Inovação em IA Generativa no Canadá: Um Novo Horizonte
Organizações canadenses estão descobrindo oportunidades significativas para transformar suas operações e experiências de clientes através de inteligência artificial generativa. A AWS expandiu recentemente suas capacidades nessa região com um anúncio importante: clientes no Canadá agora podem acessar modelos de fundação avançados, incluindo Claude Sonnet 4.5 e Claude Haiku 4.5 da Anthropic, por meio do Amazon Bedrock utilizando perfis de inferência cross-region (CRIS).
Este desenvolvimento abre caminhos para que empresas canadenses implementem soluções de IA em escala, aproveitando os últimos modelos de linguagem disponíveis globalmente, ao mesmo tempo em que mantêm conformidade com requisitos de governança de dados locais. O artigo a seguir explora como organizar essa transição, configurar os permissionamentos necessários e gerenciar a capacidade de forma eficiente.
Entendendo a Inferência Cross-Region: Capacidades e Arquitetura
O que são Perfis de Inferência Cross-Region?
A AWS oferece no Amazon Bedrock os chamados perfis de inferência cross-region (CRIS), um mecanismo poderoso que permite às organizações distribuir requisições de processamento de forma automática entre múltiplas regiões. Esse recurso resolve um desafio fundamental para aplicações de IA em escala: equilibrar a demanda de throughput enquanto mantém a responsividade mesmo sob carga elevada.
A AWS oferece dois tipos principais de perfis de inferência cross-region:
- CRIS Geográfico: A AWS seleciona automaticamente a região comercial ideal dentro de uma determinada geografia para processar sua requisição de inferência.
- CRIS Global: Amplia ainda mais as possibilidades ao rotear requisições para regiões comerciais suportadas em qualquer parte do mundo, otimizando recursos disponíveis e permitindo maior throughput dos modelos.
Segurança e Conformidade: Onde Residem Seus Dados
Um ponto essencial para organizações com requisitos regulatórios rigorosos: a inferência cross-region opera através da rede segura da AWS com criptografia de ponta a ponta, tanto para dados em trânsito quanto em repouso. Quando uma requisição de inferência é enviada da região Canadá (Central), o CRIS a roteia inteligentemente para uma das regiões de destino configuradas no perfil de inferência.
A distinção crítica é esta: enquanto o processamento de inferência (a computação transitória) pode ocorrer em outra região, todos os dados em repouso — incluindo logs de invocação, bases de conhecimento e configurações armazenadas — permanecem exclusivamente dentro da região Canadá (Central). A requisição viaja pela rede global da AWS, sem passar pela internet pública, e as respostas retornam criptografadas para sua aplicação no Canadá.
Vantagens Estratégicas da Inferência Cross-Region para o Canadá
Implementar CRIS oferece ganhos tangíveis para organizações canadenses em múltiplas dimensões:
Acesso Acelerado a Modelos Novos: Com CRIS, organizações canadenses ganham acesso antecipado a modelos de ponta, como Claude Sonnet 4.5 com capacidades aprimoradas de raciocínio. Em vez de esperar meses por disponibilidade regional, o acesso pode ser conquistado em dias.
Capacidade e Performance Aprimoradas: O acesso distribuído a recursos de múltiplas regiões permite maior throughput geral. Durante períodos de pico — como temporada de impostos, Black Friday e compras de final de ano — a capacidade escala automaticamente sem intervenção manual, absorvendo surtos de demanda.
Resiliência Operacional: Servir requisições de um pool maior de recursos aumenta a resiliência geral. Se uma região enfrenta restrições de capacidade, o tráfego é automaticamente distribuído, garantindo que aplicações de IA permaneçam responsivas.
Escolhendo Entre Perfis US e Global
Organizações canadenses podem optar entre dois modelos de perfil de inferência conforme suas necessidades específicas:
- Inferência Cross-Region US: Recomendada para organizações com acordos de processamento de dados existentes com regiões US, requisitos de throughput e resiliência elevados, e ambientes de desenvolvimento e teste.
- Inferência Global: Apropriada quando máxima capacidade é prioritária ou quando restrições geográficas permitem processamento em qualquer região comercial suportada.
Começando com Perfis de Inferência Cross-Region
Etapa 1: Configurar Permissões IAM
Antes de implementar CRIS, é necessário validar que sua função ou usuário IAM possui as permissões corretas para invocar modelos Amazon Bedrock utilizando perfis de inferência cross-region.
Abaixo está um exemplo de política para inferência cross-region US:
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"bedrock:InvokeModel*"
],
"Resource": [
"arn:aws:bedrock:ca-central-1::inference-profile/us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"bedrock:InvokeModel*"
],
"Resource": [
"arn:aws:bedrock:*::foundation-model/anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0"
],
"Condition": {
"StringLike": {
"bedrock:InferenceProfileArn": "arn:aws:bedrock:ca-central-1::inference-profile/us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0"
}
}
}
]
}Para configurar CRIS global, consulte o artigo dedicado disponível na documentação AWS sobre escalabilidade de inferência global com o Claude Sonnet 4.5.
