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MLOps

Noticias etiquetadas con «MLOps»

16 noticias

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AWS resume 13 lanzamientos de inferencia en SageMaker AI durante el primer semestre de 2026

AWS publicó un repaso de 13 lanzamientos de capacidades de inferencia en Amazon SageMaker AI durante la primera mitad de 2026, divididos entre endpoints…

Por qué importaEstas mejoras reducen tiempos y costes operativos de desplegar modelos generativos en producción, un problema técnico recurrente para equipos de…

Impacto bajo Fiabilidad una fuente fiable AWS Machine Learning Blog

AWS publica skills de código abierto para desplegar modelos de Hugging Face en SageMaker AI

AWS ha publicado en su blog seis 'agent skills' de código abierto (del repositorio Hugging Face Skills) que guían a agentes de codificación como Kiro o Claude…

Por qué importaIlustra un problema real de los agentes de codificación: su conocimiento de infraestructura queda desactualizado frente a la velocidad de cambio de…

Impacto bajo Fiabilidad una fuente fiable AWS Machine Learning Blog

AWS lanza InstantStart, control plane open source para operar SageMaker HyperPod con agentes de IA

AWS ha publicado HyperPod InstantStart, un control plane open source que combina Amazon EKS con las capacidades gestionadas de SageMaker HyperPod. Permite…

Por qué importaReduce la fricción operativa de gestionar infraestructura de entrenamiento de modelos a gran escala, un cuello de botella habitual para equipos de…

Impacto medio Fiabilidad una fuente fiable AWS Machine Learning Blog

AWS SageMaker Feature Store añade APIs para escritura batch e indexación de registros

Amazon lanzó dos nuevas APIs para SageMaker Feature Store: BatchWriteRecord, que permite escribir hasta 25 registros en múltiples grupos de características en…

Por qué importaLos equipos de ML que operan pipelines de características de alto rendimiento pueden reducir significativamente la sobrecarga de conexión y latencia…

Impacto medio Fiabilidad fuente primaria AWS Machine Learning Blog

AWS integra Ray en SageMaker HyperPod con soporte gestionado en Kubernetes

Amazon anuncia nuevas capacidades de Ray en SageMaker HyperPod que integran el framework de código abierto Ray con la infraestructura de Amazon EKS. Los…

Por qué importaSimplifica significativamente la configuración y operación de cargas distribuidas para entrenamiento e inferencia de modelos, eliminando tareas…

Impacto medio Fiabilidad fuente primaria Relevancia 7/10 AWS Machine Learning Blog

AWS publica arquitectura completa para monitoreo de modelos de IA en producción

AWS ha publicado en su blog un sistema de monitoreo de modelos (inference meta-monitoring) para endpoints de SageMaker que integra Amazon Athena, Amazon Quick…

Por qué importaLa mayoría de equipos de ML solo detectan problemas de modelos cuando ya afectan al negocio; este sistema ofrece un marco práctico y reproducible…

Impacto medio Fiabilidad fuente primaria Relevancia 7/10 AWS Machine Learning Blog

La utilización de GPU emerge como el nuevo cuello de botella en infraestructura empresarial de IA

Dharma-AI publica un análisis comparando la gestión de GPUs en empresas con la utilización de aeronaves en aviación. Señala que mientras los costes de GPU se…

Por qué importaPara cualquier empresa que ha invertido en infraestructura de IA propia, este análisis revela que la compra de GPUs es solo el principio: el…

Impacto medio Fiabilidad una fuente fiable Relevancia 7/10 Hugging Face

AWS publica solución de monitoreo centralizado para pipelines de ML multi-cuenta

AWS ha publicado en su blog de Machine Learning una solución para centralizar el monitoreo de SageMaker Pipelines distribuidos en múltiples cuentas y regiones…

Por qué importaPara organizaciones que operan MLOps complejos con pipelines distribuidos, esta solución reduce la carga operativa de monitoreo manual entre cuentas…

Impacto bajo Fiabilidad fuente primaria AWS Machine Learning Blog
Herramientas y productos

