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Las organizaciones están cada vez más interesadas en aprovechar el potencial de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para diversas aplicaciones, que van desde la generación de texto hasta la respuesta a inquietudes. Sin embargo, a medida que estos modelos se vuelven más complejos y poderosos, su despliegue en entornos de producción plantea nuevos desafíos en términos de rendimiento y eficiencia de costos.


Amazon Web Services (AWS) ha lanzado soluciones optimizadas y rentables para la implementación de modelos de inteligencia artificial, como el modelo de lenguaje Mixtral 8x7B, diseñado para proporcionar inferencia a gran escala. Los chips de inteligencia artificial de AWS, están específicamente diseñados para ofrecer un alto rendimiento y baja latencia tanto en tareas de inferencia como de entrenamiento, incluso con los modelos de aprendizaje profundo más grandes. El modelo Mixtral 8x7B utiliza una arquitectura de Mixture-of-Experts (MoE) que cuenta con ocho expertos.


Para facilitar la implementación del modelo Mixtral 8x7B en instancias de AWS Inferentia2 de manera rentable y eficiente, se ha presentado un tutorial que guía a los clientes a través del proceso de compilación del modelo utilizando Hugging Face Optimum Neuron. Este conjunto de herramientas permite cargar, entrenar e inferir de manera sencilla, y proporciona un entorno seguro y escalable para operar el modelo a través de Amazon SageMaker.