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【AWS入门】Amazon Bedrock简介
[AWS Essentials] Brief Introduction Amazon Bedrock
By Jackson@ML
1. 引言
Amazon Bedrock，在AWS官网，映入眼帘的第一句话就是，“使用基础模型构建和扩展生成式人工智能应用程序的最简单方法”。如下图所示。
从字面可以看出，Bedrock跟生成式人工智能（也叫生成式AI）直接相关，同时，会使用基础模型构建并扩展。
2. 什么是基础模型（FM）？
基础模型（Foundation Model, 即FM） 是基于海量数据集(dataset)训练的大型深度学习神经网络。
这些神经网络改变了数据科学家处理机器学习（Machine Learning, 即ML） 的方式。
数据科学家不是从头开始开发人工智能 (AI)，而是使用基础模型作为起点来开发机器学习模型，从而更快速、更经济高效地为新应用程序提供支持。
基础模型由研究人员创造，用于描述机器学习模型，这些模型在广泛的广义和未标记数据上进行训练，能够执行各种一般性任务，例如理解语言、生成文本和图像以及使用自然语言进行对话。
3. 什么是Amazon Bedrock?
Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务。
Amazon Bedrock 通过单个 API 提供来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、DeepSeek、Luma、Meta、Mistral AI、poolside（即将推出）、Stability AI、TwelveLabs（即将推出）和 Amazon 等一系列全球领先人工智能公司的高性能基础模型（Fundation Models, 即FM），并提供通过安全性、隐私性和负责任的人工智能，来构建生成式人工智能应用程序，提供所需的一系列广泛功能。
上图 开发人员利用Amazon Bedrock构建Golf PGA Tour的生成式AI模型
使用 Amazon Bedrock，用户可以轻松试验和评估适合他们使用案例的热门 FM，通过微调和检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, 即RAG） 等技术，将用户数据对其进行私人定制，并为使用它的构建企业系统和数据来源执行任务的代理。
由于 Amazon Bedrock 是无服务器(serverless) 的，因此，用户不但无需管理任何硬件基础设施，并且可以使用已经熟悉的 AWS 服务，将生成式人工智能功能安全地集成和部署到用户的应用程序中。
4. 使用Amazon Bedrock
使用Bedrock服务，和其它服务类似，都必须先注册AWS亚马逊云科技账户。
打开Chrome浏览器，访问AWS官网控制台登录页面，如下图：
这是Sign up for AWS(注册AWS账户) 页面。输入Root用户所用Email，AWS账户名，点击Verify email address(验证邮箱地址) 后，系统会自动发送邮件到注册邮箱，点击邮件中链接，可以完成验证邮箱地址。
接下来，简单信息输入即完成注册。
如果已经注册过账户，则点击下方按钮Sign in to an existing AWS account(用已有AWS账户登录)。
使用AWS成功登录控制台后，随即看到控制台主页面，如下图所示：
在上方Search搜索栏中，搜索关键字”Bedrock”, 然后点击进入，得到Amazon Bedrock页面，如下图：
可以看到，左侧为Bedrock导航栏，中间部分由山至下依次为概述、编排、基础模型等；
右侧为Amazon Q服务（Free tier），目前是免费使用的，用来跟AWS进行问答，解决应用及开发的问题。
5. 查询基础模型（FM）
打开了模型搜索结果，如下图。
可以看到分别出现了全球流行的各类基础模型，例如：Amazon Nova Pro, Claude 3.5 Sonnet v2, Amazon Nova Lite, Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Haiku等。
6. Amazon Bedrock功能演示
利用Amazon Bedrock，仅仅以简单的prompts，就可以得到用户想要的生成式人工智能效果，如下图演示。
利用Amazon Bedrock动手创建的在设想场景下的DIY项目。只要满足预算、时间和自信，就可以轻松创建用户需要的生成式人工智能场景。
尽管这只是生成式AI的冰山一角，但我们看到，使用Amazon Bedrock自动生成的逼真盥洗室效果，简直叹为观止！
因此，以客户需求为导向，生成所需要的智能成果物已不再神奇，相反变得十分现实。
7. 小结
根据前述材料，以及相关文档，对Amazon Bedrock做个小结。
Amazon Bedrock具有以下主要特点：
- 多模态模型支持
Amazon Bedrock 支持多种模态的模型，包括文本、图像和音频，能够处理复杂的多模态任务。 - 高度可扩展
Amazon Bedrock 提供高度可扩展的架构，能够根据需求动态调整计算资源，确保高效处理大规模数据。 - 无缝集成
Amazon Bedrock 与 AWS 生态系统无缝集成，支持与其他 AWS 服务如 S3、Lambda 和 SageMaker 的深度协作。 - 安全性与合规性
Amazon Bedrock 提供企业级的安全性和合规性，支持数据加密、访问控制和审计功能，确保数据隐私和合规性。 - 自动化与优化
Amazon Bedrock 内置自动化工具和优化算法，能够自动调整模型参数和资源配置，提升模型性能和效率。
关于生成式AI，关于Bedrock，还有很多很多。
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