AWS publica guía de monitoreo de modelos discriminativos con SageMaker y MLflow

AWS ha publicado en su blog de Machine Learning un tutorial completo sobre cómo implementar monitoreo de modelos de clasificación y regresión usando Amazon…

Por qué importaEl monitoreo post-despliegue es crítico para mantener la calidad de modelos ML en producción, donde la precisión degradarse rápidamente por cambios…

Impacto medio Fiabilidad confirmado por varias fuentes AWS Machine Learning Blog
Herramientas y productos

AWS integra MLflow con herramientas de optimización de inferencia en SageMaker

AWS ha añadido integración nativa de MLflow a los trabajos de optimización de inferencia y benchmarking en Amazon SageMaker AI. La integración permite…

Por qué importaPara equipos que despliegan modelos generativos, reduce el tiempo de toma de decisiones en configuración de instancias, paralelismo y técnicas de…

Impacto medio Fiabilidad confirmado por varias fuentes AWS Machine Learning Blog

Hugging Face publica guía de optimización de MLPs en PyTorch con perfilado

Hugging Face publica la segunda parte de su serie 'Profiling in PyTorch', dedicada a profundizar en la optimización de capas lineales (nn.Linear) y…

Por qué importaLos directivos y equipos de ingeniería que construyen o despliegan modelos de IA en producción necesitan entender estos mecanismos internos para…

Impacto bajo Fiabilidad una fuente fiable Hugging Face
Herramientas y productos

AWS lanza optimización automática de agentes IA con recomendaciones y pruebas A/B

AWS ha anunciado nuevas capacidades en AgentCore para optimizar automáticamente el rendimiento de agentes de IA en producción. El servicio genera…

Por qué importaPermite a equipos técnicos acelerar ciclos de mejora de agentes de IA que hoy toman semanas, reemplazando intuición por análisis de datos. Reduce el…

Impacto alto Fiabilidad confirmado por varias fuentes Relevancia 7/10 AWS Machine Learning Blog
Herramientas y productos

AWS amplía agentes de IA en SageMaker con Strands Agents SDK e integración MLflow

AWS ha publicado un tutorial detallado sobre cómo construir agentes de IA usando Strands Agents SDK con modelos implementados en endpoints de SageMaker AI. El…

Por qué importaPara empresas que necesitan desplegar agentes de IA en producción, esta solución ofrece una alternativa a servicios gestionados como Bedrock, con…

Impacto medio Fiabilidad confirmado por varias fuentes AWS Machine Learning Blog

Hugging Face lanza Storage Buckets para artefactos de ML mutable en la Hub

Hugging Face ha presentado Storage Buckets, un sistema de almacenamiento mutable tipo S3 integrado en su Hub, construido sobre su backend Xet. Los buckets…

Por qué importaPara equipos de ML y data science, representa una solución nativa en la plataforma que evita forzar flujos de trabajo (checkpoints, datos…

Impacto alto Fiabilidad fuente primaria Relevancia 7/10 Hugging Face

Sonrai usa SageMaker para acelerar ensayos de medicina de precisión con MLOps

Sonrai, una empresa de IA en ciencias de la vida, implementó una solución de MLOps basada en Amazon SageMaker para un socio biotecnológico que desarrolla…

Por qué importaPara empresas de ciencias de la vida y biotecnología, mantener trazabilidad y reproducibilidad en proyectos de IA es obligatorio para la aprobación…

Impacto medio Fiabilidad fuente primaria AWS Machine Learning Blog
Herramientas y productos

AWS SageMaker añade planes de entrenamiento flexible para inferencia con GPUs reservadas

AWS ha extendido su servicio SageMaker AI Training Plans para soportar endpoints de inferencia, permitiendo reservar capacidad de GPU por periodos específicos…

Por qué importaPara equipos que desplieguen modelos de lenguaje grandes en producción, la disponibilidad de GPU reservada resuelve un problema crítico: la…

Impacto alto Fiabilidad confirmado por varias fuentes Relevancia 7/10 AWS Machine Learning Blog