概览
本指南展示了如何构建稳健强大的企业级人工智能架构，从而最大限度地提高机器学习投资的价值。本指南通过智能资源分配帮助组织优化其机器学习工作负载分配，同时提供统一的模型推理 API 网关，以简化访问和管理。本指南展示了如何实施代理式人工智能功能，以实现模型与外部 API 之间的无缝交互，从而显著扩展自动化的可能性。此外，本指南还展示了如何通过将专用工具与检索增强生成 (RAG) 相结合来增强 LLM 性能，从而产生更具上下文感知能力和更强大的人工智能系统，而这些系统能够更好地了解及响应复杂的业务场景。
优势
使用 AWS Graviton 处理器和智能自动扩展，部署具成本效益的人工智能工作负载。Karpenter 可根据实际工作负载需求自动预置适当大小的计算资源，减少不必要的基础设施开支，同时保持性能。
实施可跨多个可用区动态扩展的生产就绪型基础设施。该架构可根据需要自动预置 GPU、Graviton 和基于 Inferentia 的计算资源，以高效处理各种不同的推理工作负载，从而确保在需求激增期间也能保持一致的性能。
通过预先配置的可观测性和安全控制，降低运营复杂性。本指南提供了可随时部署的基础设施以及可用于监控、记录和安全的托管式服务，从而使您的团队能够专注于模型开发，而不是基础设施管理。
免责声明
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