借助 AWS 构建、部署和扩展人工智能
为各类人工智能工作负载寻找合适的模型、智能体、工具和基础设施。
为什么团队选择 AWS 来实施人工智能
访问现成的人工智能解决方案，或者可在安全且可扩展的云基础设施上构建自定义模型、智能体和应用程序。借助适用于各类框架和工作流程的数百种模型与工具，根据需求变化轻松调整。将人工智能与业务数据连接，并利用 AWS 自研芯片和优化工具提升性能并优化成本。通过分层防护机制（从硬件级隔离到针对智能体访问权限及操作行为的管控措施），确保应用安全地投入生产环境。
优势
针对您的使用案例，选择最合适的模型、框架或生产部署路径。通过统一的 API，Amazon Bedrock 让您可以访问数百种领先模型（包括来自 Anthropic 和 OpenAI 的模型）。
让每一笔人工智能投资都发挥更大价值。AWS 提供卓越的性价比、成本优化和成本控制能力，有助于更快地将 AI 投入生产，并确保其在任何规模下都能高效运行。
在信任的基础上扩展人工智能。AWS 依托深受全球数百万客户信赖的基础设施，为各类人工智能工作负载提供经企业验证的安全性与可靠性。
找到适合您需求的人工智能功能
AWS 提供全面的人工智能服务组合，涵盖托管式基础模型访问、专用智能体以及针对人工智能进行优化的计算资源。无论您处于人工智能之旅的哪个阶段，AWS 都能为您提供清晰的前进路径。
构建智能体
构建能够回答问题并执行操作的智能体
部署智能体，以解答客户或员工的疑问、处理常规请求，并将复杂问题上报给合适的人员。该智能体可利用您组织的知识库，基于您的自定义数据生成回复；它能以用户首选的语言做出响应，并在您团队设定的合规性护栏范围内操作。智能体能够端到端地处理常规查询，让您的团队能够专注于更高价值的工作。
自定义模型
使用您自己的数据定制模型
当您的应用场景需要基于专有数据进行训练的模型时，Amazon SageMaker AI 可提供针对 20 多种开放权重模型的无服务器定制服务，所用技术涵盖从监督式微调到强化学习的多种方案。您可以在 Amazon Bedrock 上托管训练好的模型，无需管理基础设施，并能在几天（而非几个月）内完成性能迭代。
诊断事件并优化成本
自动诊断事件并优化成本
AWS DevOps 智能体可关联跨区域的警报，识别根本原因，建议修复路径，并将修复方案提交审批。FinOps 智能体可标记成本异常，并针对 AWS、多云及本地环境提出资源规模调整建议。过去需要数小时人工排查的问题，现在只需几分钟即可解决，从而保障应用程序持续运行，并有效控制成本。
了解详情：AWS DevOps 智能体 | AWS FinOps 智能体
对遗留应用程序进行现代化改造
无需耗时多年的重写工作即可对遗留应用程序进行现代化改造
AWS Transform 可对大型机、Windows 和 VMware 环境中的遗留代码库进行分析、重构和验证。该智能体人工智能服务可将业务逻辑转换为现代编程语言，验证功能等效性，并在迁移后确保代码库始终保持最新状态。原本需要数年时间的项目，现在只需几个月即可完成，让您的工程师能够专注于构建新产品，而非维护旧产品。
了解详情：AWS Transform
功能
探索模型、基础设施、准确性、治理和安全性。
Amazon Bedrock 让您可以通过统一的 API 访问数百种模型。开放的工具和标准可以帮助您的人工智能与您现有的技术堆栈协作。
与同类实例相比，AWS Trainium 在训练和推理任务中可实现高达 40% 的性价比提升。Graviton 能够处理 CPU 密集型的智能体工作负载，在 AWS 上提供最佳性价比。
Amazon Bedrock Guardrails 中的自动推理检查功能利用数学逻辑，根据您定义的策略验证人工智能响应，从而帮助检测错误并解释分析调查发现。
Amazon Bedrock AgentCore 提供策略执行、评估、可观测性和身份控制功能。AWS 智能体注册表提供集中式发现机制，支持审批工作流和语义搜索。
AWS Nitro System 提供基于硬件的隔离机制，确保 AWS 运营人员无法访问 Nitro 主机上的客户数据。其安全设计已经过 NCC Group 的独立验证。
