在 AWS 上创造和扩展下一波人工智能创新

Amazon Q 是生成式人工智能助手，可加速软件开发并利用公司的内部数据。借助该服务，组织能够轻松地让所有人安全地使用生成式人工智能。

新增功能包括：

• 使用 Amazon Q 开发者版代理加快构建和部署速度。这些代理可自动执行测试、创建和维护文档以及自动执行代码审查
• 跨 Java、Windows .NET、VMware 和大型机推进大规模迁移和现代化项目转型
• 借助适用于热门 Web 浏览器和生产力工具的易于部署的扩展程序，在第三方应用程序中无缝访问 Amazon Q 助手。
• 使用 40 多种常用业务工具连接整合结构化和非结构化数据来源
• 为终端客户提供更多对话式、个性化且智能的自助服务支持

探索 Amazon Q

Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，提供了一系列来自领先人工智能公司的高性能基础模型（FM），以及以安全且负责任的方式构建生成式人工智能应用程序的功能，而这些都无需管理底层基础设施。该服务可以轻松评估 FM 以及知识库、防护机制、代理和流程等高级自定义功能。

新增功能包括：

• 访问 Amazon Bedrock Marketplace 上 100 多个自托管式模型
• 专业模型，用于视频生成
• 模型蒸馏，可实现具有成本效益的任务特定推理
• 路由和缓存，用于成本优化型生成式人工智能
• 多代理协作，可增强问题解决能力
• 在 Amazon SageMaker Unified Studio 中使用 Bedrock IDE 开发和自定义应用程序。

探索 Amazon Bedrock

由 AWS Trainium2 提供支持的 Amazon EC2 Trn2 实例，是我们性能最高的深度学习实例和生成式人工智能实例。与性能第二强大的 EC2 实例相比，这种实例以更低的价格提供高达 30% 的计算和高带宽内存。由于最苛刻、最先进的模型需要的计算和内存比单个实例所能提供的要多得多，Amazon EC2 Trn2 UltraServers 可提供 AWS 上最快的训练和推理性能。探索 Amazon EC2 Trn2 实例

Amazon SageMaker HyperPod 的三项新创新让客户可以更轻松快速地开始训练当今一些热门的公开可用模型，借助灵活的训练计划节省数周的模型训练时间，最大程度提高计算资源利用率，成本降幅可达 40%。

SageMaker AI 客户现在可以直接在 SageMaker Studio 中轻松安全地发现、部署和使用来自 Comet、Deepchecks、Fiddler AI 和 Lakera 等 AWS 合作伙伴的完全托管的生成式人工智能和机器学习开发应用程序，让客户能够灵活地选择最适合自己的工具

Amazon 长期致力于以负责任的方式构建和使用人工智能来培养信任，为我们的客户创造长期价值。我们非常重视负责任的人工智能创新，采用以人为本的方法，优先考虑教育、科学和我们的客户，在端到端人工智能生命周期内集成负责任的人工智能。

新工具和资源

• 核心人工智能服务获得 ISO 42001 认证
• 使用 Amazon Bedrock 防护机制中的自动推理检查，为高风险用例构建值得信赖的应用程序
• 使用 LLM-as-a-Judge 功能，根据关键安全性和准确性标准，以类人的质量评估 FM 和 RAG 应用程序
• 新的 AI Service Cards 可提高 Amazon 模型的透明度

AWS 预先训练的 AI 服务为您的应用程序和工作流程提供现成的智能功能。人工智能服务可轻松与您的应用程序集成，帮助处理常见使用案例，如个性化推荐、实现联络中心现代化、提升安全性和提高客户参与度。

通过 AWS 机器学习 (ML)，从数据中获得更深入的洞察，同时降低成本。AWS 通过最全面的机器学习服务和专门构建的基础设施，在采用机器学习的每个阶段为您提供帮助。借助 Amazon SageMaker，您可以轻松地大规模构建、训练和部署机器学习和基础模型。借助 SageMaker，数据科学家和机器学习工程师可以灵活、精细地控制基础设施和工具，对超过 250 个基础模型进行预训练、评估、自定义和部署，从而优化性能、延迟和成本。

随着人工智能的发展，基础设施资源的使用、管理和成本也随之增加。为了在训练和部署基础模型到生产环境期间最大限度地提高性能、降低成本并避免复杂性，AWS 根据您的人工智能用例，提供优化过的专用基础设施。

只有 AWS 能够为端到端数据基础提供最全面的数据功能集，以支持任何工作负载或用例，包括生成式人工智能。借助端到端数据治理，快速轻松地连接所有数据并对其采取行动，帮助您的团队充满信心地加快工作进度。通过在数据服务中内置人工智能，AWS 简化了数据管理的复杂性，因此您可以花更少的时间管理数据，将更多的时间用于从中获取价值。