de esta tecnología aporta una flexibilidad sin precedentes en la personalización de modelos, permitiendo una segmentación hiperpersonalizada basada en tareas específicas. Sectores tan diversos como el marketing, la atención médica y los servicios financieros se beneficiarán de esta capacidad, pudiendo reutilizar un modelo común mientras ajustan adaptadores específicos para tareas como el diagnóstico médico, la evaluación de créditos, la comprensión de documentos complejos o la detección de fraudes financieros.