Lăng kính của AWS Well-Architected mới dành cho khối lượng công việc AI và ML
Hôm nay, AWS công bố phát hành một Lăng kính Well-Architected mới là AI có trách nhiệm và hai Lăng kính Well-Architected được cập nhật là Máy học và AI tạo sinh. Các lăng kính này được thiết kế để giúp các tổ chức triển khai khối lượng công việc AI ưu tiên phương pháp thực hành AI có trách nhiệm, kỹ thuật xuất sắc và các trường hợp sử dụng kinh doanh chuyên dụng. Các lăng kính này cung cấp hướng dẫn toàn diện cho các tổ chức ở bất kỳ giai đoạn nào trong hành trình AI của họ, giải quyết nhu cầu ngày càng tăng về các phương pháp tiếp cận có cấu trúc đối với vấn đề xây dựng khối lượng công việc AI có trách nhiệm, bảo mật, đáng tin cậy và hiệu quả. Đây là các lăng kính đặc biệt có giá trị đối với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư ML và các chuyên gia rủi ro và tuân thủ làm việc với các công nghệ AI.
Ba lăng kính AI – AI có trách nhiệm, AI tạo sinh và Máy học – phối hợp với nhau để đem đến hướng dẫn toàn diện cho công việc phát triển AI. Lăng kính AI có trách nhiệm hướng dẫn quy trình phát triển AI an toàn, công bằng và bảo mật. Lăng kính này giúp cân bằng nhu cầu kinh doanh với các yêu cầu kỹ thuật, sắp xếp hợp lý quá trình chuyển đổi từ thử nghiệm sang sản xuất. Lăng kính AI tạo sinh giúp khách hàng đánh giá kiến trúc dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các bản cập nhật của lăng kính này bao gồm hướng dẫn cho người dùng Amazon SageMaker HyperPod, thông tin chi tiết mới về AI trợ lý ảo và các tình huống kiến trúc được cập nhật. Lăng kính máy học hướng dẫn các tổ chức đánh giá khối lượng công việc trên cả phương pháp tiếp cận AI hiện đại lẫn máy học truyền thống. Nội dung bản cập nhật gần đây tập trung vào các lĩnh vực chính, bao gồm quy trình cộng tác AI và dữ liệu nâng cao, khả năng phát triển có sự hỗ trợ của AI, cung cấp cơ sở hạ tầng quy mô lớn và triển khai mô hình có thể tùy chỉnh. Các hạng mục cải tiến này được đảm nhiệm bởi các dịch vụ chính của AWS bao gồm Studio hợp nhất của Amazon SageMaker, Amazon Q, Amazon SageMaker HyperPod và Amazon Bedrock.
Hãy đọc blog ra mắt sản phẩm để tìm hiểu thêm về các lần ra mắt của chúng tôi, hướng dẫn kiến trúc toàn diện trong suốt hành trình AI của bạn và các chiến lược triển khai.