Usar o machine learning do Amazon Aurora

O Amazon Bedrock é um serviço totalmente gerenciado que disponibiliza os principais modelos de base de empresas de IA por meio de uma API, junto com ferramentas para desenvolvedores para ajudar a criar e escalar aplicações de IA generativa. Com o Amazon Bedrock, você paga para executar inferências em qualquer um dos modelos de base de terceiros. O preço é baseado no volume de tokens de entrada e tokens de saída e no fato de você ter comprado o throughput provisionado para o modelo. Para obter mais informações, consulte O que é a Amazon Bedrock? no Guia do Usuário Amazon Bedrock.

O Amazon Comprehend é um serviço gerenciado de processamento de linguagem natural (PLN) utilizado para extrair insights de documentos. Com o Amazon Comprehend, você pode deduzir sentimentos com base no conteúdo dos documentos, analisando entidades, frases-chave, linguagem e outros recursos. Para saber mais, consulte What is Amazon Comprehend? (O que é o Amazon Comprehend?) no Amazon Comprehend Developer Guide (Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend).

Amazon SageMaker AI é um serviço de machine learning totalmente gerenciado. Cientistas de dados e desenvolvedores usam o Amazon SageMaker AI para criar, treinar e testar modelos de machine learning para uma série de tarefas de inferência, como detecção de fraudes e recomendação de produtos. Quando um modelo de machine learning está pronto para uso na produção, ele pode ser implantado no ambiente hospedado do Amazon SageMaker AI. Para obter informações, consulte O que é Amazon SageMaker AI? no Guia do desenvolvedor do Amazon SageMaker AI.

Usar o Amazon Comprehend com seu cluster de banco de dados Aurora exige menos configuração preliminar do que usar o SageMaker AI. Se você não conhece o machine learning da AWS e o machine learning do Aurora, recomendamos que comece examinando o Amazon Comprehend.