Blogs de AWS por Hasan Poonawala: resumen y análisis de publicaciones recientes centradas en inteligencia artificial, aprendizaje automático y soluciones en la nube, adaptadas para equipos de investigación y empresas que buscan innovación.
Acelerando la innovación en ciencias de la vida con Agentic AI en AWS: este artículo explica cómo los agentes autonomizados pueden acelerar descubrimientos en genómica y terapias, orquestando pipelines complejos y aprovechando servicios gestionados para escalar experimentos en la nube.
Evalúa agentes de Amazon Bedrock con Ragas y LLM como juez: se presenta una metodología para evaluar agentes creados sobre Amazon Bedrock usando Ragas y modelos LLM como evaluadores automáticos, lo que facilita comparar rendimiento en tareas conversacionales y de toma de decisiones.
AstraZeneca afina modelos fundacionales genómicos con Amazon SageMaker: caso práctico que muestra cómo una gran farmacéutica ajusta modelos para datos genómicos usando SageMaker, optimizando inferencias y reduciendo tiempo hasta resultados clínicos relevantes.
Acelera el análisis y descubrimiento de biomarcadores de cáncer con Amazon Bedrock Agents: describe pipelines que combinan agentes y modelos fundacionales para identificar patrones en datos clínicos y genómicos, mejorando la velocidad de descubrimiento de biomarcadores.
Construye un entorno generativo multi tenant para tu empresa en AWS: guía para implementar entornos seguros y escalables que soporten múltiples equipos y modelos generativos, con control de costes y aislamiento de datos, ideal para empresas que adoptan IA a escala.
Construye un servicio SaaS interno con seguimiento de costes y uso para modelos fundacionales en Amazon Bedrock: enfoque práctico para crear una capa interna de facturación y control de consumo de modelos, facilitando gobernanza y ahorro en entornos corporativos.
Philips acelera el desarrollo de soluciones sanitarias habilitadas por IA con una plataforma MLOps basada en Amazon SageMaker: ejemplo de integración de MLOps para reducir tiempo de puesta en producción de modelos clínicos y asegurar trazabilidad y cumplimiento.
Construye flujos de trabajo de plegamiento de proteínas para acelerar el descubrimiento de fármacos en Amazon SageMaker: explica cómo orquestar cálculos intensivos en GPU y modelos de predicción de estructura para acelerar ciclos de diseño y validación de fármacos.
Ajusta modelos ML para objetivos adicionales como equidad con SageMaker Automatic Model Tuning: muestra técnicas para optimizar modelos no solo por precisión sino por métricas de equidad y robustez, usando tuning automatizado.
Cómo Sophos entrena un detector ligero y potente de malware en PDF a ultra escala con Amazon SageMaker: estudio de caso sobre entrenamiento distribuido y optimizaciones para crear detectores eficientes y escalables para ciberseguridad.
Parte 1 y Parte 2 Construye y entrena modelos ML usando una arquitectura data mesh en AWS: serie que cubre diseño de data mesh para permitir equipos autónomos, gobernanza de datos y pipelines reproducibles para entrenamiento ML.
Detecta defectos industriales con baja latencia usando visión computacional en el edge con Amazon SageMaker Edge: soluciones para inferencia en dispositivos IoT y cámaras industriales, con optimizaciones para reducir latencia y costo.
Acelera el entrenamiento de visión computacional usando preprocesamiento en GPU con NVIDIA DALI en Amazon SageMaker: prácticas para mejorar rendimiento de training pipelines mediante pipelines de datos acelerados en GPU.
Elige el mejor acelerador AI y compilación de modelos para inferencia de visión computacional con Amazon SageMaker: comparativa de aceleradores y estrategias de compilación para maximizar throughput y eficiencia en inferencia.
Ejecuta inferencia de visión computacional en vídeos grandes con endpoints asíncronos de Amazon SageMaker: patrón para procesar cargas de video voluminosas sin bloquear recursos, integrando colas y endpoints asíncronos.
Reduce la latencia de inferencia de visión computacional usando gRPC con TensorFlow Serving en Amazon SageMaker: técnica para mejorar comunicación y respuesta entre clientes y servidores de modelos en producción.
Revisión human in the loop de explicaciones de modelos con Amazon SageMaker Clarify y Amazon A2I: enfoque para combinar explicabilidad automática con revisión humana en flujos de trabajo regulados y sensibles.
Cómo Zopa mejoró su aplicación de detección de fraude usando Amazon SageMaker Clarify: caso práctico que muestra integración de explicabilidad para detectar sesgos y mejorar confianza en modelos de fraude.
Detección de actividad en una transmisión de vídeo en vivo con Amazon SageMaker: ejemplo de solución para detección en tiempo real, clasificación de eventos y escalado para transmisión continua.
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