Amazon Bedrock o Amazon SageMaker AI?

Amazon Bedrock è progettato per i casi d'uso in cui desideri creare applicazioni di intelligenza artificiale generativa senza investire pesantemente nello sviluppo di modelli personalizzati. Ad esempio, un sistema di moderazione dei contenuti per una piattaforma di social media potrebbe utilizzare i modelli pre-addestrati di Amazon Bedrock per identificare e segnalare automaticamente testo o immagini inappropriati. Allo stesso modo, un chatbot di assistenza clienti potrebbe utilizzare le funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale di Amazon Bedrock per comprendere e rispondere alle richieste degli utenti. Amazon Bedrock è particolarmente utile se disponi di competenze o risorse limitate di machine learning, in quanto ti aiuta a trarre vantaggio dall'intelligenza artificiale senza la necessità di un ampio sviluppo interno.

SageMaker L'intelligenza artificiale è una buona scelta per AI/ML esigenze uniche o specializzate che richiedono modelli personalizzati. È ideale per scenari in cui off-the-shelf le soluzioni non sono sufficienti ed è necessario un controllo granulare sull'architettura del modello, sul processo di formazione e sull'implementazione. Un esempio di scenario che trarrebbe vantaggio dall'utilizzo dell' SageMaker intelligenza artificiale potrebbe essere un'azienda sanitaria che sviluppa un modello per prevedere gli esiti dei pazienti sulla base di biomarcatori specifici. Un altro esempio potrebbe essere un istituto finanziario che crea un sistema di rilevamento delle frodi personalizzato in base ai propri dati e fattori di rischio unici. Inoltre, l' SageMaker intelligenza artificiale è adatta per scopi di ricerca e sviluppo, dove i data scientist e gli ingegneri dell'apprendimento automatico possono sperimentare diversi algoritmi, iperparametri e architetture di modelli.

Amazon Bedrock offre un modo più accessibile e diretto per integrare le funzionalità di intelligenza artificiale nei tuoi progetti. È adatto a un vasto pubblico, che include sviluppatori e aziende, che hanno un'esperienza limitata nella creazione e nella formazione di modelli di apprendimento automatico, ma desiderano utilizzare l'intelligenza artificiale per migliorare le proprie applicazioni o flussi di lavoro.

SageMaker L'intelligenza artificiale è destinata principalmente a data scientist, ingegneri di machine learning e sviluppatori che possiedono le competenze e le conoscenze necessarie per creare, addestrare e implementare modelli di machine learning personalizzati. Usa l' SageMaker intelligenza artificiale se conosci bene i concetti di data science e machine learning e hai bisogno di una piattaforma che ti fornisca gli strumenti e la flessibilità necessari per creare modelli personalizzati in base alle tue esigenze specifiche.

Amazon Bedrock fornisce l'accesso a FMs Claude di Anthropic, Llama 3 di Meta, i modelli Nova e Titan di Amazon, i modelli di Stability AI per la generazione di immagini e molti altri. Consulta l'elenco dei disponibili FMs, che viene aggiornato frequentemente.

Usa Amazon Bedrock Marketplace per testare e incorporare rapidamente oltre 100 prodotti proprietari FMs e disponibili al pubblico.

Amazon Bedrock fornisce l'accesso a determinati modelli proprietari, tra cui Claude e Jurassic, che non sono disponibili su Amazon. SageMaker JumpStart

Amazon SageMaker JumpStart offre modelli di base proprietari e disponibili pubblicamente integrati da personalizzare e integrare nei flussi di lavoro di intelligenza artificiale generativa, con una selezione più ampia rispetto ad FMs Amazon Bedrock, inclusi modelli ottimizzati per casi d'uso specifici.

