# AWS incorpora OpenFold3 en vista previa de investigación a SageMaker JumpStart

> Los usuarios de AWS pueden implementar el modelo de código abierto para predecir estructuras en endpoints administrados de SageMaker. Estos procesan trabajos de forma asíncrona y pueden reducir su capacidad a cero cuando están inactivos.

Oossa · 2026-11-13 · https://oossa.com/es/aws-adds-openfold3-research-preview-to-sagemaker-jumpstart

AWS ha puesto OpenFold3-preview a disposición de los usuarios a través de Amazon SageMaker JumpStart, su servicio de implementación de modelos. Desarrollado por OpenFold Consortium y el AlQuraishi Lab de Columbia University, OpenFold3 predice estructuras de proteínas, ADN, ARN y moléculas pequeñas, así como de los complejos que forman.

El endpoint gestiona predicciones que pueden tardar varios minutos: pone los trabajos en cola y entrega los resultados a través de Amazon S3. AWS señala que los usuarios pueden configurarlo para que reduzca su capacidad a cero entre trabajos, pero las instancias de SageMaker en funcionamiento se cobran por hora. El modelo es una vista previa de investigación; para usarlo se necesita una cuenta de AWS y capacidad de GPU compatible.

## Los hechos

- JumpStart ofrece OpenFold3 versión 0.4.1, con el checkpoint of3-p2-155k, bajo la licencia Apache 2.0.
- Entre las instancias de SageMaker compatibles están ml.g6.2xlarge, ml.g6.4xlarge y ml.g6.12xlarge.

## Por qué importa

Para los equipos de investigación con cuentas de AWS, JumpStart ofrece una forma administrada de realizar predicciones de estructuras biomoleculares, aunque los cargos por las instancias con GPU y el estado de vista previa de investigación siguen siendo limitaciones prácticas.

## Fuentes y referencias

1. [OpenFold3 on Amazon SageMaker JumpStart: Predict biomolecular structures](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/openfold3-on-amazon-sagemaker-jumpstart-predict-biomolecular-structures/) – AWS, 2026-11-13

Última actualización: 2026-11-13