Pengalaman Developer Amazon Bedrock
Amazon Bedrock memudahkan developer untuk menggunakan beragam model fondasi (FM) berperforma tinggiPilih dari FM terkemuka
Amazon Bedrock menjadikan pembuatan dengan berbagai FM semudah panggilan API. Amazon Bedrock menyediakan akses ke model terkemuka termasuk Jurassic dari AI21 Labs, Claude dari Anthropic, Command and Embed dari Cohere, Llama 2 dari Meta, dan Stable Diffusion dari Stability AI, serta model Amazon Titan kami sendiri. Dengan Amazon Bedrock, Anda dapat memilih FM yang paling sesuai dengan kasus penggunaan dan kebutuhan aplikasi Anda.
Bereksperimen dengan FM untuk berbagai tugas
Anda dapat dengan mudah bereksperimen dengan FM yang berbeda menggunakan taman bermain interaktif untuk berbagai modalitas termasuk teks, obrolan, dan gambar. Taman bermain memungkinkan Anda mencoba berbagai model untuk kasus penggunaan Anda guna merasakan kesesuaian model untuk tugas tertentu.
Evaluasi FM untuk memilih yang terbaik untuk kasus penggunaan Anda
Evaluasi Model di Amazon Bedrock memungkinkan Anda menggunakan evaluasi otomatis dan manusia untuk memilih FM untuk kasus penggunaan tertentu. Evaluasi model otomatis menggunakan set data yang dikurasi dan menyediakan metrik yang telah ditentukan sebelumnya termasuk akurasi, ketahanan, dan toksisitas. Untuk metrik subjektif, Anda dapat menggunakan Amazon Bedrock untuk menyiapkan alur kerja evaluasi manusia dengan beberapa klik. Dengan evaluasi manusia, Anda dapat membawa set data Anda sendiri dan menentukan metrik kustom, seperti relevansi, gaya, dan keselarasan dengan suara merek. Alur kerja evaluasi manusia dapat memanfaatkan karyawan Anda sendiri sebagai peninjau atau Anda dapat melibatkan tim yang dikelola AWS untuk melakukan evaluasi manusia, tempat AWS mempekerjakan evaluator terampil dan mengelola alur kerja menyeluruh atas nama Anda. Untuk mempelajari selengkapnya, baca blog.
Sesuaikan FM secara privat dengan data Anda
Dengan beberapa klik, Amazon Bedrock memungkinkan Anda beralih dari model umum ke model khusus serta disesuaikan untuk bisnis dan kasus penggunaan Anda. Untuk mengadaptasi FM untuk tugas tertentu, Anda dapat menggunakan teknik yang disebut penyempurnaan. Cukup arahkan beberapa contoh berlabel di Amazon S3, dan Amazon Bedrock akan membuat salinan model dasar, melatihnya dengan data Anda, serta membuat model yang telah disempurnakan dan hanya dapat diakses oleh Anda, sehingga Anda mendapatkan respons yang disesuaikan. Penyempurnaan tersedia untuk model Command, Llama 2, Titan Text Lite dan Express, Titan Image Generator, dan Titan Multimodal Embeddings. Cara kedua untuk mengadaptasi Titan Text Lite dan Express FM di Amazon Bedrock adalah dengan pra-pelatihan lanjutan, teknik yang menggunakan set data Anda yang tidak berlabel untuk menyesuaikan FM untuk domain atau industri Anda. Dengan penyempurnaan dan pra-pelatihan lanjutan, Amazon Bedrock membuat salinan FM dasar privat yang disesuaikan untuk Anda, dan data Anda tidak digunakan untuk melatih model dasar asli. Data Anda yang digunakan untuk menyesuaikan model ditransfer dengan aman melalui Cloud Privat Virtual (VPC) Amazon Anda. Untuk mempelajari selengkapnya, baca blog.
Satu API
Gunakan satu API untuk melakukan inferensi, apa pun model yang Anda pilih. Memiliki satu API memberikan fleksibilitas untuk menggunakan model berbeda dari penyedia model berbeda dan selalu mengikuti perkembangan versi model terbaru dengan perubahan kode minimal.