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Cómo Pinterest Entrega 10 Millones de Recomendaciones de IA por Segundo en AWS

PPinterest

Pinterest construyó un motor de descubrimiento con IA en AWS que procesa 18 TB diarios, entregando 10 millones de recomendaciones de IA por segundo en más de 10.000 instancias GPU, impulsando un crecimiento de ingresos del 17% y un 70% de descubrimiento impulsado por IA.

Resultados

17% YoYCrecimiento de Ingresos
70%Descubrimiento Impulsado por IA
11%Crecimiento de Usuarios Activos Mensuales
10M per secondRecomendaciones de IA

Herramientas y tecnologías

1AE
Amazon EKS
Managed Kubernetes service for running containerized applications
2AB
Amazon Bedrock
Fully managed service for accessing foundation models from leading AI companies via AWS.
3AS
Amazon SageMaker
Managed machine learning service for building, training, and deploying ML models in the cloud.

Categorías de IA

Cloud Infrastructure
ML Platform
Large Language Models

Desafío

Necesitaba procesar miles de millones de imágenes y entregar recomendaciones personalizadas desde más de 500 petabytes de contenido, manteniendo la confianza de los usuarios a escala masiva.

Solución

Construyó una arquitectura de microservicios en AWS con más de 10.000 instancias GPU, el modelo de difusión Pinterest Canvas, búsqueda visual que reconoce 2.500 millones de objetos y un asistente de IA habilitado por voz.

Historia completa

Pinterest necesitaba procesar miles de millones de imágenes y entregar recomendaciones personalizadas a partir de más de 500 petabytes de contenido, manteniendo la confianza de los usuarios a una escala masiva. Los sistemas tradicionales de recomendación no podían manejar el volumen ni ofrecer la personalización visual que los usuarios esperaban.

Accede a 451+ casos de uso de IA, 424+ herramientas y rankings de señales de adopción.

Fuente

AWS
marzo de 2025
Caso de estudio original ↗

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