Amazon Bedrock Flows annonce un aperçu de l'exécution persistante de longue durée et de la prise en charge du code en ligne
Amazon Bedrock Flows vous permet de relier les modèles de fondation (FM), Amazon Bedrock Prompts, les agents Amazon Bedrock, les bases de connaissances Amazon Bedrock, Amazon Bedrock Guardrails et d'autres services AWS afin de créer et faire évoluer des flux de travail d'IA générative prédéfinis. Aujourd'hui, nous annonçons la version préliminaire de l'exécution persistante pour les flux de travail de longue durée, ainsi que la prise en charge de l'exécution de code en ligne dans les flux.
Les clients de Bedrock Flows sont actuellement confrontés à trois limites majeures lors de la création, de l'exécution et de la surveillance des flux de travail : un délai d'inactivité de deux minutes par étape, la nécessité de solutions de surveillance personnalisées basées sur des API et la nécessité de créer des fonctions Lambda pour les tâches de traitement des données de base. À compter d'aujourd'hui, nous relevons ces défis grâce à de nouvelles fonctionnalités de prévisualisation qui prolongent les temps d'exécution des étapes du flux de travail à 15 minutes. Les nouvelles fonctionnalités incluent le suivi des exécutions intégré directement dans la console de gestion AWS, ce qui éliminé le besoin d'un code de surveillance personnalisé. Vous pouvez désormais exécuter des scripts Python à l'aide du nouveau type de nœud de code en ligne, ce qui vous évite de configurer des fonctions Lambda pour un traitement simple des données. Ces améliorations rationalisent considérablement le développement et la gestion des flux de travail dans Amazon Bedrock Flows, vous permettant ainsi de vous concentrer sur la création de vos applications d'IA générative.
Les exécutions de Flows de longue durée sont désormais disponibles dans toutes les régions commerciales prises en charge où Flows opère. Le nœud de code en ligne est disponible dans les régions AWS USA Est (Virginie du Nord), USA Ouest (Oregon) et Europe (Francfort). Pour commencer, consultez le Guide de l'utilisateur d’AWS.