JumpStart offerte disponibili al pubblico FMs, inclusi modelli di Hugging Face, StabilityAI, Meta e Amazon, e proprietarie di Labs, Cohere FMs e. AI21 LightOn Consulta l'elenco delle opzioni proprietarie e disponibili al pubblico, che viene aggiornato frequentemente. FMs

Amazon Bedrock offre una serie di modelli di fornitori leader che puoi utilizzare per creare applicazioni di intelligenza artificiale generativa, con personalizzazioni limitate. Hai accesso a una serie di chiamate API che usi per inserire dati e ricevere previsioni da questi modelli preaddestrati. Sebbene questo approccio semplifichi drasticamente il processo di integrazione delle funzionalità di intelligenza artificiale nelle applicazioni, significa anche che hai meno controllo sui modelli sottostanti, a meno che non personalizzi un modello o non importi un modello personalizzato. I modelli pre-addestrati di Amazon Bedrock sono ottimizzati per le attività di intelligenza artificiale più comuni e sono progettati per funzionare bene per un'ampia gamma di casi d'uso, ma potrebbero non essere adatti a requisiti altamente specializzati o di nicchia.

Amazon Bedrock supporta l'ottimizzazione di modelli base (FMs), come Amazon Nova Micro, Lite e Pro, Cohere Command R, Meta Llama 2, Anthropic Claude 3 Haiku, Amazon Titan Text Lite, Amazon Titan Text Express, Amazon Titan Multimodal Embeddings e Amazon Titan Image Generator. L'elenco di quelli supportati viene aggiornato FMs su base continuativa.

Personalizza i modelli per attività e casi d'uso specifici, tra cui la messa a punto della FM e la formazione preliminare. Crea il tuo modello personalizzato con l'importazione di modelli personalizzati.

Amazon SageMaker AI offre ampie opzioni di personalizzazione, dandoti il pieno controllo sull'intero flusso di lavoro di machine learning. Con l' SageMaker intelligenza artificiale, puoi perfezionare ogni aspetto dei tuoi modelli, dalla preelaborazione dei dati e l'ingegneria delle funzionalità all'architettura dei modelli e all'ottimizzazione degli iperparametri. Utilizzando questo livello di personalizzazione, puoi creare modelli altamente specializzati personalizzati in base alle tue esigenze aziendali specifiche. SageMaker L'intelligenza artificiale supporta un'ampia gamma di framework di apprendimento automatico più diffusi, come, e Apache TensorFlow PyTorch MXNet, consentendoti di utilizzare gli strumenti e le librerie preferiti per creare e addestrare modelli.

Usa Amazon SageMaker JumpStart per valutare, confrontare e selezionare FMs in base a qualità e responsabilità predefinite.

Scegli quale FM usare con Amazon SageMaker AI Clarify. Usa SageMaker AI Clarify per creare lavori di valutazione dei modelli, da utilizzare per valutare e confrontare le metriche di qualità e responsabilità dei modelli di base basati su testo. JumpStart

Genera previsioni utilizzando Amazon SageMaker AI Canvas, senza dover scrivere alcun codice. Usa SageMaker AI Canvas in collaborazione con Amazon Bedrock per perfezionare e distribuire modelli linguistici. Questo post del blog descrive come utilizzarli per ottimizzare l'interazione con i clienti lavorando con i tuoi set di dati, ad esempio il tuo prodotto FAQs, in Amazon Bedrock e Amazon. SageMaker JumpStart

Amazon Bedrock utilizza un modello di prezzo semplice basato sul numero di chiamate API effettuate al servizio. Paghi un prezzo fisso per chiamata API, che include il costo di esecuzione dei modelli preaddestrati e l'eventuale elaborazione dei dati associata. Questa semplice struttura dei prezzi rende più efficiente la stima e il controllo dei costi, in quanto paghi solo per l'utilizzo effettivo del servizio. Il modello di prezzo di Amazon Bedrock è particolarmente adatto per applicazioni con carichi di lavoro prevedibili o per i casi in cui desideri una maggiore trasparenza nelle spese relative all'intelligenza artificiale.

