Ottimizza in termini di costi, latenza e precisione
Aumenta la precisione e le prestazioni controllando i costi con strumenti per valutare e ottimizzare l'IA in ogni fase
Non scendere mai a compromessi sulle prestazioni
Amazon Bedrock ti aiuta a trovare il giusto equilibrio tra costo, latenza e precisione, in modo che le tue applicazioni di intelligenza artificiale generativa funzionino in modo efficiente senza spese eccessive. Con funzionalità come Model Distillation, Intelligent Prompt Routing, prompt caching e opzioni di inferenza flessibili tra cui throughput su richiesta, batch e provisioning, Amazon Bedrock ti offre il controllo necessario per ottimizzare i casi d'uso e scalare con sicurezza. Che tu stia servendo carichi di lavoro in tempo reale o in batch, Amazon Bedrock ti consente di creare sistemi di intelligenza artificiale più intelligenti, snelli e convenienti.
Migliora le prestazioni Riduci i costi
Usa il prompt caching per ridurre i costi fino al 90% e la latenza fino all'85% per i modelli supportati
Molti casi d'uso di modelli di fondazione (FM) riutilizzeranno alcune parti dei prompt (prefissi) nelle chiamate API. Con la memorizzazione nella cache dei prompt, i modelli supportati consentono di memorizzare nella cache questi prefissi di prompt ripetuti tra le richieste. Questa cache consente al modello di ignorare il ricalcolo dei prefissi corrispondenti.
- Migliora le prestazioni per molteplici casi d'uso
- Memorizza nella cache le parti pertinenti del prompt per risparmiare sui costi dei token di input
- Si integra con altre funzionalità di Amazon Bedrock per accelerare le attività in più fasi o richieste di sistema più lunghe per aiutare a perfezionare il comportamento degli agenti senza rallentare le risposte
Accelera la progettazione tempestiva per le applicazioni di intelligenza artificiale generativa
Gestione prompt di Amazon Bedrock semplifica la creazione, la valutazione, il controllo delle versioni e l'esecuzione dei prompt per consentire agli sviluppatori di ottenere le migliori risposte dai modelli di fondazione per i loro casi d'uso.
- Prompt Management consente di testare diversi FM, configurazioni, strumenti e istruzioni
- L'ottimizzazione tempestiva in Prompt Management riscrive automaticamente le richieste per migliorare la precisione e fornire risposte più concise dagli FM
- Prompt di test con gli FM più recenti istantaneamente senza alcuna implementazione
- Crea rapidamente applicazioni di intelligenza artificiale generativa e collabora alla creazione immediata in Amazon SageMaker Unified Studio
Massimizza le prestazioni a costi inferiori con Intelligent Prompt Routing
Amazon Bedrock Intelligent Prompt Routing indirizza i prompt a diversi modelli di fondazione all'interno di una famiglia di modelli, aiutandoti a ottimizzare la qualità delle risposte e i costi. Il routing di prompt intelligente può ridurre i costi anche del 30% senza compromettere la precisione.
- Amazon Bedrock indirizzerà dinamicamente le richieste al modello che prevede abbia maggiori probabilità di fornire la risposta desiderata al minor costo
- Riduci il tuo impegno di sviluppo e testa diversi modelli e crea flussi di lavoro di orchestrazione complessi selezionando i router prompt predefiniti forniti da Amazon Bedrock o configurando i tuoi
- Esegui facilmente il debug con richieste completamente tracciabili
I modelli distillati in Amazon Bedrock sono fino al 500% più veloci e fino al 75% meno costosi rispetto a quelli originali, con una perdita di precisione inferiore al 2% per casi d'uso come RAG.
Con Amazon Bedrock Model Distillation, puoi utilizzare modelli più piccoli, più veloci e più convenienti che offrono una precisione specifica per i casi d'uso, paragonabile a quella dei modelli più avanzati di Amazon Bedrock.
Ottimizza un modello «studente» con un modello «insegnante» con la precisione desiderata.
- Massimizza le prestazioni dei modelli distillati con la sintesi dei dati proprietaria
- Riduci i costi trasferendo facilmente i tuoi dati di produzione La distillazione di modelli consente di fornire suggerimenti e quindi di utilizzarli per generare risposte e perfezionare i modelli degli studenti
- Aumenta la precisione delle previsioni delle chiamate di funzione per gli agenti. Consenti a modelli più piccoli di prevedere con precisione le chiamate di funzione per contribuire a fornire tempi di risposta sostanzialmente più rapidi e costi operativi inferiori
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