Amazon publicó el 11 de mayo de 2026 un artículo técnico firmado por Keita Watanabe, Pavel Belevich y Aman Shanbhag que plantea un marco para entrenar e inferir modelos foundation en AWS. El documento sirve como entrada introductoria de una serie destinada a ingenieros e investigadores de aprendizaje automático que trabajan con pilas de software de código abierto; su relevancia radica en orientar decisiones de diseño de infraestructura a gran escala para equipos que construyen y operan estos modelos.
Los autores definen tres regímenes de escalado que deben considerarse de forma conjunta: pre‑training; post‑training — por ejemplo, supervised fine‑tuning y métodos basados en RL—; y cómputo en tiempo de prueba, que incluye estrategias como multi‑muestra, búsqueda/verificación y lo que denominan «long thinking». Señalan explícitamente que la mejora del rendimiento ya no depende únicamente de aumentar el cómputo de pre‑entrenamiento, sino que el post‑training y el cómputo de inferencia cobran creciente importancia.
A nivel de infraestructura, el artículo identifica tres bloques acoplados necesarios para cargas a gran escala: (1) cómputo acelerado con gran memoria por dispositivo; (2) interconexiones de alto ancho de banda y baja latencia para comunicación colectiva; y (3) almacenamiento distribuido y escalable para datos y checkpoints. Los autores subrayan que estos elementos deben integrarse estrechamente para evitar cuellos de botella que frenen el escalado efectivo de modelos foundation.
En el plano de software y orquestación, el texto apunta que la gestión de recursos de clúster suele apoyarse en Slurm o Kubernetes, mientras que el desarrollo y entrenamiento distribuido tiende a implementarse en PyTorch o JAX. Para la observabilidad recomiendan pilas OSS como Prometheus para la recolección de métricas y Grafana para visualización y alertas; esta capa de observabilidad opera sobre la infraestructura física y la capa de aplicación para diagnosticar salud y rendimiento del clúster.
El marco técnico se enmarca también en contexto bibliográfico: los autores citan el trabajo empírico de Kaplan et al. (2020) sobre leyes de potencia en la pérdida al escalar parámetros, datos y cómputo, y hacen referencia a la formulación de NVIDIA denominada «from one to three scaling laws» para enfatizar la creciente importancia del post‑training y del cómputo de inferencia en la mejora del rendimiento.
La implicación práctica para equipos que construyen y operan modelos foundation es priorizar, además de aceleradores, redes de baja latencia, almacenamiento compartido, políticas de orquestación y una capa de observabilidad que abarque hardware y aplicación para diagnosticar problemas de salud y rendimiento del clúster. El resto de la serie, prometen los autores, desglosará con más detalle la infraestructura, la orquestación, la pila ML y la observabilidad para identificar cuellos de botella y las características de escalado.
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