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Verwenden von Amazon Aurora Machine Learning
Mit Amazon Aurora Machine Learning können Sie Ihre Aurora-DB-Cluster je nach Anforderungen in einen der folgenden Machine-Learning-Services von AWS integrieren. Sie alle unterstützen spezifische Anwendungsfälle für Machine Learning.
- Amazon Bedrock
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Amazon Bedrock ist ein vollständig verwalteter Dienst, der führende Basismodelle von KI-Unternehmen über eine API verfügbar macht und zudem Entwickler-Tools zum Erstellen und Skalieren von auf generativer KI basierenden Anwendungen bereitstellt. Bei Amazon Bedrock zahlen Sie für das Bilden von Inferenzen in allen Basismodellen von Drittanbietern. Die Preisgestaltung richtet sich nach der Menge der Ein- und Ausgabetoken und danach, ob Sie bereitgestellten Durchsatz für das Modell erworben haben. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist Amazon Bedrock? im Amazon Bedrock-Benutzerhandbuch.
- Amazon Comprehend
Amazon Comprehend ist ein verwalteter Dienst für die natürliche Sprachverarbeitung (NLP), der verwendet wird, um Informationen aus Dokumenten zu extrahieren. Mit Amazon Comprehend können Sie anhand des Inhalts von Dokumenten Stimmungen ableiten, indem Entitäten, Schlüsselphrasen, Sprache und andere Merkmale analysiert werden. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist Amazon Comprehend? im Entwicklerhandbuch für Amazon Comprehend.
- SageMaker AI
Amazon SageMaker AI ist ein vollständig verwalteter Machine-Learning-Service. Datenwissenschaftler und Entwickler verwenden Amazon SageMaker AI, um Machine-Learning-Modelle für eine Vielzahl von Inferenzaufgaben wie Betrugserkennung und Produktempfehlung zu erstellen, zu trainieren und zu testen. Wenn ein Machine-Learning-Modell für den Einsatz in der Produktion bereit ist, kann es in der von Amazon SageMaker AI gehosteten Umgebung bereitgestellt werden. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist Amazon SageMaker AI? im Entwicklerhandbuch für Amazon SageMaker AI.
Die Verwendung von Amazon Comprehend mit Ihrem Aurora-DB-Cluster erfordert weniger Vorabeinstellungen als die Verwendung von SageMaker AI. Wenn Sie mit AWS-Machine-Learning nicht vertraut sind, empfehlen wir Ihnen, zunächst Amazon Comprehend zu erkunden.
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