Новые Объективы AWS Well-Architected для рабочих нагрузок ИИ и машинного обучения
Сегодня AWS объявляет о выпуске одного нового объектива Well-Architected, «Ответственное использование ИИ», и обновлении еще двух: «Машинное обучение» и «Генеративный искусственный интеллект». Эти объективы призваны помочь организациям в реализации рабочих нагрузок ИИ, в которых первоочередное внимание уделяется методам ответственного использования ИИ, техническому совершенству и специализированным бизнес-сценариям использования. Объективы служат исчерпывающим руководством для организаций на любом этапе внедрения ИИ и отвечают растущей потребности в структурированных подходах к созданию ответственных, безопасных, надежных и эффективных рабочих нагрузок ИИ. Особую ценность эти объективы представляют для деловых руководителей, специалистов по обработке данных, инженеров машинного обучения и специалистов по рискам и соблюдению нормативных требований, работающих с технологиями ИИ.
Три объектива ИИ – «Ответственное использование ИИ», «Генеративный искусственный интеллект» и «Машинное обучение» – вместе составляют исчерпывающее руководство по разработке ИИ. Объектив «Ответственное использование ИИ» содержит указания по безопасной, справедливой и надежной разработке ИИ. Он помогает согласовать потребности бизнеса с техническими требованиями и упростить переход от стадии эксперимента к рабочему развертыванию. Объектив «Генеративный искусственный интеллект» помогает клиентам оценить архитектуры на основе больших языковых моделей (LLM), а в обновление включены рекомендации для пользователей Amazon SageMaker HyperPod, новая информация об агентном ИИ и обновленные архитектурные сценарии. Объектив «Машинное обучение» помогает организациям оценивать рабочие нагрузки, связанные как с современным ИИ, так и с использованием традиционных подходов к машинному обучению. Последние обновления сосредоточены на ключевых областях, включая усовершенствованные совместные рабочие процессы обработки данных и ИИ, возможности разработки с помощью ИИ, подготовку масштабной инфраструктуры и развертывание настраиваемых моделей. В основе этих улучшений лежат ключевые сервисы AWS, такие как Единая студия Amazon SageMaker, Amazon Q, Amazon SageMaker HyperPod и Amazon Bedrock.
Прочитайте блог о запуске, чтобы узнать больше о новых функциях и стратегиях реализации и получить подробные рекомендации по архитектуре на всех этапах внедрения ИИ.