Amazon Bedrock ou Amazon SageMaker AI?

O Amazon Bedrock foi projetado para casos de uso em que você deseja criar aplicativos generativos de IA sem investir muito no desenvolvimento de modelos personalizados. Por exemplo, um sistema de moderação de conteúdo para uma plataforma de mídia social pode usar os modelos pré-treinados do Amazon Bedrock para identificar e sinalizar automaticamente textos ou imagens inapropriados. Da mesma forma, um chatbot de suporte ao cliente pode usar os recursos de processamento de linguagem natural do Amazon Bedrock para entender e responder às perguntas dos usuários. O Amazon Bedrock é particularmente útil se você tem experiência ou recursos limitados em aprendizado de máquina, pois ajuda você a se beneficiar da IA sem a necessidade de um amplo desenvolvimento interno.

SageMaker A IA é uma boa opção para AI/ML necessidades exclusivas ou especializadas que exigem modelos personalizados. É ideal para cenários em que as off-the-shelf soluções não são suficientes e você precisa de um controle refinado sobre a arquitetura do modelo, o processo de treinamento e a implantação. Um exemplo de cenário que se beneficiaria do uso da SageMaker IA seria uma empresa de saúde desenvolvendo um modelo para prever os resultados dos pacientes com base em biomarcadores específicos. Outro exemplo seria uma instituição financeira criando um sistema de detecção de fraudes adaptado a seus dados e fatores de risco exclusivos. Além disso, a SageMaker IA é adequada para fins de pesquisa e desenvolvimento, onde cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina podem experimentar diferentes algoritmos, hiperparâmetros e arquiteturas de modelos.

O Amazon Bedrock oferece uma maneira mais acessível e direta de integrar a funcionalidade de IA em seus projetos. É apropriado para um público amplo, que inclui desenvolvedores e empresas, que tem experiência limitada na criação e treinamento de modelos de aprendizado de máquina, mas quer usar a IA para aprimorar seus aplicativos ou fluxos de trabalho.

SageMaker A IA é predominantemente para cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e desenvolvedores que possuem as habilidades e o conhecimento necessários para criar, treinar e implantar modelos personalizados de aprendizado de máquina. Use a SageMaker IA se você estiver bem versado em conceitos de ciência de dados e aprendizado de máquina e precisar de uma plataforma que forneça as ferramentas e a flexibilidade para criar modelos personalizados de acordo com suas necessidades específicas.

O Amazon Bedrock fornece acesso aos FMs modelos Claude da Anthropic, Llama 3 da Meta, Nova e Titan da Amazon, modelos da Stability AI para geração de imagens e muitos outros. Veja a lista de disponíveis FMs, que é atualizada com frequência.

Use o Amazon Bedrock Marketplace para testar e incorporar rapidamente mais de 100 produtos proprietários FMs e disponíveis ao público.

O Amazon Bedrock fornece acesso a determinados modelos proprietários, incluindo Claude e Jurassic, que não estão disponíveis na Amazon. SageMaker JumpStart

SageMaker JumpStartA Amazon oferece modelos básicos proprietários e disponíveis ao público para personalizar e integrar seus fluxos de trabalho generativos de IA, com uma seleção mais ampla do que o FMs Amazon Bedrock, incluindo modelos otimizados para casos de uso específicos.

JumpStart ofertas disponíveis publicamente FMs, incluindo modelos da Hugging Face, StabilityAI, Meta e Amazon, e proprietários da Labs, Cohere e. FMs AI21 LightOn Veja a lista de produtos públicos e proprietários FMs, que é atualizada com frequência.

O Amazon Bedrock oferece um conjunto de modelos dos principais fornecedores que você pode usar para criar aplicativos generativos de IA, com personalização limitada. Você tem acesso a um conjunto de chamadas de API que você usa para inserir dados e receber previsões desses modelos pré-treinados. Embora essa abordagem simplifique drasticamente o processo de incorporação de recursos de IA aos aplicativos, isso também significa que você tem menos controle sobre os modelos subjacentes, a menos que personalize um modelo ou importe um modelo personalizado. Os modelos pré-treinados do Amazon Bedrock são otimizados para tarefas comuns de IA e projetados para funcionar bem em uma ampla variedade de casos de uso, mas podem não ser adequados para requisitos altamente especializados ou de nicho.

O Amazon Bedrock oferece suporte ao ajuste fino de modelos básicos (FMs), como 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. A lista de suportados FMs é atualizada continuamente.

Personalize modelos para tarefas e casos de uso específicos, incluindo ajuste fino de FM e pré-treinamento. Traga seu próprio modelo personalizado com a importação de modelos personalizados.

