Amazon SageMaker Hosting

Evaluación de la Arquitectura de Amazon SageMaker Hosting (2026)

A partir de enero de 2026, SageMaker Hosting ha evolucionado más allá de una simple abstracción de EC2 hacia un modelo de orquestación consciente del silicio. La arquitectura del sistema se sustenta en Inference Components (IC), que permiten a los desarrolladores asignar fracciones de CPU/GPU y núcleos Neuron a modelos individuales, logrando hasta 3 veces mayor densidad que los endpoints multi-modelo heredados 📑. Para modelos LLM de escala ultragrande, el servicio se integra con SageMaker HyperPod, proporcionando un entorno de clúster resiliente y auto-reparable para inferencia continua 📑.

Patrones de Despliegue y Orquestación

La plataforma admite múltiples vías de ejecución. Los endpoints en tiempo real utilizan ahora Predictive Auto-scaling v2, que se integra directamente con AWS Capacity Reservations para eliminar la latencia de escalado durante períodos pico conocidos 📑.

• Inference Components (IC): Permite el escalado sub-instancia, donde modelos individuales pueden replicarse en los núcleos de hardware disponibles sin escalar toda la instancia [Documentado].
• Deployment Guardrails: Despliegue automatizado Blue/Green con transición lineal o Canary, aplicado mediante bucles de retroalimentación de CloudWatch RUM (Real User Monitoring) 📑.
• Neuron LMI Stack: Contenedores especializados para inferencia de modelos grandes, optimizados para Inferentia3, aprovechando la memoria colectiva entre múltiples chips aceleradores 📑.

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Escenarios Operativos

• Optimización de Costes Multi-Modelo: Entrada: Tres modelos Transformer distintos (7B, 13B, 30B) → Proceso: Asignación a una única instancia P5 mediante Inference Components con segmentos de memoria H100 dedicados → Salida: Flujos API independientes y concurrentes sin interferencias entre modelos 📑.
• Análisis de Documentos de Alto Volumen: Entrada: Corpus de PDF en S3 de varios terabytes → Proceso: Inferencia asíncrona de SageMaker con gestión interna de colas y procesamiento OCR basado en Trn2 → Salida: Entidades JSON estructuradas entregadas mediante notificación SNS/SQS 📑.

Directrices de Evaluación

Los evaluadores técnicos deben verificar las siguientes características arquitectónicas:

• Granularidad de Aislamiento de IC: Evaluar el impacto de escenarios de 'vecino ruidoso' al co-localizar modelos heterogéneos en chips Inferentia3 compartidos [Unknown].
• Latencia de Recuperación de HyperPod: Las organizaciones deben validar el tiempo de recuperación para fragmentos de inferencia durante reemplazos automáticos de nodos en clústeres HyperPod 🌑.
• Latencia de Arranque en Frío (MME): Medir la sobrecarga de latencia al cargar modelos desde S3 Express One Zone frente a buckets S3 estándar para pesos de modelos grandes (>50GB) 🧠.