SageMaker L'intelligenza artificiale segue un modello di pay-as-you-go prezzo basato sull'utilizzo delle risorse di elaborazione, dello storage e di altri servizi utilizzati durante il processo di apprendimento automatico. Ti vengono addebitati i costi per le istanze utilizzate per creare, addestrare e distribuire i tuoi modelli, con prezzi che variano a seconda del tipo e delle dimensioni dell'istanza. Inoltre, devi sostenere i costi per l'archiviazione dei dati, il trasferimento dei dati e altri servizi associati come l'etichettatura dei dati e il monitoraggio dei modelli. Questo modello di prezzo offre flessibilità e consente di ottimizzare i costi in base ai requisiti specifici. Tuttavia, significa anche che i costi possono variare e possono richiedere una gestione attenta, soprattutto per i progetti che richiedono molte risorse.

Amazon Bedrock semplifica il processo di integrazione fornendo modelli preformati a cui puoi accedere direttamente tramite chiamate API. Utilizza l'SDK Amazon Bedrock o l'API REST per inviare dati di input e ricevere previsioni dai modelli senza dover gestire l'infrastruttura sottostante. Questo approccio riduce in modo significativo la complessità e il tempo necessari per integrare le funzionalità di intelligenza artificiale nelle applicazioni, rendendole più accessibili agli sviluppatori con competenze limitate nell'apprendimento automatico. Tuttavia, questa facilità di integrazione comporta il costo di opzioni di personalizzazione limitate, in quanto sei limitato ai modelli preformati e APIs forniti da Amazon Bedrock.

SageMaker L'intelligenza artificiale fornisce una piattaforma completa per la creazione, la formazione e l'implementazione di modelli di machine learning personalizzati. Tuttavia, l'integrazione di questi modelli nelle applicazioni richiede maggiore impegno e competenza tecnica rispetto ad Amazon Bedrock. È necessario utilizzare l'SDK o l'API SageMaker AI per accedere ai modelli addestrati e creare l'infrastruttura necessaria per esporli come endpoint. Questo processo prevede la creazione e la configurazione di API Gateway, funzioni Lambda e Servizi AWS altro per abilitare la comunicazione tra l'applicazione e il modello distribuito. Sebbene l' SageMaker intelligenza artificiale fornisca strumenti e modelli per semplificare questo processo, richiede comunque una comprensione più approfondita Servizi AWS e l'implementazione del modello di machine learning.

Amazon Bedrock è più accessibile a una gamma più ampia di utenti, inclusi sviluppatori e aziende con competenze limitate nell'apprendimento automatico. Fornendo modelli pre-addestrati che possono essere facilmente integrati nelle applicazioni tramite chiamate API, Amazon Bedrock elimina gran parte della complessità associata alla creazione e alla distribuzione di modelli di machine learning. Non devi preoccuparti della preelaborazione dei dati, della selezione dei modelli o della gestione dell'infrastruttura, poiché questi aspetti sono gestiti dal servizio Amazon Bedrock. Ciò ti consente di concentrarti sull'integrazione delle funzionalità di intelligenza artificiale nelle tue applicazioni senza dover investire tempo e risorse significativi nell'acquisizione di conoscenze approfondite sull'apprendimento automatico.

Se hai un'esperienza più approfondita nella scienza dei dati e nell'apprendimento automatico, l' SageMaker intelligenza artificiale offre una piattaforma potente e flessibile per la creazione, la formazione e l'implementazione di modelli personalizzati. Sebbene l' SageMaker intelligenza artificiale miri a semplificare il flusso di lavoro dell'apprendimento automatico, richiede comunque un livello significativo di esperienza tecnica per sfruttare appieno le sue capacità. Potrai trarre vantaggio dalla padronanza di linguaggi di programmazione come Python, oltre a una profonda comprensione dei concetti di apprendimento automatico, come la preelaborazione dei dati, la selezione dei modelli e l'ottimizzazione degli iperparametri. Inoltre, dovresti sentirti a tuo agio a lavorare con diversi modelli Servizi AWS e a gestire l'infrastruttura necessaria per implementare e integrare i loro modelli. Di conseguenza, l' SageMaker intelligenza artificiale potrebbe avere una curva di apprendimento più ripida se non conosci l'apprendimento automatico o hai un'esperienza limitata. AWS

