La implementación de chatbots empresariales privados, basados en los modelos LLM más reconocidos, se está consolidando como una solución estratégica para las organizaciones que necesitan gestionar datos sensibles de forma segura. Mientras algunas empresas optan por desplegar chatbots en sus propios servidores locales, otras aprovechan la potencia y flexibilidad de la nube, integrando rigurosas medidas de seguridad para garantizar la protección de la información. La elección entre estas alternativas dependerá de la capacidad informática interna de la empresa o de su preferencia por una infraestructura escalable en la nube.
En AWS, puede diseñarse una arquitectura robusta para alojar un chatbot Llama mediante diversos métodos. Por ejemplo, se puede implementar en una instancia de AWS Elastic Compute Cloud (EC2) utilizando contenedores Docker, o bien, aprovechar AWS Elastic Container Service (ECS) para gestionar de forma centralizada los contenedores. Alternativamente, AWS SageMaker ofrece un entorno especializado para la implementación y puesta a escala de modelos LLM.
En este artículo, mostramos cómo diseñar una arquitectura en AWS que utiliza AWS Bedrock para crear un chatbot Llama. AWS Bedrock simplifica el desarrollo y escalado de aplicaciones generativas de IA mediante modelos base, lo que nos permite implementar el modelo Llama de forma eficiente. Este modelo se integrará con Open WebUI, desplegado en AWS Elastic Container Service (ECS), para que los usuarios puedan interactuar con el chatbot a través de una interfaz intuitiva y fácil de usar.
Una ventaja crucial de utilizar AWS Bedrock es su excelente relación costo-beneficio: se paga únicamente por el uso (On Demand) sin la necesidad de gestionar o invertir en GPU específicas para la implementación de modelos de gran tamaño. Esta arquitectura permite a las empresas beneficiarse de la escalabilidad, seguridad y flexibilidad de AWS, mientras mantienen el control total de sus datos confidenciales.
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