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# Amazon Bedrock 基础模型信息
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基础模型是一种人工智能模型，具有大量参数，并基于大量不同的数据进行训练。基础模型可以针对各种应用场景生成各种响应。基础模型可以生成文本或图像，也可以将输入转换为*嵌入式内容*。本节提供有关您可以在 Amazon Bedrock 中使用的基础模型 (FM) 的信息，例如模型支持的功能以及可用的模型。 AWS 区域 有关 Amazon Bedrock 支持的基础模型的信息，请参阅 [Amazon Bedrock 中支持的根基模型](models-supported.md)。

默认情况下，允许访问所有 Amazon Bedrock 基础模型。要开始使用，只需从 Amazon Bedrock 控制台的模型目录中选择一个模型，然后在操场上将其打开即可。对于 Anthropic 模型，首次使用的用户可能需要先提交使用案例详细信息，然后才能访问模型。选择模型后，您可以通过以下方式使用它。
+ 通过向模型发送提示并生成响应来[运行推理](inference.md)。[游乐场](playgrounds.md)提供了一个用户友好的界面， AWS 管理控制台 用于生成文本、图像或聊天。请参阅**输出模式**列，确定可以在每个操场中使用的模型。
**注意**  
控制台操场不支持在嵌入模型上运行推理。使用 API 对嵌入模型运行推理。
+ [评估模型](evaluation.md)以比较输出并确定最适合您的应用场景的模型。
+ 借助嵌入模型[设置知识库](knowledge-base.md)。然后使用文本模型生成对查询的响应。
+ [创建代理](agents.md)并使用模型对提示运行推理以进行编排。
+ 通过提供训练和验证数据来[自定义模型](custom-models.md)，以根据您的应用场景调整模型参数。要使用自定义模型，必须为其购买[预调配吞吐量](prov-throughput.md)。
+ 为模型[购买预调配吞吐量](prov-throughput.md)以增加其吞吐量。

要将基础模型与 Amazon Bedrock API 配合使用，您需要确定要使用的相应**模型 ID**。请参阅下表，确定在哪里查找您需要使用的模型 ID。


****  

| 使用案例 | 如何查找模型 ID | 
| --- | --- | 
| 使用基础模型 | 在[基础模型 IDs 图表](models-supported.md)中查找 ID | 
| 使用跨区域推理配置文件 | 在[支持的推理配置文件](inference-profiles-support.md)页面中查找 ID | 
| 为基础模型购买预调配吞吐量 | 在模型中查找 IDs 预配置吞吐量图表的 ID，并将其用作[CreateProvisionedModelThroughput](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_CreateProvisionedModelThroughput.html)请求modelId中的。 | 
| 为自定义模型购买预调配吞吐量 | 在请求中使用定制模型或其 ARN modelId 的[CreateProvisionedModelThroughput](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_CreateProvisionedModelThroughput.html)名称。 | 
| 使用预调配模型 | 创建预调配吞吐量后，它将返回 provisionedModelArn。此 ARN 是模型 ID。 | 
| 使用自定义模型 | 为自定义模型[购买预调配吞吐量](prov-throughput.md)，并使用返回的 provisionedModelArn 作为模型 ID。 | 

有关示例代码，请参阅您正在使用的功能的文档以及[使用 Amazon Bedrock 的代码示例 AWS SDKs](service_code_examples.md)。

**Topics**
+ [获取有关根基模型的信息](models-get-info.md)
+ [Amazon Bedrock 中支持的根基模型](models-supported.md)
+ [Amazon Bedroc AWS 区域 k 中的模型支持](models-regions.md)
+ [Amazon Bedroc AWS 区域 k 中的功能支持](features-regions.md)
+ [Amazon Bedrock 中按功能划分的模型支持](models-features.md)
+ [基础模型的推理请求参数和响应字段](model-parameters.md)
+ [模型生命周期](model-lifecycle.md)