亚马逊AWS官方博客
Category: Artificial Intelligence
莉莉丝《远光 84》项目组在大模型多模态上的实践
远光 84 项目组利用 Claude3 对图片的强大处理能力,快速在多个业务场景实现了 GenAI 落地,并实现了生产效率的显著提升。
使用 Amazon SageMaker 微调 LlaMa-2 模型
本篇文章主要介绍如何使用 Amazon SageMaker 进行 LlaMa-2 模型微调的示例。
使用 Amazon SageMaker 部署 Baichuan-2 模型
本篇文章主要介绍如何使用 Amazon SageMaker 进行 Baichuan-2 模型部署的示例。这个示例主要包括: 1. Baichuan-2总体介绍 2. Baichuan-2部署介绍 3. Baichuan-2环境设置 4. Baichuan-2部署推理
Claude3 × Streamlit:开发智能对话体验的终极组合
通过本文,您将学会如何利用 Streamlit 框架快速搭建前端交互界面。该界面将集成图像上传功能,让用户可以方便地提交待处理图片。在后端,我们将借助 Amazon Bedrock 的 Message API,调用 Claude 3 家族中的 Sonnet 模型对图像进行理解和分析。
使用 Amazon Bedrock + Claude 3 打造个性化智能编程助手
最近,随着人工智能技术的迅速发展,代码助手已经成为软件开发领域备受关注的工具。像 Amazon CodeWhi […]
基于 Bedrock 构建钉钉智能问答机器人
基于大语言模型(LLM)的智能问答机器人在提升工作效率、降低运营成本等方面展现出巨大潜力,将其与办公应用(如钉钉)集成,可进一步优化企业员工的办公体验,本文将介绍如何利用亚马逊云科技的 Amazon Bedrock 服务构建智能问答机器人。
DataGenAI — 构建在 Amazon 云上的 PB 级数据仓库 Redshift 的自然语言查询的探索和实践
本实验将以 Amazon 的 PB 级数据仓库 Redshift 举例说明,对使用自然语言进行数据查询的三种方法进行展开介绍,对比分析,帮助用户根据不同的需求场景选择合适的方法。
参考 OWASP 10 大 LLM 安全风险,针对生成式 AI 应用程序构建深度防御安全架构
在开发生成式 AI 应用程序时,大量客户纷纷寻求有关如何管理安全、隐私和合规性的指导。如果能在设计和架构阶段便发现并解决 LLM 漏洞、威胁和风险,团队就能专注于尽可能地实现生成式人工智能所带来的经济价值和生产力效益。清楚地认识风险可以提高生成式人工智能应用程序的透明度和可信度,推动实现更好的可观测性,能够更好地满足合规要求,并促使领导者做出明智的决策。
双壁合一 采用 Amazon DocumentDB 向量和文本搜索构建 RAG 双路召回 集成 Amazon Bedrock Claude 3 实现游戏产品推荐
本博客将展示如何采用 Amazon DocumentDB 和 Amazon Bedrock 构建游戏行业产品推荐,博客中的 Demo 已经接入了目前最新的 Bedrock Claude 3 Sonnet 模型。Anthropic 目前的评估表明,Claude 3 模型系列在数学应用题解决(MATH)和多语言数学(MGSM)基准(目前用于大语言模型的关键基准)方面优于同类模型。另外我们使用了 Amazon Bedrock Titan 模型来生成向量,并使用 DocumentDB 将 Titan 生成的向量存储在 Amazon DocumentDB 数据库中,利用 DocumentDB Vector Search 的相似性向量搜索和 DocumentDB Text Search 全文检索功能实现 RAG 双路召回,并将 RAG 双路召回合并结果,返回给 Amazon Bedrock Claude 3 Sonnet,进行内容总结归并。
AWS 一周综述 – Amazon Bedrock 新模型、CloudFront 嵌入式 POP 等 – 2024 年 3 月 4 日
这是忙碌的一周,我们推出了一种新的 Amazon CloudFront 基础设施、更有效的分析 Amazo […]