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生成式人工智能是一种可用于创建新内容和想法的人工智能,包括对话、故事、图像、视频和音乐。它由根据大量数据预先训练的大型模型提供支持,通常称为根基模型(FM)。借助 AWS 上的生成式人工智能,您可以重塑应用程序、打造新的客户体验、变革生产力水平,从而实现业务转型。您既可以从一系列热门的根基模型中进行选择,也可以使用内置生成式人工智能的 AWS 服务。所有这些服务都在针对生成式人工智能构建,且最具成本效益的云基础设施上运行。
为何要使用 AWS 构建?

灵活性

从涵盖 AI21 Labs、Anthropic、Stability AI 和 Amazon 的各种根基模型中进行选择,找到适合您应用场景的模型。

安全定制

只需几个带标签的示例,即可为您的企业自定义根基模型。 由于所有数据都经过加密处理,且不会离开您的 Amazon Virtual Private Cloud(VPC),因此您大可放心,您的数据将保持私密状况。

最具成本效益的基础设施

借助由 AWS 设计的机器学习芯片和 NVIDIA GPU 提供支持的基础设施,为生成式人工智能提供最佳性价比。经济高效地扩展基础设施,训练和运行包含数千亿个参数的 FM。

使用 FM 进行构建的最简单方法

借助熟悉的控件,以及与 Amazon SageMaker 和 Amazon S3 等一系列 AWS 功能和服务的高效集成,快速将根基模型集成并部署到在 AWS 上运行的应用程序和工作负载中。

生成式人工智能驱动的解决方案

借助内置的生成式人工智能,一些服务(如人工智能编码配套服务 Amazon CodeWhisperer)将能够帮助您提高工作效率。此外,您能够借助将 AWS 人工智能服务与领先的根基模型相结合的 AWS 示例解决方案,部署常见的生成式人工智能应用场景,例如呼叫摘要和问题解答。

在 AWS 上使用生成式人工智能进行构建的工具

Amazon Bedrock

使用 FM 构建和扩展生成式人工智能应用程序的最简单方法。

AWS Trainium

与同级的 Amazon EC2 实例相比,训练速度更快,可节省高达 50% 的培训成本。

Amazon Bedrock

运行高性能 FM 推理,与同级的 Amazon EC2 实例相比,每次推理的成本降低多达40%。

Amazon CodeWhisperer

人工智能编码配套服务可帮助您更快、更安全地构建应用程序;免费供个人使用。

AWS 上的 Hugging Face

在 AWS 上训练、微调和部署 Hugging Face 模型。

Amazon SageMaker

大规模构建、训练和部署 FM。

客户案例

艾伦研究所

艾伦研究所使用 AWS 绘制整个人脑图。

埃森哲

埃森哲使用 AWS 提高开发人员的生产力。

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