IA de Amazon

Amazon Bedrock proporciona acceso administrado a modelos básicos y capacidades de aplicaciones relacionadas. Amazon SageMaker AI admite la creación, capacitación e implementación de modelos de aprendizaje automático. Los servicios pueden superponerse en algunos flujos de trabajo, así que utilice la guía de decisiones actual AWS y la documentación de servicio para la tarea prevista. La disponibilidad del modelo, las funciones admitidas, las regiones y los requisitos de acceso pueden variar. Un modelo ofrecido a través de una plataforma administrada puede tener detalles de integración diferentes a los de la API directa del proveedor del modelo. Registre el punto final, la versión del modelo y la configuración utilizados en la evaluación. Planifique los permisos y el flujo de datos a través de los servicios AWS involucrados. El almacenamiento, la recuperación, el registro y las llamadas a modelos pueden tener cada uno sus propios controles. Un servicio administrado reduce parte del trabajo de infraestructura pero no elimina la responsabilidad del propietario de la aplicación por el acceso autorizado y el uso adecuado de los datos. Evalúe el costo completo y el comportamiento operativo, incluidas las solicitudes fallidas, las necesidades de rendimiento, el almacenamiento y la transferencia. Pruebe las tareas representativas y el manejo de fallas antes del uso en producción. Evite tratar una lista amplia de funciones de la plataforma en la nube como evidencia de que cada función está habilitada para una cuenta o región en particular.