A Amazon SageMaker AI oferece várias opções de personalização, oferecendo controle total sobre todo o fluxo de trabalho de aprendizado de máquina. Com a SageMaker IA, você pode ajustar cada aspecto de seus modelos, desde o pré-processamento de dados e a engenharia de recursos até a arquitetura do modelo e a otimização de hiperparâmetros. Ao usar esse nível de personalização, você pode criar modelos altamente especializados, adaptados às suas necessidades comerciais exclusivas. SageMaker A IA oferece suporte a uma ampla variedade de estruturas populares de aprendizado de máquina TensorFlow, como PyTorch, e Apache MXNet, permitindo que você use suas ferramentas e bibliotecas preferidas para criar e treinar modelos.

Use SageMaker JumpStart a Amazon para avaliar, comparar e selecionar FMs com base na qualidade e responsabilidade predefinidas.

Escolha qual FM usar com o Amazon SageMaker AI Clarify. Use o SageMaker AI Clarify para criar trabalhos de avaliação de modelos, que você usa para avaliar e comparar as métricas de qualidade e responsabilidade do modelo para modelos básicos baseados em texto a partir de. JumpStart

Gere previsões usando o Amazon SageMaker AI Canvas, sem precisar escrever nenhum código. Use o SageMaker AI Canvas em colaboração com o Amazon Bedrock para ajustar e implantar modelos de linguagem. Esta postagem do blog descreve como você pode usá-los para otimizar a interação com o cliente trabalhando com seus próprios conjuntos de dados, como seu produto FAQs, no Amazon Bedrock e na Amazon. SageMaker JumpStart

O Amazon Bedrock emprega um modelo de preços simples baseado no número de chamadas de API feitas para o serviço. Você paga um preço fixo por chamada de API, que inclui o custo de execução dos modelos pré-treinados e qualquer processamento de dados associado. Essa estrutura de preços simples torna mais eficiente estimar e controlar seus custos, pois você paga apenas pelo uso real do serviço. O modelo de preços do Amazon Bedrock é particularmente adequado para aplicativos com cargas de trabalho previsíveis ou para casos em que você deseja mais transparência em suas despesas relacionadas à IA.

SageMaker A IA segue um modelo de pay-as-you-go preços baseado no uso de recursos computacionais, armazenamento e outros serviços consumidos durante o processo de aprendizado de máquina. Você é cobrado pelas instâncias que usa para criar, treinar e implantar seus modelos, com preços variando de acordo com o tipo e o tamanho da instância. Além disso, você incorre em custos de armazenamento de dados, transferência de dados e outros serviços associados, como rotulagem de dados e monitoramento de modelos. Esse modelo de preços oferece flexibilidade e permite que você otimize os custos com base em seus requisitos específicos. No entanto, isso também significa que os custos podem variar e exigir um gerenciamento cuidadoso, especialmente para projetos que consomem muitos recursos.

O Amazon Bedrock simplifica o processo de integração fornecendo modelos pré-treinados que você pode acessar diretamente por meio de chamadas de API. Use o Amazon Bedrock SDK ou a API REST para enviar dados de entrada e receber previsões dos modelos sem precisar gerenciar a infraestrutura subjacente. Essa abordagem reduz significativamente a complexidade e o tempo necessários para integrar os recursos de IA aos aplicativos, tornando-a mais acessível para desenvolvedores com experiência limitada em aprendizado de máquina. No entanto, essa facilidade de integração tem o custo de opções limitadas de personalização, pois você está restrito aos modelos pré-treinados e APIs fornecidos pela Amazon Bedrock.

SageMaker A IA fornece uma plataforma abrangente para criar, treinar e implantar modelos personalizados de aprendizado de máquina. No entanto, integrar esses modelos em aplicativos exige mais esforço e conhecimento técnico em comparação com o Amazon Bedrock. Você precisa usar o SageMaker AI SDK ou a API para acessar os modelos treinados e criar a infraestrutura necessária para expô-los como endpoints. Esse processo envolve a criação e configuração do API Gateway, funções Lambda e Serviços da AWS outras funções para permitir a comunicação entre o aplicativo e o modelo implantado. Embora a SageMaker IA forneça ferramentas e modelos para simplificar esse processo, ela ainda exige uma compreensão mais profunda Serviços da AWS e a implantação do modelo de aprendizado de máquina.

O Amazon Bedrock é mais acessível a uma variedade maior de usuários, incluindo desenvolvedores e empresas com experiência limitada em aprendizado de máquina. Ao fornecer modelos pré-treinados que podem ser facilmente integrados aos aplicativos por meio de chamadas de API, o Amazon Bedrock elimina grande parte da complexidade associada à criação e implantação de modelos de aprendizado de máquina. Você não precisa se preocupar com pré-processamento de dados, seleção de modelos ou gerenciamento de infraestrutura, pois esses aspectos são gerenciados pelo serviço Amazon Bedrock. Isso permite que você se concentre na integração dos recursos de IA em seus aplicativos sem precisar investir tempo e recursos significativos na aquisição de conhecimentos profundos de aprendizado de máquina.

