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Machine Learning

Amazon Bedrock: Entenda o Ciclo de Vida dos Modelos e Como Gerenciar Transições sem Impacto

9 de abril de 2026
15:20
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Amazon Bedrock: Entenda o Ciclo de Vida dos Modelos e Como Gerenciar Transições sem Impacto

Gerenciamento do ciclo de vida dos modelos no Amazon Bedrock

A Amazon Web Services (AWS) aprimorou o Amazon Bedrock com uma política clara para o ciclo de vida dos modelos foundation (FMs), facilitando a gestão das versões e a migração de aplicações de inteligência artificial. O objetivo é garantir que suas soluções baseadas em IA continuem operando sem interrupções à medida que os modelos evoluem.

Estados do ciclo de vida dos modelos

Os modelos oferecidos no Amazon Bedrock transitam por três estados principais, visíveis tanto no console quanto nas respostas das APIs:

  • Ativo (Active): modelos recebem manutenção contínua, atualizações e correções. Podem ser usados para inferência via APIs como InvokeModel ou Converse, além de permitir personalização e aumento de cotas.
  • Legado (Legacy): após notificação com pelo menos seis meses de antecedência ao fim de vida (EOL), o modelo entra nesta fase, permitindo uso contínuo, mas com restrições para novos clientes e limitações em personalização e aumento de capacidade. Para modelos com EOL após 1º de fevereiro de 2026, há uma fase adicional chamada "período público de acesso estendido", que dura pelo menos três meses e mantém o modelo disponível para usuários ativos, porém sem aprovação para aumento de cotas e com possíveis ajustes de preço.
  • Fim de Vida (End-of-Life - EOL): modelo torna-se inacessível em todas as regiões AWS, e as chamadas API falham. Clientes devem migrar antes do EOL para evitar indisponibilidade.

Planejamento e comunicação para migração

Quando um modelo é movido para o estado Legacy, a AWS envia notificações por e-mail, alertas no console Amazon Bedrock e pelo AWS Health Dashboard, garantindo pelo menos seis meses para planejamento. É fundamental que os usuários verifiquem os contatos alternativos e configurem corretamente os canais de notificação para não perderem essas informações.

Estratégias práticas para migração de modelos

Para garantir uma transição suave, a migração deve seguir etapas específicas:

  1. Fase de avaliação: identifique quais aplicações usam o modelo legado e seus padrões de uso.
  2. Fase de pesquisa: estude o modelo recomendado para substituição, suas capacidades e diferenças, além da disponibilidade regional.
  3. Fase de testes: realize testes comparativos entre o modelo antigo e o novo, ajustando prompts e validando desempenho.
  4. Fase de migração: implemente a mudança de forma gradual, monitorando desempenho e mantendo possibilidade de rollback.
  5. Fase operacional: monitore continuamente o uso e feedback para assegurar estabilidade.

Passos técnicos para atualização

  • Atualize as referências de API para o novo modelo, por exemplo, alterando IDs de modelo conforme documentação.
  • Solicite aumento de cotas via AWS Service Quotas para o novo modelo, se necessário.
  • Revise e ajuste prompts para o novo modelo, aproveitando ferramentas como o prompt optimizer.
  • Adapte o tratamento das respostas do modelo, considerando possíveis diferenças no formato e conteúdo.
  • Otimize o uso de tokens para reduzir custos e latência, explorando recursos como cache de prompts.

Testes recomendados para garantir sucesso

  • Comparação lado a lado entre modelos para verificar diferenças de saída.
  • Shadow testing para avaliar o novo modelo em paralelo sem impactar usuários finais.
  • Testes A/B para medir impacto no usuário e indicadores de negócio.
  • Testes de desempenho, latência e uso de tokens.
  • Validação de casos de borda e regressão para assegurar funcionalidades críticas.

Disponibilidade e acesso

O Amazon Bedrock está disponível para clientes AWS interessados em construir aplicações de IA com modelos foundation de diferentes fornecedores. A gestão do ciclo de vida dos modelos, incluindo notificações, quotas e migrações, é feita via console AWS e APIs documentadas oficialmente.

Política de preços durante o acesso estendido

Durante o período de acesso estendido na fase Legacy, os preços podem ser ajustados pelos provedores dos modelos, mas os clientes serão comunicados antecipadamente para evitar surpresas. Clientes com acordos privados ou capacidade provisionada mantêm seus termos atuais.

Links úteis para aprofundamento

Com essas diretrizes e recursos, desenvolvedores e empresas podem planejar e executar migrações de modelos no Amazon Bedrock com segurança, aproveitando as melhorias constantes em capacidades, precisão e segurança dos modelos foundation.