Operar aplicaciones GenAI en produccion requiere gestionar tres dimensiones: costo, rendimiento y calidad. Este post cubre las estrategias de optimizacion de costos, monitoreo con CloudWatch y metricas de evaluacion de modelos para AIP-C01.
Provisioned Throughput vs bajo demanda
Provisioned Throughput ofrece rendimiento garantizado a tarifa horaria fija por Model Units. Ideal para trafico de produccion predecible y de alto volumen. Bajo demanda cobra por token consumido — mejor para cargas de trabajo irregulares o desarrollo.
Estrategias de optimizacion de tokens: limitar , comprimir prompts del sistema, cachear respuestas en ElastiCache/DynamoDB, usar Batch Inference para tareas no en tiempo real (ahorro de hasta 50%).
Chips especializados de AWS
AWS Trainium (trn1): optimizado para entrenamiento — reduce costos de entrenamiento hasta 50% AWS Inferentia (inf2): optimizado para inferencia — reduce costos de inferencia hasta 70%
Monitoreo con CloudWatch y X-Ray
Metricas clave de Bedrock: , , /, errores 4xx y 5xx. AWS X-Ray traza flujos de solicitudes completos a traves de Lambda → Bedrock → Knowledge Base → OpenSearch para identificar cuellos de botella.
SageMaker Model Monitor detecta cuatro tipos de deriva: calidad de datos, calidad del modelo, deriva de sesgo y deriva de atribucion de caracteristicas.
Metricas de evaluacion de modelos
| Metrica | Metodo | Uso principal | |---------|--------|---------------| | ROUGE | Solapamiento n-gram (recall) | Resumen de texto | | BLEU | Precision n-gram | Traduccion automatica | | BERTScore | Similitud semantica (embeddings) | Calidad general de texto |
La evaluacion humana y las pruebas A/B con Production Variants de SageMaker complementan las metricas automaticas para capturar la experiencia real del usuario.
!Pipeline de pruebas de regresión y evaluación continua
Resolucion de problemas operativos
: backoff exponencial + considerar Provisioned Throughput : reducir , usar respuestas en streaming : arquitectura Multi-Region para alta disponibilidad