Etapa 2: Utilizar Perfis de Inferência Cross-Region
Configure sua aplicação para usar os identificadores de perfil de inferência relevantes. Os perfis utilizam prefixos que indicam seu escopo de roteamento:
- Claude Sonnet 4.5 (Regiões US): us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0
- Claude Sonnet 4.5 (Global): global.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0
- Claude Haiku 4.5 (Regiões US): us.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0
- Claude Haiku 4.5 (Global): global.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0
Exemplo Prático: Utilizando a API Converse
Abaixo está um exemplo de como usar a API Converse do Amazon Bedrock com um perfil de inferência CRIS US a partir do Canadá:
import boto3
# Inicializar cliente Bedrock Runtime
bedrock_runtime = boto3.client(
service_name="bedrock-runtime",
region_name="ca-central-1" # Região Canadá (Central)
)
# Definir o identificador do perfil de inferência
inference_profile_id = "us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0"
# Preparar a conversa
response = bedrock_runtime.converse(
modelId=inference_profile_id,
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"text": "What are the benefits of using Amazon Bedrock for Canadian organizations?"
}
]
}
],
inferenceConfig={
"maxTokens": 512,
"temperature": 0.7
}
)
# Exibir a resposta
print(f"Response: {response['output']['message']['content'][0]['text']}")Gerenciando Quotas de Capacidade para Cargas no Canadá
Como as Quotas Funcionam com CRIS
Ao utilizar CRIS a partir do Canadá, o gerenciamento de quotas é realizado no nível da região de origem (ca-central-1). Isto significa que aumentos de quota solicitados para a região Canadá (Central) aplicam-se a todas as requisições de inferência originadas no Canadá, independentemente de onde são efetivamente processadas.
Entendendo Taxa de Burndown
Um conceito crítico ao calcular aumentos necessários de quota: quando você planeja aumentos, deve levar em conta a taxa de burndown, definida como a velocidade na qual tokens de entrada e saída são convertidos em uso de quota de token para o sistema de throttling.
Os seguintes modelos possuem taxa de burndown de 5x para tokens de saída (1 token de saída consome 5 tokens de sua quota):
- Anthropic Claude Opus 4
- Anthropic Claude Sonnet 4.5
- Anthropic Claude Sonnet 4
- Anthropic Claude 3.7 Sonnet
Para outros modelos, a taxa de burndown é de 1:1 (1 token de saída consome 1 token de sua quota). Para tokens de entrada, a proporção é sempre 1:1.
A fórmula para calcular o total de tokens por requisição é:
Contagem de tokens de entrada + Tokens de entrada em cache escrito + (Contagem de tokens de saída × Taxa de burndown)
Solicitando Aumentos de Quota
Para solicitar aumentos de quota para CRIS no Canadá:
- Navegue para o console de quotas de serviço da AWS na região Canadá (Central).
- Procure pela quota de modelo específico (por exemplo, "Claude Sonnet 4.5 tokens por minuto").
- Envie uma solicitação de aumento baseada no seu uso projetado.
Migrando de Modelos Claude Anteriores para Claude 4.5
Organizações utilizando versões anteriores de Claude devem considerar uma migração planejada para aproveitar as capacidades do Claude 4.5. Para estruturar essa transição:
Estabeleça Métricas de Baseline: Defina métricas de desempenho inicial para seus modelos existentes, criando um ponto de referência claro.
Teste com Cargas Representativas e Otimize Prompts: Valide o desempenho do Claude 4.5 com seus casos de uso específicos. Ajuste seus prompts para aproveitar as capacidades mais recentes do modelo e utilize a ferramenta de otimização de prompt do Bedrock.
Implemente Rollout Gradual: Transicione tráfego progressivamente em vez de uma mudança brusca, reduzindo risco operacional.
Monitore e Ajuste: Acompanhe métricas de desempenho e ajuste quotas conforme necessário durante o período de transição.
Síntese: Conformidade, Velocidade e Escala
A inferência cross-region para Amazon Bedrock representa uma oportunidade para organizações canadenses que desejam implementar IA generativa mantendo rigorosa governança de dados. Ao diferenciar entre processamento de inferência transitório e armazenamento de dados persistente, CRIS oferece acesso acelerado aos últimos modelos de fundação sem comprometer conformidade regulatória.
Com CRIS, organizações canadenses obtêm acesso a novos modelos em dias em vez de meses. O sistema escala automaticamente durante períodos de pico de negócios mantendo trilhas de auditoria completas dentro do Canadá, ajudando a atender requisitos regulatórios enquanto utilizam as mesmas capacidades avançadas de IA disponíveis globalmente.
Para começar, revise seus requisitos de governança de dados e configure os permissionamentos IAM necessários. Depois, teste com o perfil de inferência que melhor se alinha com suas necessidades — US para latência reduzida com regiões americanas, ou Global para máxima capacidade.
Fonte
Accelerate generative AI innovation in Canada with Amazon Bedrock cross-Region inference (https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerate-generative-ai-innovation-in-canada-with-amazon-bedrock-cross-region-inference/)