适用于人工智能和机器学习工作负载的全新 AWS Well-Architected Lenses
今天，AWS 宣布推出一种新的负责任的人工智能 Well-Architected Lenses 和两种更新的机器学习和生成式人工智能 Well-Architected Lenses。这些剖析旨在帮助组织实施优先考虑负责任的人工智能实践、卓越的技术能力以及特定业务使用案例的人工智能工作负载。这些剖析为处于人工智能之旅任何阶段的组织提供了全面的指导，满足了对采用结构化方法来构建负责任、安全、可靠且高效的人工智能工作负载的日益增长的需求。对于使用人工智能技术的业务负责人、数据科学家、机器学习工程师以及风险与合规专业人员来说，这些剖析尤为重要。
这三种人工智能剖析（负责任的人工智能剖析、生成式人工智能剖析和机器学习剖析）共同为人工智能开发提供全面的指导。负责任的人工智能剖析为安全、公平且可靠的人工智能开发提供指导。它有助于平衡业务需求与技术要求，简化从实验到生产的过渡。生成式人工智能剖析可以帮助客户评估基于大语言模型（LLM）的架构，其更新内容包括面向 Amazon SageMaker HyperPod 用户的指导、关于代理式人工智能的新见解以及更新的架构场景。机器学习剖析指导组织评估其工作负载，涵盖现代人工智能和传统机器学习两种方法。最近的更新重点关注以下几个关键领域：增强的数据和人工智能协作工作流程、人工智能辅助开发能力、大规模基础设施预置和可定制的模型部署。这些改进由 Amazon SageMaker 融通式合作开发工作室、Amazon Q、Amazon SageMaker HyperPod 和 Amazon Bedrock 等关键 AWS 服务提供支持。
请阅读发布博客，详细了解本次发布的内容、贯穿整个人工智能之旅的全面架构指导以及实施策略。