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Informationen zum Modell der Amazon Bedrock Foundation
Ein Basismodell ist ein Modell der künstlichen Intelligenz mit einer Vielzahl von Parametern, das auf einer riesigen Menge unterschiedlicher Daten trainiert wurde. Ein Basismodell kann eine Vielzahl von Antworten für eine Vielzahl von Anwendungsfällen generieren. Foundation-Modelle können Text oder Bilder generieren und Eingaben auch in Einbettungen umwandeln. Dieser Abschnitt enthält Informationen zu den Foundation Models (FM), die Sie in Amazon Bedrock verwenden können, z. B. zu den Funktionen, die Modelle unterstützen, und zu den AWS-Regionen verfügbaren Modellen. Informationen zu den Foundation-Modellen, die Amazon Bedrock unterstützt, finden Sie unterUnterstützte Basismodelle in Amazon Bedrock.
Der Zugriff auf alle Amazon Bedrock Foundation-Modelle ist standardmäßig aktiviert. Wählen Sie zunächst einfach ein Modell aus dem Modellkatalog in der Amazon Bedrock-Konsole aus und öffnen Sie es im Playground. Bei Anthropic Modellen müssen Erstbenutzer möglicherweise Details zum Anwendungsfall einreichen, bevor sie auf das Modell zugreifen können. Sobald Sie ein Modell ausgewählt haben, können Sie es auf folgende Weise verwenden.
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Führen Sie Inferenzen durch, indem Sie Eingabeaufforderungen an ein Modell senden und Antworten generieren. Die Spielplätze bieten eine benutzerfreundliche Oberfläche AWS Management Console zum Generieren von Text, Bildern oder Chats. In der Spalte Ausgabemodalität finden Sie Informationen darüber, welche Modelle Sie auf den einzelnen Playgrounds verwenden können.
Anmerkung
Die Konsolenspielplätze unterstützen das Ausführen von Inferenzen bei eingebetteten Modellen nicht. Verwenden Sie die API, um Inferenzen für eingebettete Modelle auszuführen.
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Evaluieren Sie Modelle, um Ergebnisse zu vergleichen und das beste Modell für Ihren Anwendungsfall zu ermitteln.
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Richten Sie mithilfe eines Einbettungsmodells eine Wissensdatenbank ein. Verwenden Sie dann ein Textmodell, um Antworten auf Anfragen zu generieren.
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Erstellen Sie einen Agenten und verwenden Sie ein Modell, um Inferenzen auf Eingabeaufforderungen durchzuführen, um die Orchestrierung durchzuführen.
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Passen Sie ein Modell an, indem Sie Trainings- und Validierungsdaten eingeben, um die Modellparameter an Ihren Anwendungsfall anzupassen. Um ein benutzerdefiniertes Modell verwenden zu können, müssen Sie Provisioned Throughput dafür erwerben.
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Kaufen Sie Provisioned Throughput für ein Modell, um den Durchsatz für dieses Modell zu erhöhen.
Um ein FM mit der Amazon Bedrock API zu verwenden, müssen Sie die entsprechende Modell-ID ermitteln, die verwendet werden soll. In der folgenden Tabelle erfahren Sie, wo Sie die Modell-ID finden, die Sie verwenden müssen.
| Anwendungsfall | Wie finde ich die Modell-ID |
|---|---|
| Verwenden Sie ein Basismodell | Schlagen Sie die ID im IDs Basismodelldiagramm nach |
| Verwenden Sie ein regionsübergreifendes Inferenzprofil | Suchen Sie auf der Seite mit den unterstützten Inferenzprofilen nach der ID |
| Erwerben Sie Provisioned Throughput für ein Basismodell | Suchen Sie die ID im Modell IDs für das Diagramm „Bereitgestellter Durchsatz“ und verwenden Sie sie als ID modelId in der CreateProvisionedModelThroughputAnfrage. |
| Erwerben Sie Provisioned Throughput für ein benutzerdefiniertes Modell | Verwenden Sie den Namen des benutzerdefinierten Modells oder dessen ARN modelId in der CreateProvisionedModelThroughputAnfrage. |
| Verwenden Sie ein bereitgestelltes Modell | Nachdem Sie einen bereitgestellten Durchsatz erstellt haben, wird ein zurückgegeben. provisionedModelArn Dieser ARN ist die Modell-ID. |
| Verwenden Sie ein benutzerdefiniertes Modell | Kaufen Sie Provisioned Throughput für das benutzerdefinierte Modell und verwenden Sie den zurückgegebenen provisionedModelArn Wert als Modell-ID. |
Beispielcode finden Sie in der Dokumentation zu der von Ihnen verwendeten Funktion und auchCodebeispiele für Amazon Bedrock mit AWS SDKs.
