Una aplicación de recomendación de productos utiliza un modelo de IA generativa. La empresa quiere minimizar la huella ambiental de la aplicación. ¿Qué enfoque cumple mejor ese objetivo?

Optimizar la arquitectura del modelo desplegado para priorizar la eficiencia computacional durante la inferencia del modelo es la mejor opción porque reduce directamente el consumo de recursos computacionales (CPU, GPU, memoria) y, por lo tanto, la energía requerida para ejecutar el modelo. Esto minimiza la huella ambiental. Utilizar múltiples modelos más pequeños distribuidos en varias Availability Zones aumentaría el consumo total de recursos. Un enfoque híbrido on-premises con datos en AWS no garantiza una reducción de la huella ambiental, ya que las operaciones on-premises pueden ser menos eficientes que las de la nube. Desplegar múltiples modelos y elegir aleatoriamente entre ellos también incrementaría el uso de recursos, ya que se mantienen varios modelos activos.