Infraestructura de IA, medida sobre tu carga.
Ingeniería de entrenamiento e inferencia en AWS Trainium e Inferentia con el Neuron SDK, en GPU cuando son la respuesta correcta, y en Bedrock cuando no deberías operar el hardware en absoluto.
El problema
La inferencia es hoy la partida más grande de la mayoría de los presupuestos de IA, y casi toda corre en hardware elegido cuando no había alternativa. AWS diseña juntos los aceleradores Trainium e Inferentia, la interconexión NeuronLink y el compilador Neuron, lo que cambia la economía para buena parte de las cargas. No para todas.
Portamos el modelo, lo medimos contra tu parque actual con prompts y tráfico idénticos y reportamos los números. Cuando Neuron gana, migramos. Cuando no, lo decimos, y el reporte se queda contigo.
Qué entregamos
- Benchmark precio-rendimiento: costo por millón de tokens, throughput, latencia, paridad de calidad
- Compilación Neuron y particionado con NeuronX Distributed de tus modelos
- Arquitectura de servicio en SageMaker, EKS o importación de modelos en Bedrock
- Plan de capacidad y modelo de costos a doce meses
- Pipelines de ajuste fino y destilación en Trainium
- Revisión del parque GPU cuando las GPU siguen siendo la opción correcta
Cómo trabajamos
Perfilar
Costo actual por millón de tokens, latencia p95 y utilización. La línea base de toda decisión posterior.
Compilar
Portar con Neuron, resolver operadores no soportados, particionar con NeuronX Distributed. Aquí aparece la mayoría de los problemas.
Medir
Prompts y forma de tráfico idénticos, lado a lado, con la calidad verificada contra tu suite de evaluación.
Transicionar
Tráfico canary, observar las trazas, migrar el resto. La capacidad GPU vuelve a las cargas que la necesitan.
Qué lo respalda
Preguntas frecuentes
¿Qué modelos funcionan en Neuron?
La mayoría de las arquitecturas transformer compilan sin problema, incluidas las familias Llama, Mistral, Qwen y Nova y los modelos de embeddings habituales. Operadores inusuales o kernels a medida pueden no hacerlo; el paso de compilación lo descubre en días, no en meses.
¿Y si nuestros modelos cambian cada semana?
Un ciclo de reentrenamiento rápido puede favorecer a las GPU porque cada cambio exige recompilar. Te lo decimos en la fase de perfilado, no después de migrar.
¿También trabajan en Azure?
Para agentes y sistemas generativos, sí. La práctica de Silicon es específica de AWS porque el hardware lo es.
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