¿Amazon Bedrock o Amazon SageMaker AI?

Amazon Bedrock está diseñado para casos de uso en los que desee crear aplicaciones de IA generativas sin invertir demasiado en el desarrollo de modelos personalizados. Por ejemplo, un sistema de moderación de contenido para una plataforma de redes sociales podría usar los modelos previamente entrenados de Amazon Bedrock para identificar y marcar automáticamente textos o imágenes inapropiados. Del mismo modo, un chatbot de atención al cliente podría utilizar las capacidades de procesamiento del lenguaje natural de Amazon Bedrock para comprender y responder a las consultas de los usuarios. Amazon Bedrock resulta especialmente útil si tiene conocimientos o recursos limitados en el aprendizaje automático, ya que le ayuda a beneficiarse de la IA sin necesidad de un desarrollo interno exhaustivo.

SageMaker La IA es una buena opción para AI/ML necesidades únicas o especializadas que requieren modelos personalizados. Es ideal para situaciones en las que off-the-shelf las soluciones no son suficientes y se necesita un control pormenorizado de la arquitectura del modelo, el proceso de formación y la implementación. Un ejemplo de un escenario que se beneficiaría del uso de la SageMaker IA sería que una empresa de atención médica desarrollara un modelo para predecir los resultados de los pacientes en función de biomarcadores específicos. Otro ejemplo sería el de una institución financiera que creara un sistema de detección de fraudes adaptado a sus datos y factores de riesgo únicos. Además, la SageMaker IA es adecuada para fines de investigación y desarrollo, ya que los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático pueden experimentar con diferentes algoritmos, hiperparámetros y arquitecturas de modelos.

Amazon Bedrock ofrece una forma más accesible y sencilla de integrar la funcionalidad de IA en sus proyectos. Es adecuado para un público amplio, que incluye desarrolladores y empresas, que tiene una experiencia limitada en la creación y el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, pero que quiere utilizar la IA para mejorar sus aplicaciones o flujos de trabajo.

SageMaker La IA está destinada principalmente a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores que poseen las habilidades y los conocimientos necesarios para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático personalizados. Utilice la SageMaker IA si conoce bien los conceptos de ciencia de datos y aprendizaje automático y necesita una plataforma que le proporcione las herramientas y la flexibilidad necesarias para crear modelos adaptados a sus necesidades específicas.

Amazon Bedrock proporciona acceso a FMs modelos Claude de Anthropic, Llama 3 de Meta, Nova y Titan de Amazon, modelos de Stability AI para generación de imágenes y muchos otros. Consulta la lista de los disponibles FMs, que se actualiza con frecuencia.

Utilice Amazon Bedrock Marketplace para probar e incorporar rápidamente más de 100 productos patentados FMs y disponibles públicamente.

Amazon Bedrock proporciona acceso a ciertos modelos patentados, incluidos Claude y Jurassic, que no están disponibles en Amazon. SageMaker JumpStart

Amazon SageMaker JumpStart ofrece modelos básicos patentados y disponibles al público para personalizarlos e integrarlos en sus flujos de trabajo generativos de IA, con una selección más amplia FMs que Amazon Bedrock, incluidos modelos optimizados para casos de uso específicos.

JumpStart ofertas disponibles públicamente FMs, incluidos modelos de Hugging Face, StabilityAI, Meta y Amazon, y FMs propiedad AI21 de Labs, Cohere y. LightOn Consulte la lista de propiedades exclusivas y disponibles públicamente FMs, que se actualiza con frecuencia.

Amazon Bedrock ofrece un conjunto de modelos de los principales proveedores que puede utilizar para crear aplicaciones de IA generativas, con una personalización limitada. Tiene acceso a un conjunto de llamadas a la API que utiliza para introducir datos y recibir predicciones a partir de estos modelos previamente entrenados. Si bien este enfoque simplifica drásticamente el proceso de incorporar las capacidades de IA a las aplicaciones, también significa que tiene menos control sobre los modelos subyacentes, a menos que personalice un modelo o importe un modelo personalizado. Los modelos previamente entrenados de Amazon Bedrock están optimizados para tareas de IA comunes y están diseñados para funcionar bien en una amplia gama de casos de uso, pero es posible que no sean adecuados para requisitos altamente especializados o de nicho.

Amazon Bedrock permite ajustar los modelos básicos (FMs), como Amazon Nova Micro, Lite y Pro, Cohere Command R, Meta Llama 2, Anthropic Claude 3 Haiku, Amazon Titan Text Lite, Amazon Titan Text Express, Amazon Titan Multimodal Embeddings y Amazon Titan Image Generator. La lista de dispositivos compatibles se actualiza de forma continua. FMs

Personalice los modelos para tareas y casos de uso específicos, incluidos el ajuste preciso de la FM y la formación previa. Traiga su propio modelo personalizado con la importación de modelos personalizados.

