Generative künstliche Intelligenz (KI) in AWS
Lernen, Entwickeln und Erkunden mit Amazon Q, PartyRock, Bedrock und mehr
Generative künstliche Intelligenz (KI) in AWS
Lernen, Entwickeln und Erkunden mit Amazon Q, PartyRock, Bedrock und mehr
Grundlagen der generativen KI für Anfänger – Coursera-Kurs
Dieser kostenlose Kurs richtet sich an Studierende, Berufseinsteiger und Nicht-ML-Praktiker, die mit generativer KI beginnen möchten.
Generative KI – Eine Einführung
Generative KI ist heutzutage überall. Aber was versteht man darunter? Stellen Sie sich das als eine Art von KI vor, die neue Inhalte und Ideen erstellen kann, darunter Konversationen, Geschichten, Bilder, Videos und Musik. Für Ihre Reise mit der generativen KI mit AWS bietet dieses Video einen grundlegenden Überblick darüber, woher sie stammt, wohin sie geht, wie sie funktioniert und wie Sie damit beginnen können.
Ihre generativen KI-Anwendungen in AWS erstellen
Um generative KI-Anwendungen in AWS zu erstellen, können Sie mit Amazon Bedrock beginnen, um das richtige Basismodell (FM) für Ihren Anwendungsfall auszuwählen. Wenn Sie möchten, können Sie auch den ML-Hub von Amazon SageMaker JumpStart verwenden, um Ihre Modellentwicklung zu beschleunigen. Das ausgewählte Modell kann dann mit zusätzlichen Schulungen in AWS an die Anforderungen der Anwendung angepasst werden. Und während Sie programmieren und codieren, kann Ihnen der Amazon-CodeWhisperer-Service als Codierungstool für Entwickler helfen.
Amazon CodeWhisperer, KI-Codierungsbegleiter
PartyRock, ein Amazon Bedrock Playground
Amazon Q, Ihr neuer KI-gestützter Assistent bei der Arbeit
ML-Hub von Amazon SageMaker JumpStart
Amazon Bedrock und Basismodelle (FMs)
Amazon Bedrock und Basismodelle (FMs)
Amazon Q, Ihr neuer KI-gestützter Assistent bei der Arbeit
Amazon Q, unterstützt von Amazon Bedrock, ist Ihr KI-gestützter Assistent am Arbeitsplatz zur Beantwortung von Fragen. AmayonQ kann mit einer Vielzahl von Unternehmenssoftware-Tools verbunden werden und soll Mitarbeitern, Entwicklern und Geschäftsanwendern ohne technische Kenntnisse bei den täglichen Aufgaben helfen.
PartyRock, ein Amazon Bedrock Playground
PartyRock, unterstützt von Amazon Bedrock, ist ein ansprechender und benutzerfreundlicher Playground zum Generieren von generativen KI-Anwendungen. Innerhalb von Sekunden können Sie Ihre einzigartigen Anwendungen erstellen, sie teilen und in die Welt der generativen KI eintauchen – und das alles während Sie das Erlebnis genießen.
Amazon Bedrock und Basismodelle (FMs)
Amazon Bedrock ist ein vollständig verwalteter Service, mit dem Sie das FM auswählen können, das für Ihren Anwendungsfall am besten geeignet ist. Es gibt eine breite Palette von FMs, darunter Titan von Amazon und von führenden Kl-Startups – Al21Labs, Anthropic, co:here, Meta, Stability.Al
ML-Hub von Amazon SageMaker JumpStart
Amazon SageMaker JumpStart verfügt über Hunderte von integrierten Algorithmen und vortrainierten Modellen, um das Erstellen und die Bereitstellung von ML-Modellen in SageMaker zu beschleunigen und gleichzeitig die Datensicherheit zu gewährleisten.
Amazon CodeWhisperer, KI-Codierungsbegleiter
Amazon CodeWhisperer generiert Codevorschläge in Echtzeit auf der Grundlage von Kommentaren in natürlicher Sprache und früherem Code in der integrierten Entwicklungsumgebung (IDE). Amazon CodeWhisperer funktioniert mit vielen verschiedenen Programmiersprachen.
Mit Amazon CodeWhisperer codieren
Amazon CodeWhisperer wurde anhand von AWS-Daten und APIs geschult und analysiert vorhandenen Code in der IDE (unabhängig davon, ob er von CodeWhisperer generiert oder von Ihnen geschrieben wurde), identifiziert problematischen Code mit hoher Genauigkeit und bietet intelligente Vorschläge zur Behebung. Mit der Anpassungsfunktion werden präzisere Vorschläge generiert, indem die internen APIs, Bibliotheken, Klassen, Methoden und Best Practices Ihrer Organisation einbezogen werden. Erkunden Sie mit Amazon CodeWhisperer und holen Sie sich einen Produktivitätsschub.
Ihr KI-Codierungsbegleiter – Amazon CodeWhisperer
Auf Amazon Bedrock aufbauen
Mit den umfassenden Funktionen von Amazon Bedrock können Sie mit einer Vielzahl von Basismodellen (FMs) experimentieren, sie mit Ihren Daten mithilfe von Techniken wie Fine-Tuning und Retrieval-Augmented Generation (RAG) anpassen und verwaltete Kundendienstmitarbeiter erstellen. Entdecken Sie jetzt Amazon Bedrock, um Ihre komplexen Geschäftsaufgaben zu erledigen – von der Buchung von Reisen über die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen bis hin zur Erstellung von Werbekampagnen und der Verwaltung des Inventars – ohne Code schreiben zu müssen.
