أمازون الذكاء الاصطناعي

ضمن AWS، تخدم Amazon Bedrock و Amazon SageMaker AI احتياجات مختلفة. حدد الخدمة المحددة ومزود النموذج وتكوين النشر قبل مقارنة القدرات أو المسؤوليات.

النقاط الرئيسية

• تمييز أدوار الذكاء الاصطناعي في Bedrock وSageMaker.
• تحقق من النموذج الفعلي والمنطقة.
• تقييم ضوابط البيانات وإكمال تكاليف التشغيل.

يوفر Amazon Bedrock وصولا مدرا إلى نماذج الأساس والقدرات التطبيقية ذات الصلة. يدعم Amazon SageMaker AI بناء وتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي. يمكن أن تتداخل الخدمات في بعض سير العمل، لذا استخدم دليل القرار AWS الحالي وتوثيق الخدمة للمهمة المقصودة. يمكن أن تختلف توفر النموذج، والميزات المدعومة، والمناطق، ومتطلبات الوصول. قد يحتوي النموذج الذي يعرض عبر منصة مدارة على تفاصيل تكامل مختلفة عن واجهة برمجة التطبيقات المباشرة لمزود النموذج. سجل نقطة النهاية، وإصدار النموذج، والتكوين المستخدم في التقييم. خطط الأذونات وتدفق البيانات عبر خدمات AWS المعنية. يمكن لكل من التخزين، الاسترجاع، التسجيل، واستدعاءات النماذج تحكمها الخاص. تقلل الخدمة المدارة من بعض أعمال البنية التحتية لكنها لا تزيل مسؤولية مالك التطبيق عن الوصول المصرح به والاستخدام المناسب للبيانات. قيم التكلفة الكاملة والسلوك التشغيلي، بما في ذلك الطلبات الفاشلة، واحتياجات النقل، والتخزين، والنقل. اختبر المهام الممثلة والتعامل مع الأعطال قبل استخدام الإنتاج. تجنب اعتبار قائمة ميزات المنصة السحابية الواسعة دليلا على أن كل ميزة مفعلة لحساب أو منطقة معينة.

1. تخيل فريقا يحتاج إلى استدعاء نموذج أساس موجود، بينما يحتاج فريق آخر إلى تدريب ونشر مصنف مخصص.
2. قم بإدراج متطلبات التدريب والخدمة والبيانات والتشغيل لكل فريق قبل اختيار الخدمة.
3. قم بنموذج المسار المطلوب وتحقق من توفره الحالي بدلا من افتراض أن اسم المنتج AWS يلبي الاحتياجين.

السيناريو المنشأ ينظم مقارنة خدمة دون التوصية بالشراء أو الادعاء بتوفر الحساب المحدد.