Amazon SageMaker AI ofrece amplias opciones de personalización, lo que te da un control total sobre todo el flujo de trabajo del aprendizaje automático. Con la SageMaker IA, puede ajustar todos los aspectos de sus modelos, desde el preprocesamiento de datos y la ingeniería de características hasta la arquitectura del modelo y la optimización de hiperparámetros. Al utilizar este nivel de personalización, puede crear modelos altamente especializados que se adapten a las necesidades específicas de su empresa. SageMaker La IA es compatible con una amplia gama de marcos de aprendizaje automático populares TensorFlow PyTorch, como Apache y Apache MXNet, lo que le permite utilizar las herramientas y bibliotecas que prefiera para crear y entrenar modelos.

Usa Amazon SageMaker JumpStart para evaluar, comparar y seleccionar en FMs función de la calidad y la responsabilidad predefinidas.

Elige qué FM quieres usar con Amazon SageMaker AI Clarify. Utilice SageMaker AI Clarify para crear trabajos de evaluación de modelos, a partir de los cuales podrá evaluar y comparar las métricas de calidad y responsabilidad de los modelos con modelos básicos basados en texto. JumpStart

Genere predicciones con Amazon SageMaker AI Canvas, sin necesidad de escribir ningún código. Utilice SageMaker AI Canvas en colaboración con Amazon Bedrock para ajustar e implementar modelos de lenguaje. Esta entrada de blog describe cómo puede utilizarlos para optimizar la interacción con los clientes trabajando con sus propios conjuntos de datos, como su producto FAQs, en Amazon Bedrock y Amazon. SageMaker JumpStart

Amazon Bedrock emplea un modelo de precios sencillo basado en la cantidad de llamadas a la API realizadas al servicio. Usted paga un precio fijo por llamada a la API, que incluye el costo de ejecutar los modelos previamente entrenados y cualquier procesamiento de datos asociado. Esta sencilla estructura de precios te permite estimar y controlar tus costes de forma más eficiente, ya que solo pagas por el uso real del servicio. El modelo de precios de Amazon Bedrock es especialmente adecuado para aplicaciones con cargas de trabajo predecibles o para los casos en los que desee una mayor transparencia en sus gastos relacionados con la IA.

SageMaker La IA sigue un modelo de pay-as-you-go precios basado en el uso de los recursos informáticos, el almacenamiento y otros servicios consumidos durante el proceso de aprendizaje automático. Se le cobrará por las instancias que utilice para crear, entrenar e implementar sus modelos, y los precios varían según el tipo y el tamaño de la instancia. Además, incurres en costes de almacenamiento y transferencia de datos y otros servicios asociados, como el etiquetado de datos y la supervisión de modelos. Este modelo de precios proporciona flexibilidad y le permite optimizar los costos en función de sus requisitos específicos. Sin embargo, también significa que los costos pueden variar y pueden requerir una gestión cuidadosa, especialmente en el caso de proyectos que requieren muchos recursos.

Amazon Bedrock simplifica el proceso de integración al proporcionar modelos previamente entrenados a los que puede acceder directamente mediante llamadas a la API. Utilice el SDK o la API REST de Amazon Bedrock para enviar datos de entrada y recibir predicciones de los modelos sin necesidad de gestionar la infraestructura subyacente. Este enfoque reduce significativamente la complejidad y el tiempo necesarios para integrar las capacidades de IA en las aplicaciones, lo que hace que sea más accesible para los desarrolladores con una experiencia limitada en aprendizaje automático. Sin embargo, esta facilidad de integración tiene el coste de unas opciones de personalización limitadas, ya que está restringido a los modelos previamente entrenados y APIs proporcionados por Amazon Bedrock.

SageMaker La IA proporciona una plataforma integral para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático personalizados. Sin embargo, la integración de estos modelos en las aplicaciones requiere más esfuerzo y experiencia técnica en comparación con Amazon Bedrock. Debe usar el SDK o la API de SageMaker IA para acceder a los modelos entrenados y crear la infraestructura necesaria para exponerlos como puntos finales. Este proceso implica la creación y configuración de API Gateway, funciones de Lambda y otras funciones Servicios de AWS para permitir la comunicación entre la aplicación y el modelo implementado. Si bien la SageMaker IA proporciona herramientas y plantillas para simplificar este proceso, aún requiere una comprensión más profunda de la implementación del Servicios de AWS modelo de aprendizaje automático.

Amazon Bedrock es más accesible para una gama más amplia de usuarios, incluidos desarrolladores y empresas con una experiencia limitada en aprendizaje automático. Al proporcionar modelos previamente entrenados que se pueden integrar fácilmente en las aplicaciones mediante llamadas a la API, Amazon Bedrock elimina gran parte de la complejidad asociada a la creación e implementación de modelos de aprendizaje automático. No tiene que preocuparse por el preprocesamiento de los datos, la selección del modelo o la administración de la infraestructura, ya que estos aspectos los gestiona el servicio Amazon Bedrock. Esto le permite centrarse en integrar las capacidades de inteligencia artificial en sus aplicaciones sin tener que invertir mucho tiempo y recursos en adquirir conocimientos profundos sobre el aprendizaje automático.

