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Utilisation du machine learning Amazon Aurora
Avec le machine learning Amazon Aurora, vous pouvez intégrer votre cluster de bases de données Aurora à l’un des services de machine learning AWS suivants, en fonction de vos besoins. Ils prennent chacun en charge des cas d’utilisation propres au machine learning.
- Amazon Bedrock
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Amazon Bedrock est un service entièrement géré qui met à disposition les modèles de fondation de premier plan des entreprises d’IA à l’aide d’une API, ainsi que des outils de développement pour aider à créer et à mettre à l’échelle des applications d’IA générative. Avec Amazon Bedrock, vous payez pour exécuter l’inférence sur n’importe quel modèle de fondation tiers. La tarification dépend du volume de jetons d’entrée et de jetons de sortie, et du fait que vous ayez acheté ou non du débit provisionné pour le modèle. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce qu’Amazon Bedrock ? dans le Guide de l’utilisateur Amazon Bedrock.
- Amazon Comprehend
Amazon Comprehend est un service de traitement du langage naturel (NLP) utilisé pour extraire des informations à partir de documents. Avec Amazon Comprehend, vous pouvez déduire des sentiments en fonction du contenu des documents, en analysant les entités, les phrases clés, le langage et d’autres fonctions. Pour en savoir plus, consultez Qu’est-ce qu’Amazon Comprehend ? dans le Guide du développeur Amazon Comprehend.
- SageMaker AI
Amazon SageMaker AI est un service de machine learning entièrement géré. Les scientifiques des données et les développeurs utilisent Amazon SageMaker AI pour créer, entraîner et tester des modèles de machine learning pour diverses tâches d’inférence, telles que la détection des fraudes et la recommandation de produits. Lorsqu’un modèle de machine learning est prêt à être utilisé en production, il peut être déployé dans l’environnement hébergé Amazon SageMaker AI. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce qu’Amazon SageMaker AI ? dans le Guide du développeur Amazon SageMaker AI.
L’utilisation d’Amazon Comprehend avec votre cluster de bases de données Aurora nécessite moins de configuration préliminaire que l’utilisation de SageMaker AI. Si vous êtes novice en matière de machine learning AWS, nous vous recommandons de commencer par explorer Amazon Comprehend.
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