AWS面向AI推出多项重大基础升级

随着新用例的出现，生成式人工智能领域不断发展，AWS也在通过增强其Bedrock平台来跟上发展的步伐。这次升级大大拓宽了可用的人工智能模型范围，为用户提供了更多的选择和更大的灵活性，为他们的人工智能驱动的应用程序。

亚马逊Bedrock的最新更新包括AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta和Stability AI以及亚马逊内部模型的扩展选择。此外，亚马逊还引入了高级定制选项，允许用户使用自己的专有数据精确调整现有模型。这是为有效评估和比较模型而设计的新工具的补充，这有助于为特定需求确定最合适的模型。

在“AWS re:Invent 2023”大会上，AWS首席执行官Adam Selipsky强调了这家云巨头在人工智能模型部署和开发方面的全面方法。Selipsky强调了与人工智能研究领域的领导者Hugging Face的合作，将他们的模型部署在AWS SageMaker上。这种合作关系导致了Hugging Face AWS深度学习容器的创建，旨在使用SageMaker以及AWS的Tranium和Inferentia芯片加速基础模型的培训和部署。

Selipsky强调，AWS承诺为构建定制模型提供必要的资源。“最好的芯片，最先进的虚拟化，强大的pb级网络功能，超大规模集群和合适的工具来帮助你构建，”他说。

Selipsky在谈到那些希望快速利用强大模型的组织的需求时承认，他们在为特定的应用程序选择正确的模型时面临着挑战。关于模型选择、部署速度、数据安全性和准确性的问题是这些组织最关心的问题。

作为回应，正如Selipsky所说，AWS正在大力投资“堆栈中的中间层”。这项投资旨在简化访问和利用各种基础模型的过程，从而使组织能够快速试验、测试和部署生成AI应用程序，同时确保数据的安全性和完整性。

撇开炒作不谈，生成式人工智能正在成为一些关键业务流程不可或缺的一部分。AWS指出，客户服务、内容创作和数据分析等行业越来越依赖人工智能技术来提高效率和创新服务。AWS表示，Bedrock平台的扩展功能和模型多样性对于为企业提供开发更复杂的人工智能驱动解决方案的工具至关重要，这些解决方案可以适应企业不断变化的需求。

随着人工智能模型的能力不断增强，道德考虑和负责任的使用人工智能变得至关重要。AWS表示，它正在通过在Bedrock中嵌入强大的安全和隐私功能来解决这些问题，确保用户可以在遵守道德标准和法规的同时利用人工智能进行创新。

简而言之，Bedrock平台的增强强调了一个关键主题:模型选择的选择和实验的自由。通过扩大可用人工智能模型的范围，AWS使用户能够灵活地探索和选择最适合其独特需求的人工智能解决方案。这种方法不仅促进了人工智能技术的更有针对性的使用，还鼓励了不同行业的创新应用。当用户浏览Bedrock中的各种选项时，他们可以更好地发现和利用与他们的特定目标和挑战相一致的人工智能模型。

原文《AWS Unveils Major Bedrock Upgrade: More AI Models and Enhanced User Flexibility》