Despliegue de CNN-BiLSTM en AWS Lambda: este artículo resume la experiencia y las lecciones aprendidas al llevar un modelo de deep learning compuesto por una CNN y una LSTM bidireccional para deteccion de enfermedad de Alzheimer desde el desarrollo hasta un endpoint serverless en AWS.
Visión general: el modelo procesa archivos EEG en formato .set y devuelve una prediccion entre enfermedad de Alzheimer, demencia frontotemporal o sano con una medida de confianza. La experiencia de usuario permite subir el archivo desde el navegador a un bucket S3 mediante un presigned URL, y luego una Lambda containerizada con TensorFlow y MNE descarga, preprocesa e infiere, devolviendo JSON con predicted_class y confidence.
Arquitectura de alto nivel: 1 usuario solicita al backend un presigned URL, 2 el navegador sube directamente a S3 usando ese URL, 3 el frontend invoca la ruta /predict pasando la clave S3, 4 Lambda en contenedor descarga el objeto, ejecuta preprocess e inference y 5 responde JSON. Para el frontend estatico se aprovecha S3 y para la API se usa API Gateway o Lambda Function URL con CORS configurado.
Que es un presigned URL: es un enlace temporal firmado que permite subir o descargar objetos en S3 sin exponer credenciales AWS en el navegador. El backend genera el enlace con boto3 y caducidad, el navegador lo utiliza para la PUT directa al bucket, evitando asi los limites de payload de API Gateway y mejorando escalabilidad.
Errores habituales y soluciones practicas: Error 1 ECR image index vs image: al usar Docker Buildx por defecto se genera un manifest tipo Image Index con varias arquitecturas, y Lambda exige un manifest de una sola imagen Linux Amd64. Solucion fuerza el builder clasico para producir un unico manifest.
Error 2 versiones compatibles: TensorFlow 2.17 en adelante incorpora Keras 3 que requiere optree y compilacion adicional en C++, lo que obliga a tener gcc g++ cmake y make en la imagen base y aumenta mucho el tamaño. Solucion usar TensorFlow 2.15 que incluye Keras 2 y evita optree, reduciendo dependencias y complejidad de build.
Error 3 permisos S3: la rol de ejecucion de Lambda debe tener permisos explicitos GetObject y PutObject sobre el bucket. Si faltan, Lambda no podra leer los EEG subidos ni guardar resultados. Revisar la politica IAM y el resource ARN del bucket.
Error 4 CORS: el navegador aplica politicas de origen cruzado, por lo que es imprescindible habilitar CORS en API Gateway y en el bucket S3 para el dominio del frontend o para localhost durante pruebas. De lo contrario apareceran errores de bloqueo del navegador que no indican fallos en el codigo de Lambda.
Error 5 configuracion de API Gateway: las rutas y las integraciones deben coincidir exactamente con las llamadas del cliente. Errores en resource paths, stages o integraciones provocan 404. Verificar el mapeo de rutas, deploy al stage correcto y las respuestas de CORS preflight si aplica.
Detalles practicos de despliegue: ECR para imagenes del contenedor, Lambda con memoria adecuada recomendada 2 a 4 GB o mas segun modelo, timeout 120 segundos o mas, variables de entorno para el nombre del bucket, y un Dockerfile optimizado que incluya solo librerias necesarias como TensorFlow 2.15 y MNE. Si se prefiere, versionar el modelo como un archivo Keras .h5 dentro del contenedor o en S3.
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Conclusión: desplegar un modelo CNN-BiLSTM en AWS Lambda puede parecer directo pero implica detalles operativos críticos como manifestos de Docker, compatibilidad de dependencias, permisos IAM, CORS y configuracion de API Gateway. Superar estos pasos conduce a una api serverless eficiente donde el usuario sube un EEG, espera unos segundos y recibe una prediccion con confianza. Si deseas externalizar o acelerar este proceso, contáctanos en Q2BSTUDIO para diseñar la mejor arquitectura para tu proyecto de IA.