Amazon Bedrock offre una suite di funzionalità per aiutare i clienti a creare e scalare applicazioni di intelligenza artificiale generativa, tra cui funzionalità di scelta del modello (valutazione), funzionalità di ottimizzazione dei costi e della latenza (memorizzazione rapida nella cache, routing intelligente dei prompt), funzionalità di personalizzazione (knowledge base, distillazione dei modelli), protezioni (guardrail) e funzionalità agentiche (agenti). Amazon Bedrock offre anche l'importazione di modelli personalizzati, che consente di importare e utilizzare modelli personalizzati esistenti FMs tramite un'unica API unificata senza server.

Con l' SageMaker intelligenza artificiale, puoi archiviare e condividere i tuoi dati senza dover creare e gestire i tuoi server. In questo modo avrete più tempo per creare e sviluppare in modo collaborativo il vostro flusso di lavoro ML e farlo prima. SageMaker L'intelligenza artificiale fornisce algoritmi ML gestiti per funzionare in modo efficiente su dati estremamente grandi in un ambiente distribuito. Con supporto bring-your-own-algorithms e framework integrati, l' SageMaker intelligenza artificiale offre opzioni di formazione distribuite flessibili che si adattano ai flussi di lavoro specifici. In pochi passaggi, puoi implementare un modello in un ambiente sicuro e scalabile dalla console AI. SageMaker

Cos'è Amazon Bedrock?

Utilizza questo servizio completamente gestito per rendere disponibili i modelli di base (FMs) di Amazon e di terze parti tramite un'API unificata.

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Domande frequenti su Amazon Bedrock

Ottieni le risposte alle domande più frequenti su Amazon Bedrock. Questi includono come utilizzare gli agenti, considerazioni sulla sicurezza, dettagli sui kit di sviluppo software Amazon Bedrock (SDKs), generazione aumentata per il recupero, come utilizzare la valutazione dei modelli e la fatturazione.

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Linee guida per la generazione di descrizioni dei prodotti con Amazon Bedrock

Usa Amazon Bedrock come soluzione per automatizzare il processo di revisione e approvazione dei prodotti per un marketplace di e-commerce o un sito web di vendita al dettaglio.

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Cos'è Amazon Bedrock IDE?

Usa Amazon Bedrock IDE per scoprire i modelli Amazon Bedrock e creare app di intelligenza artificiale generativa che utilizzano modelli e funzionalità di Amazon Bedrock.

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Crea applicazioni di IA generativa con Amazon Bedrock IDE

Questo post del blog descrive come creare applicazioni utilizzando un'ampia gamma di modelli ad alte prestazioni. Spiega quindi come valutare e condividere le tue app di intelligenza artificiale generativa con Amazon Bedrock IDE.

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Creazione di un'app di chat con Amazon Bedrock IDE

Crea un'app per agenti di chat IDE Amazon Bedrock che consenta agli utenti di chattare con un modello Amazon Bedrock tramite un'interfaccia conversazionale.

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Cos'è Amazon SageMaker AI?

Utilizza questo servizio di machine learning (ML) completamente gestito per creare, addestrare e distribuire modelli ML in un ambiente ospitato pronto per la produzione.

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Inizia a usare Amazon SageMaker AI

Configura l'accesso ad Amazon SageMaker AI, inclusi passaggi di configurazione rapidi o personalizzati.

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Inizia a usare Amazon SageMaker JumpStart

Esplora i modelli di SageMaker JumpStart soluzioni Amazon che configurano l'infrastruttura per casi d'uso comuni e i notebook di esempio eseguibili per l'apprendimento automatico con l'intelligenza artificiale. SageMaker

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