Amazon Titan
Amazon Titan, eine Familie leistungsstarker, vortrainierter Modelle von AWS, unterstützt verschiedene Anwendungsfälle. Stellen Sie es unverändert bereit oder passen Sie es privat mit Ihren Daten an.
Entwicklererlebnis
Amazon Bedrock macht es Entwicklern leicht, mit einer breiten Palette von leistungsstarken Basismodellen (FMs) zu arbeiten
Amazon-Bedrock-API
Detailliertere Informationen zu den Bedrock-API-Aktionen und ihren Parametern erhalten
Integrieren von FMs in Ihren Code mit Amazon Bedrock
Entdecken Sie Amazon Bedrock und erfahren Sie, wie Sie generative KI-Modelle von führenden Kl-Startups und Amazon in Ihre Anwendung integrieren können
Codebeispiele für die AWS-SDKs
Entdecken Sie Codebeispiele und führen Sie sie für eine effiziente Verwaltung von AWS-Ressourcen aus, die sowohl einzelne als auch mehrere AWS-Services abdecken.
Generative KI-Modelle auf speziell entwickelten Beschleunigern trainieren
Was auch immer Kunden mit FMS zu tun versuchen – sie zu betreiben, zu entwickeln, anzupassen – sie benötigen die leistungsstärkste, kostengünstigste und speziell entwickelte ML-Infrastruktur. In den letzten zehn Jahren hat AWS in unsere Partner und Halbleiter investiert, um eine breite Auswahl an leistungsstarken, kostengünstigen ML-Infrastrukturchip-Optionen anzubieten. Die Chips AWS Trainium und AWS Inferentia bieten die niedrigsten Kosten für generative KI-Trainingsmodelle und das Ausführen von Inferenz in der Cloud.
AWS Trainium
Einsparungen von bis zu 50 % bei den Schulungskosten im Vergleich zu vergleichbaren Amazon-EC2-Instances
AWS Inferentia2
Bis zu 40 % besseres Preis-Leistungs-Verhältnis als vergleichbare Amazon-EC2-Instances
AWS-ML-Infrastruktur
Beschleunigen Sie Ihre ML-Innovation: AWS bietet die ideale Kombination aus leistungsstarken, kostengünstigen und energieeffizienten, speziell entwickelten ML-Tools und Beschleunigern, die für ML-Anwendungen optimiert sind.
Einige Beispielanwendungen ausprobieren
Um generative KI-Anwendungen in AWS zu erstellen, beginnen Sie mit Amazon CodeWhisperer als Entwickler-Codierungstool und wählen dann mithilfe von Amazon Bedrock das richtige Basismodell (FM) für Ihren Anwendungsfall aus. Wenn Sie möchten, können Sie auch den ML-Hub von Amazon SageMaker JumpStart verwenden, um Ihre Modellentwicklung zu beschleunigen. Das ausgewählte Modell kann dann mit zusätzlichen Schulungen in AWS an die Anforderungen der Anwendung angepasst werden.
Schnell eine GenKl-App mit FMs erstellen
Mit Streamlit (Open-Source-Python-Bibliothek), Python, Claude, Stable Diffusion und Amazon Bedrock. Erkunden Sie vier verschiedene Anwendungsfälle, von der Bildgenerierung bis zur Textzusammenfassung, und demonstrieren Sie die Vielseitigkeit dieses neuen Services.
GenKl im Einzelhandel
Von virtuellen Probier-Erlebnissen bis hin zur Erstellung personalisierter Werbung – die Wirkung von Stable Diffusion ist weitreichend.
Ein kohärentes Gespräch mit LLMs führen
LangChain mit Amazon Bedrock und Amazon DynamoDB verwenden und Anwendungen für den natürlichen Dialog erstellen
Ihre eigene Wissensdatenbank mit mehrsprachigen Fragen und Antworten erstellen
Verwenden Sie Amazon Kendra, Amazon Translate, Amazon Comprehend und Amazon SageMaker JumpStart, um eine mehrsprachige Wissensdatenbank zu erstellen, die Suchergebnisse zusammenfassen kann.
Verantwortungsbewusst mit KI entwickeln
Verantwortungsvoller Einsatz von KI und ML ist der Schlüssel zur Bewältigung einiger der schwierigsten Probleme der Menschheit, zur Steigerung der menschlichen Leistung und zur Maximierung der Produktivität. AWS ist bestrebt, faire und genaue KI- und ML-Services zu entwickeln und Ihnen die Tools und Anleitungen zur Verfügung zu stellen, die zum verantwortungsbewussten Erstellen von KI- und ML-Anwendungen erforderlich sind.
Weitere Ressourcen
Prompt-Engineering für Entwickler
KI-gestützte Entwicklung: Erstellen sicherer und belastbarer Anwendungen
Auswählen eines AWS-ML-Services
Kurs „Generative KI mit großen Sprachmodellen“ von DeepLearning.AI und AWS
Community
Entdecken, erkunden und wenden Sie die Sammlung von Inhalten, Ressourcen und praktischen Tools für Entwickler an, die Ihren Weg zum Cloud-Computing entscheidend verbessern können.