Neue AWS-Well-Architected-Fokusbereiche für KI- und ML-Workloads
Heute kündigt AWS die Veröffentlichung des neuen Well-Architected Fokusbereichs "Verantwortungsvolle KI" und zweier aktualisierter Well-Architected Fokusbereiche "Machine Learning" und "Generative KI" an. Diese Fokusbereiche wurden entwickelt, um Unternehmen bei der Implementierung von KI-Workloads zu unterstützen, bei denen verantwortungsvolle KI-Praktiken, technische Exzellenz und spezielle geschäftliche Anwendungsfälle im Vordergrund stehen. Diese Fokusbereiche bieten Unternehmen in jeder Phase ihrer KI-Entwicklung umfassende Orientierungshilfen und tragen dem wachsenden Bedarf an strukturierten Ansätzen für den Aufbau verantwortungsvoller, sicherer, zuverlässiger und effizienter KI-Workloads Rechnung. Die Fokusbereiche sind besonders wertvoll für Führungskräfte, Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure sowie Risiko- und Compliance-Experten, die mit KI-Technologien arbeiten.
Die drei KI-Fokusbereiche – Verantwortungsvolle KI, Generative KI und Machine Learning – arbeiten zusammen, um eine umfassende Anleitung für die KI-Entwicklung zu bieten. Verantwortungsvolle KI dient als Leitfaden für eine sichere, faire und geschützte KI-Entwicklung. Sie hilft dabei, die Geschäftsanforderungen mit den technischen Anforderungen in Einklang zu bringen und den Übergang von der Experimentier- zur Produktionsumgebung zu rationalisieren. Der Fokusbereich "Generative KI" hilft Kunden bei der Bewertung von Architekturen, die auf großen Sprachmodellen (LLM) basieren. Die Updates beinhalten Anleitungen für Amazon SageMaker HyperPod-Benutzer, neue Einblicke in agentenbasierte KI und aktualisierte Architekturszenarien. Der Fokusbereich "Machine Learning" hilft Unternehmen bei der Bewertung von Workloads sowohl für moderne KI- als auch für traditionelle Machine Learning-Ansätze. Aktuelle Updates konzentrieren sich auf Schlüsselbereiche, wie verbesserte Daten- und KI-Workflows für die Zusammenarbeit, KI-gestützte Entwicklungsfunktionen, umfangreiche Infrastrukturbereitstellung und anpassbare Modellbereitstellung. Diese Verbesserungen werden von wichtigen AWS-Services unterstützt, wie Amazon SageMaker Unified Studio, Amazon Q, Amazon SageMaker HyperPod und Amazon Bedrock.
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