Se você tem uma experiência mais profunda em ciência de dados e aprendizado de máquina, a SageMaker IA fornece uma plataforma poderosa e flexível para criar, treinar e implantar modelos personalizados. Embora a SageMaker IA tenha como objetivo simplificar o fluxo de trabalho do aprendizado de máquina, ela ainda exige um nível significativo de conhecimento técnico para aproveitar ao máximo seus recursos. Você se beneficiará de ser proficiente em linguagens de programação como Python, além de uma compreensão profunda dos conceitos de aprendizado de máquina, como pré-processamento de dados, seleção de modelos e ajuste de hiperparâmetros. Além disso, você deve se sentir confortável trabalhando com vários Serviços da AWS e gerenciando a infraestrutura necessária para implantar e integrar seus modelos. Como resultado, a SageMaker IA pode ter uma curva de aprendizado mais acentuada se você for iniciante no aprendizado de máquina ou tiver experiência limitada com ele. AWS

O Amazon Bedrock oferece um conjunto de recursos para ajudar os clientes a criar e escalar aplicativos generativos de IA, incluindo recursos de escolha de modelo (avaliação), recursos de otimização de custo e latência (cache imediato, roteamento rápido inteligente), recursos de personalização (bases de conhecimento, destilação de modelos), proteções (grades de proteção) e recursos agentes (agentes). O Amazon Bedrock também oferece importação de modelos personalizados, o que permite importar e usar modelos personalizados existentes FMs por meio de uma API única, sem servidor e unificada.

Com a SageMaker IA, você pode armazenar e compartilhar seus dados sem precisar criar e gerenciar seus próprios servidores. Isso lhe dá mais tempo para criar e desenvolver de forma colaborativa seu fluxo de trabalho de ML, e fazê-lo mais cedo. SageMaker A IA fornece algoritmos de ML gerenciados para serem executados com eficiência em dados extremamente grandes em um ambiente distribuído. Com suporte bring-your-own-algorithms e estruturas integrados, a SageMaker IA oferece opções flexíveis de treinamento distribuído que se ajustam aos seus fluxos de trabalho específicos. Em algumas etapas, você pode implantar um modelo em um ambiente seguro e escalável a partir do console de SageMaker IA.

What is Amazon Bedrock?

Use esse serviço totalmente gerenciado para disponibilizar modelos básicos (FMs) da Amazon e de terceiros para seu uso por meio de uma API unificada.

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Perguntas frequentes sobre o Amazon Bedrock

Obtenha respostas para as perguntas mais comuns sobre o Amazon Bedrock. Isso inclui como usar agentes, considerações de segurança, detalhes sobre os kits de desenvolvimento de software Amazon Bedrock (SDKs), geração aumentada de recuperação, como usar a avaliação de modelos e faturamento.

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Guidance for generating product descriptions with Amazon Bedrock

Use o Amazon Bedrock em sua solução para automatizar seu processo de análise e aprovação de produtos para um mercado de comércio eletrônico ou site de varejo.

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O que é o Amazon Bedrock IDE?

Use o Amazon Bedrock IDE para descobrir modelos do Amazon Bedrock e criar aplicativos generativos de IA que usam modelos e recursos do Amazon Bedrock.

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Build generative AI applications with Amazon Bedrock IDE

Essa publicação de blog descreve como você pode criar aplicações usando uma grande variedade de modelos de alto desempenho. Em seguida, explica como avaliar e compartilhar seus aplicativos de IA generativa com o Amazon Bedrock IDE.

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Criando um aplicativo de bate-papo com o Amazon Bedrock IDE

Crie um aplicativo de agente de bate-papo Amazon Bedrock IDE que permita aos usuários conversar com um modelo Amazon Bedrock por meio de uma interface conversacional.

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O que é Amazon SageMaker AI?

Use esse serviço de aprendizado de máquina (ML) totalmente gerenciado para criar, treinar e implantar modelos de ML em um ambiente hospedado pronto para produção.

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Comece a usar a Amazon SageMaker AI

Configure o acesso à Amazon SageMaker AI, incluindo etapas de configuração rápidas ou personalizadas.

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Comece a usar a Amazon SageMaker JumpStart

Explore os modelos de SageMaker JumpStart soluções da Amazon que configuram a infraestrutura para casos de uso comuns e exemplos de notebooks executáveis para aprendizado de máquina com SageMaker IA.

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