AWS 上的生成式人工智能
利用新功能加快创新。选择业界领先的基础模型 (FM)，获得最具成本效益的基础设施。
生成式人工智能驱动的助手可加速软件开发和业务运营
Amazon Q 生成代码、测试、调试，并具有多步骤规划和推理功能，可以转换和实施根据开发者请求生成的新代码。
Amazon Q 还使员工能够更轻松地获取有关业务数据（例如公司政策、产品信息、业务成果、代码库、员工和许多其他主题）问题的答案。Amazon Q 可连接到企业数据存储库，有逻辑地总结数据、分析趋势，并参与有关数据的对话。
在 AWS 负责任地构建人工智能
生成式人工智能的快速发展带来了前景广阔的新创新，同时也带来了新的挑战。在 AWS，我们致力于以负责任的方式开发人工智能，采用以人为本的方法，优先考虑教育、科学和我们的客户。利用 Amazon Bedrock 的防护机制、Amazon SageMaker Clarify、AWS 人工智能服务卡等服务和工具，将负责任的人工智能贯穿于整个人工智能生命周期。
根据您的用例轻松构建和扩展生成式人工智能应用程序
Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，通过统一的 API 提供来自领先人工智能公司和 Amazon 的高性能基础模型供您选择，它还具备一套用于构建和扩展生成式人工智能应用程序的广泛功能。 作为无服务器服务，Amazon Bedrock 无需用户管理任何基础设施，同时它还允许您使用熟悉的 AWS 服务进行安全集成和部署。
使用 Amazon Bedrock，您可以：
- 针对您的应用场景进行实验和评估最佳模型
- 使用微调和检索增强生成（RAG）功能，结合您的数据对模型进行私人定制
- 导入自定义模型并在 Amazon Bedrock 中使用
- 构建与系统及数据集成的代理
- 使用 Amazon Bedrock Studio 促进协作模型实验和应用程序构建
为生成式人工智能获取性能最高、成本最低的基础设施
随着生成式人工智能模型的日益普及，计算、存储和网络资源的使用率、管理工作和成本都在增加。选择合适的基础设施对于优化性能、最大限度地降低成本、减少能耗以及简化模型训练和部署至关重要。
使用安全且具有性价比的广泛云工具和人工智能基础设施，包括完全托管的服务、加速型计算实例、存储、编排和集群服务以及网络，为您的人工智能提供支持。
获得您所需的性价比，同时确保您的生成式人工智能模型尽可能高效节能。AWS 专门构建的人工智能硅芯片（包括 AWS Trainium 和 AWS Inferentia）旨在更快地训练模型并将模型部署到生产环境中，同时降低这项任务的成本。
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