Si tiene una mayor experiencia en ciencia de datos y aprendizaje automático, la SageMaker IA proporciona una plataforma potente y flexible para crear, entrenar e implementar modelos personalizados. Si bien la SageMaker IA tiene como objetivo simplificar el flujo de trabajo del aprendizaje automático, aún requiere un nivel significativo de experiencia técnica para aprovechar al máximo sus capacidades. Se beneficiará de dominar lenguajes de programación como Python, junto con un profundo conocimiento de los conceptos de aprendizaje automático, como el preprocesamiento de datos, la selección de modelos y el ajuste de hiperparámetros. Además, debería sentirse cómodo trabajando con varios modelos Servicios de AWS y administrando la infraestructura necesaria para implementar e integrar sus modelos. Como resultado, la SageMaker IA puede tener una curva de aprendizaje más pronunciada si eres nuevo en el aprendizaje automático o si tienes poca experiencia con AWSél.

Amazon Bedrock ofrece un conjunto de funciones para ayudar a los clientes a crear y escalar aplicaciones de IA generativas, incluidas las funciones de elección de modelos (evaluación), las funciones de optimización de costos y latencia (almacenamiento en caché rápido, enrutamiento rápido inteligente), funciones de personalización (bases de conocimiento, síntesis de modelos), protecciones (barreras de protección) y funciones de agencia (agentes). Amazon Bedrock también ofrece la importación de modelos personalizados, que le permite importar y usar modelos personalizados con los existentes FMs a través de una única API unificada y sin servidor.

Con la SageMaker IA, puede almacenar y compartir sus datos sin tener que crear y administrar sus propios servidores. Esto le da más tiempo para crear y desarrollar de forma colaborativa su flujo de trabajo de aprendizaje automático y hacerlo antes. SageMaker La IA proporciona algoritmos de aprendizaje automático gestionados para que se ejecuten de forma eficiente con datos extremadamente grandes en un entorno distribuido. Con soporte bring-your-own-algorithms y marcos integrados, la SageMaker IA ofrece opciones de formación distribuidas y flexibles que se ajustan a sus flujos de trabajo específicos. En unos pocos pasos, puede implementar un modelo en un entorno seguro y escalable desde la consola de SageMaker IA.

¿Qué es Amazon Bedrock?

Utilice este servicio totalmente gestionado para que los modelos básicos (FMs) de Amazon y de terceros estén disponibles para su uso a través de una API unificada.

Exploración de la guía

Preguntas frecuentes sobre Amazon Bedrock

Obtenga respuestas a las preguntas más frecuentes sobre Amazon Bedrock. Estos incluyen cómo usar los agentes, consideraciones de seguridad, detalles sobre los kits de desarrollo de software de Amazon Bedrock (SDKs), recuperación, generación aumentada, cómo usar la evaluación de modelos y facturación.

Lea las FAQs

Guía para generar descripciones de productos con Amazon Bedrock

Utilice Amazon Bedrock en su solución para automatizar el proceso de revisión y aprobación de productos para un mercado de comercio electrónico o un sitio web minorista.

Explore la solución

¿Qué es Amazon Bedrock IDE?

Utilice el IDE de Amazon Bedrock para descubrir los modelos de Amazon Bedrock y crear aplicaciones de IA generativas que utilicen los modelos y las funciones de Amazon Bedrock.

Exploración de la guía

Creación de aplicaciones de IA generativas con Amazon Bedrock IDE

En esta entrada de blog se describe cómo crear aplicaciones utilizando una amplia gama de modelos de alto rendimiento. A continuación, se explica cómo evaluar y compartir sus aplicaciones de IA generativa con el IDE de Amazon Bedrock.

Lea el blog

Creación de una aplicación de chat con Amazon Bedrock IDE

Cree una aplicación de agente de chat IDE de Amazon Bedrock que permita a los usuarios chatear con un modelo de Amazon Bedrock a través de una interfaz conversacional.

Exploración de la guía

¿Qué es Amazon SageMaker AI?

Utilice este servicio de aprendizaje automático (ML) totalmente gestionado para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático en un entorno hospedado listo para la producción.

Exploración de la guía

Comience a usar Amazon SageMaker AI

Configura el acceso a Amazon SageMaker AI, incluidos los pasos de configuración rápidos o personalizados.

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Empieza con Amazon SageMaker JumpStart

Explore las plantillas de SageMaker JumpStart soluciones de Amazon que configuran la infraestructura para casos de uso comunes y cuadernos de ejemplo ejecutables para el aprendizaje automático con SageMaker IA.

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